Como podemos usar o Python para o desenvolvimento de aplicativos de inteligência artificial?

A inteligência artificial e o aprendizado de máquina vêm tornando a vida humana mais fácil, conectada e mais conveniente. A inteligência artificial é usada em uma ampla gama de atividades, desde coisas simples, como assistentes digitais, até domínios mais complexos, como carros autônomos.

Para construir os sistemas e soluções alimentados por inteligência artificial, precisamos das linguagens de programação certas e tecnologias associadas. Uma dessas tecnologias é o Python, que por décadas provou ser uma excelente linguagem de programação.

Neste artigo, saberemos se o Python é usado em IA e, se sim, como ele é usado para criar soluções baseadas em IA e ML.

O Python é usado para Inteligência Artificial?

Sim, os serviços de desenvolvimento Python são usados ​​para criar soluções para IA, e isso não é novidade. Quase todos os setores que usam IA para criar aplicativos inteligentes estão usando Python diretamente para escrever o programa ou por meio de uma das estruturas Python específicas de IA.

Isso ocorre porque várias propriedades do Python e os recursos da IA ​​correspondem. Por exemplo, sistemas baseados em IA registram grandes quantidades de dados diariamente. E o Python tem recursos que podem ajudar facilmente os desenvolvedores a criar programas e recursos para processar esses dados.

Portanto, existe uma espécie de tendência natural do Python de satisfazer muitos requisitos e necessidades decorrentes da IA. Isso ajuda os desenvolvedores que trabalham com Python a criar componentes e módulos sob medida para aplicativos de IA rapidamente.

Aqui estão algumas empresas que usam Python para criar suas soluções de IA;

• Google: O Google possivelmente está usando quase todas as linguagens e tecnologias de programação existentes, mas também usa Python e especificamente para sistemas de IA e aprendizado de máquina.
• Os serviços de desenvolvimento Python no Google têm sido usados ​​desde os primeiros dias e continuaram a usá-lo até agora devido à sua manutenção rápida e natureza de programação simples.
• Amazon: a maior empresa de comércio eletrônico do mundo, a Amazon está usando Python para criar soluções baseadas em IA para fornecer uma melhor experiência ao cliente. A Amazon construiu um sistema baseado em IA para fornecer recomendações de produtos aos usuários com base em seus hábitos e preferências de compra.
• Além disso, a Amazon gerencia uma enorme quantidade de dados todos os dias e, nesse caso, é necessária uma tecnologia que possa ser facilmente dimensionada.
• Exscientia: Esta empresa farmacêutica usou Python para soluções de descoberta de medicamentos com inteligência artificial. A Exscientia realizou testes de drogas e passou do desenvolvimento para testes em humanos em um ano. Dado o curso natural, outras empresas farmacêuticas levam mais de cinco anos para concluir esse processo.

Mas com a IA, a empresa conseguiu reduzir substancialmente o prazo e ainda alcançar os resultados pretendidos.

Essas são algumas empresas que usam soluções de IA criadas com Python. Se organizações como Google e Amazon estão usando essa linguagem de programação, ela mostra apenas o escopo do Python.

Hoje é inteligência artificial e aprendizado de máquina, mas quem pode dizer que o Python não será usado para construir aplicativos avançados hoje e no futuro.

Por que as empresas estão usando Python para Inteligência Artificial?

As empresas FinTech usam inteligência artificial (IA) para construir plataformas de investimento e realizam extensas pesquisas de mercado para fazer recomendações aos usuários. A IA está sendo usada no setor de turismo para construir chatbots e melhorar a experiência do usuário.

Avançar e se tornar melhor no que faz é responsabilidade da empresa para com seus usuários e clientes. E eles são capazes de cumprir seus deveres devido à inclusão da IA.

O uso de serviços de desenvolvimento Python para criar soluções avançadas é feito pelos seguintes motivos;

1. Bibliotecas pré-construídas

O Python possui várias bibliotecas com recursos e funções pré-criados, ajudando os desenvolvedores a finalizar um projeto de forma rápida e eficiente. Para computação científica, podemos usar NumPy; O SciPy é usado para aprendizado de máquina e computação avançada.

