Jak możemy wykorzystać Pythona do tworzenia aplikacji wykorzystujących sztuczną inteligencję?

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe sprawiają, że ludzkie życie jest łatwiejsze, połączone i wygodniejsze. Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w szerokim zakresie działań, od prostych rzeczy, takich jak asystenci cyfrowi, po bardziej złożone dziedziny, takie jak autonomiczne samochody.

Aby budować systemy i rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, potrzebujemy odpowiednich języków programowania i powiązanych technologii. Jedną z tych technologii jest Python, który przez dziesięciolecia okazał się doskonałym językiem programowania.

W tym artykule dowiemy się, czy Python jest używany w AI, a jeśli tak, w jaki sposób jest używany do budowania rozwiązań opartych na AI i ML.

Czy Python jest używany do sztucznej inteligencji?

Tak, usługi programistyczne Python są używane do budowania rozwiązań dla AI i nie jest to nowa rzecz. Prawie każda branża wykorzystująca sztuczną inteligencję do tworzenia inteligentnych aplikacji używa Pythona bezpośrednio do napisania programu lub za pośrednictwem jednego z frameworków Pythona specyficznych dla AI.

Dzieje się tak, ponieważ kilka właściwości Pythona i możliwości AI są zgodne. Na przykład systemy oparte na sztucznej inteligencji codziennie rejestrują ogromne ilości danych. A Python ma możliwości, które mogą z łatwością pomóc programistom w tworzeniu programów i funkcji do przetwarzania tych danych.

Tak więc istnieje pewna naturalna tendencja Pythona do zaspokajania wielu wymagań i potrzeb wynikających z AI. Pomaga to programistom pracującym z Pythonem w szybkim tworzeniu niestandardowych komponentów i modułów dla aplikacji AI.

Oto kilka firm używających Pythona do tworzenia swoich rozwiązań AI;

• Google: Google prawdopodobnie używa prawie każdego języka programowania i technologii, ale używa również Pythona, a zwłaszcza systemów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
• Usługi programistyczne w języku Python w Google są używane od samego początku i nadal korzystają z nich do tej pory ze względu na ich szybką konserwację i prosty charakter programowania.
• Amazon: Amazon , największa na świecie firma e-commerce, używa Pythona do tworzenia rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, aby zapewnić lepszą obsługę klienta. Amazon zbudował system oparty na sztucznej inteligencji, aby dostarczać użytkownikom rekomendacje produktów na podstawie ich nawyków zakupowych i preferencji.
• Poza tym Amazon codziennie zarządza ogromną ilością danych, a w takim przypadku wymagana jest technologia, którą można łatwo skalować.
• Exscientia: Ta firma farmaceutyczna używała Pythona do rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji do odkrywania leków. Exscientia przeprowadziła testy narkotykowe i przeszła od rozwoju do badań na ludziach w ciągu jednego roku. Biorąc pod uwagę naturalny przebieg, innym firmom farmaceutycznym ukończenie tego procesu zajmuje ponad pięć lat.

Ale dzięki sztucznej inteligencji firmie udało się znacznie skrócić ramy czasowe i nadal osiągnąć zamierzone wyniki.

To garstka firm, które korzystały z rozwiązań AI zbudowanych w Pythonie. Jeśli organizacje takie jak Google i Amazon używają tego języka programowania, pokazuje on tylko zakres Pythona.

Dziś jest to sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, ale kto powiedział, że Python nie będzie używany do budowania zaawansowanych aplikacji dziś iw przyszłości.

Dlaczego firmy używają Pythona do sztucznej inteligencji?

Firmy z sektora FinTech wykorzystują sztuczną inteligencję (AI) do budowania platform inwestycyjnych i prowadzą szeroko zakrojone badania rynku, aby przedstawiać rekomendacje użytkownikom. Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w sektorze turystycznym do budowania chatbotów i poprawy doświadczenia użytkownika.

Awans i stawanie się lepszym w tym, co robią, to odpowiedzialność firmy wobec jej użytkowników i klientów. I są w stanie wypełniać swoje obowiązki dzięki włączeniu AI.

Korzystanie z usług programistycznych w języku Python do tworzenia zaawansowanych rozwiązań odbywa się z następujących powodów;

1. Gotowe biblioteki

Python ma kilka bibliotek z gotowymi funkcjami i funkcjami, które pomagają programistom szybko i sprawnie zakończyć projekt. Do obliczeń naukowych możemy użyć NumPy; SciPy służy do uczenia maszynowego i zaawansowanych obliczeń.

Podobnie do sztucznej inteligencji możemy wykorzystać TensorFlow i PyTorch. Do pełnienia dodatkowych funkcji w systemie opartym na sztucznej inteligencji, takich jak praca ze strukturami danych i analiza, możemy wykorzystać Pandy. Biblioteka Keras służy do głębokiego uczenia się, MatplotLib służy do histogramów, wykresów i wizualizacji.

Firmy programistyczne Python poświęciły czas i wysiłki, aby zrozumieć te biblioteki i, co ważniejsze, jak z nich korzystać do tworzenia rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.

2. Python jest elastyczny

Python to świetny wybór do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, ponieważ jest niezwykle elastyczny. Deweloperzy mają do wyboru programowanie obiektowe lub skrypty.

Nie ma potrzeby ponownej kompilacji kodu źródłowego, dzięki czemu programiści mogą wprowadzać zmiany i od razu zobaczyć wyniki. Co więcej, elastyczność umożliwia programistom wybór stylów programowania, z którymi czują się najbardziej komfortowo, i łączenie ich w celu efektywnego rozwiązywania różnych problemów.

Kiedy Python jest używany w AI, daje programistom większą swobodę w dokonywaniu zmian, ponieważ Python jest łatwy do zrozumienia i edycji. To powiedziawszy, Python może korzystać z czterech różnych stylów programowania;

• Tryb rozkazujący
• Funkcjonować
• Zorientowany obiektowo
• Proceduralny

Ponieważ jest elastyczny i zgodny z wymaganiami aplikacji opartej na sztucznej inteligencji, prawdopodobieństwo błędów jest mniejsze w przypadku sztucznej inteligencji.

3. Python jest niezależny od platformy

Python jest prosty w użyciu i zrozumiały, ale jest też dość wszechstronny. Możemy zatrudnić programistów Pythona do tworzenia aplikacji sztucznej inteligencji na różnych platformach, w tym Windows, macOS, Linux, Unix i tak dalej.

Proces przenoszenia aplikacji AI zbudowanych na jednej platformie na drugą jest również prosty i można go zakończyć po wprowadzeniu kilku poprawek przez programistów. Edytuj kilka wierszy kodu, aby utworzyć wykonywalną wersję kodu dla platformy docelowej i gotowe.

Ponadto pakiety oparte na Pythonie, takie jak PyInstaller, mogą pomóc programistom w przygotowaniu kodu na wiele platform. Skraca to czas testowania na wielu platformach, jednocześnie upraszczając i usprawniając cały proces.

4. Wielka społeczność

Kiedy wokół języka programowania istnieje silna społeczność, zawsze jest to korzystne. Znajdziesz wielu programistów, ekspertów i firm oferujących i pomagających.

Ta pomoc lub wskazówki mają formę kodów open-source, samouczków, dokumentacji, lekcji i tak dalej. Wszystkie te aspekty pomagają programistom Pythona dowiedzieć się więcej o języku i rozwiązać problemy, z którymi mogą się zetknąć podczas programowania.

Python jest językiem o otwartym kodzie źródłowym. Programiści na wszystkich poziomach, od początkujących po ekspertów, mają dostęp do materiałów przesłanych i udostępnionych przez innych programistów.

Istnieje ogromna ilość dokumentacji Pythona dostępnej online oraz w społecznościach i forach Pythona, na których programiści i programiści zajmujący się uczeniem maszynowym dyskutują o problemach, rozwiązują trudności i pomagają sobie nawzajem.

A jeśli to nie wszystko, programista aplikacji w Pythonie może nadal korzystać z wielu bibliotek, frameworków i narzędzi dostępnych za darmo.

5. Mniej kodowania i łatwy do nauczenia

Jeśli na to spojrzeć, budowanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym jest łatwiejsze do powiedzenia niż do zrobienia. Ale Python sprawia, że ​​rzeczy są stosunkowo łatwe, ponieważ jest wygodnym językiem programowania. Python wymaga mniej kodowania ze względu na gotowe pakiety i edytowalne skrypty kodu. Oznacza to, że nie będziesz musiał pisać kodu od zera.

Po drugie, składnia Pythona nie wymaga wysiłku. To sprawia, że ​​używa się Pythona do wszelkiego rodzaju zadań programistycznych, od prostej funkcji składającej się z dwóch ciągów po bardziej złożone aplikacje oparte na sztucznej inteligencji.

Wniosek

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe przekształcają niektóre z najważniejszych firm. Firmy osiągają coraz większe sukcesy i produktywność dzięki realizacji swoich modułów wspomagających i predykcyjnych zbudowanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

W przypadku tych technologii Python okazał się niesamowitym językiem programowania i wykazał ogromny potencjał, aby spełnić wszystkie wymagania najnowszych technologii. Ponieważ zaawansowane rozwiązania skutkują prostszym życiem dla użytkowników końcowych i bardziej spersonalizowanym doświadczeniem, możemy powiedzieć, że Python dla sztucznej inteligencji jest znaczący i produktywny.