Da mesma forma, para inteligência artificial, podemos usar TensorFlow e PyTorch. Para completar funções adicionais em um sistema baseado em IA, como trabalhar com estruturas e análises de dados, podemos usar o Pandas. A biblioteca Keras é usada para aprendizado profundo, o MatplotLib é usado para histogramas, gráficos e visualizações.

As empresas de desenvolvimento Python dedicaram tempo e esforços para entender essas bibliotecas e, mais importante, como usá-las para criar soluções baseadas em IA.

2. Python é flexível

O Python é uma ótima opção para aprendizado de máquina e inteligência artificial, pois é extremamente flexível. Os desenvolvedores têm a opção de usar programação orientada a objetos ou scripts.

Não há necessidade de recompilar o código-fonte, para que os desenvolvedores possam fazer alterações e ver os resultados imediatamente. Além disso, a flexibilidade permite que os desenvolvedores escolham os estilos de programação com os quais se sentem mais confortáveis ​​e os combinem para resolver vários problemas com eficiência.

Quando o Python é usado na IA, dá aos desenvolvedores mais liberdade para fazer alterações porque o Python é fácil de entender e editar. Dito isso, o Python pode usar quatro estilos de desenvolvimento diferentes;

• Imperativo
• Função
• Orientado a Objeto
• Processual

Como é flexível e se alinha com os requisitos de um aplicativo baseado em IA, a probabilidade de erros é menor com a IA.

3. Python é independente de plataforma

Python é simples de usar e entender, mas também é bastante versátil. Podemos contratar desenvolvedores Python para construir aplicativos de inteligência artificial em várias plataformas, incluindo Windows, macOS, Linux, Unix e assim por diante.

O processo de transferência de aplicativos de IA construídos em uma plataforma para outra também é simples e pode ser concluído com os desenvolvedores fazendo alguns ajustes. Edite algumas linhas de código para criar uma versão executável do código para a plataforma de destino e pronto.

Além disso, pacotes baseados em Python, como o PyInstaller, podem ajudar os desenvolvedores a preparar seu código para várias plataformas. Isso reduz o tempo de teste em várias plataformas, além de simplificar e agilizar o processo geral.

4. Grande Comunidade

Quando há uma comunidade forte estabelecida em torno de uma linguagem de programação, é sempre benéfico. Você encontrará muitos desenvolvedores, especialistas e empresas oferecendo e assistência.

Essa assistência ou orientação está na forma de códigos de código aberto, tutoriais, documentação, lições e outros enfeites. Todos esses aspectos ajudam os desenvolvedores de Python a aprender mais sobre a linguagem e a resolver problemas que possam enfrentar durante o desenvolvimento.

Python é uma linguagem de código aberto. Os programadores de todos os níveis, desde iniciantes até experts, têm acesso ao material enviado e compartilhado por colegas desenvolvedores.

Há uma enorme quantidade de documentação Python disponível online e em comunidades e fóruns Python onde programadores e desenvolvedores de aprendizado de máquina debatem problemas, resolvem dificuldades e ajudam uns aos outros.

E se isso não for tudo, um desenvolvedor de aplicativos Python ainda pode aproveitar as muitas bibliotecas, estruturas e ferramentas disponíveis gratuitamente.

5. Menos codificação e fácil de aprender

Se você olhar para isso, construir soluções baseadas em IA e aprendizado de máquina é mais fácil dizer do que fazer. Mas o Python torna as coisas relativamente fáceis porque é uma linguagem de programação conveniente. Python requer menos codificação por causa dos pacotes pré-construídos e scripts de código editáveis. Isso significa que você não terá que escrever o código do zero.

Segundo, a sintaxe do Python é fácil. Isso torna o uso do Python para todos os tipos de tarefas de desenvolvimento, desde uma simples função de duas strings até aplicativos mais complexos baseados em IA.

Conclusão

A IA e o aprendizado de máquina estão reformulando alguns dos negócios mais importantes. As empresas estão se tornando mais bem-sucedidas e produtivas como resultado da execução de seus módulos assistivos e preditivos construídos com IA e aprendizado de máquina.

Para essas tecnologias, o Python provou ser uma linguagem de programação incrível e mostrou um imenso potencial para atender a todos os requisitos das tecnologias mais recentes. Como as soluções avançadas resultam em uma vida mais simples para os usuários finais e uma experiência mais personalizada, podemos dizer que o Python para inteligência artificial é significativo e produtivo.