Как мы можем использовать Python для разработки приложений искусственного интеллекта?

Искусственный интеллект и машинное обучение делают жизнь людей проще, связнее и удобнее. Искусственный интеллект используется в самых разных сферах деятельности, от простых вещей, таких как цифровые помощники, до более сложных областей, таких как беспилотные автомобили.

Для создания систем и решений на основе искусственного интеллекта нам нужны правильные языки программирования и связанные с ними технологии. Одной из таких технологий является Python, который десятилетиями зарекомендовал себя как отличный язык программирования.

В этой статье мы узнаем, используется ли Python в ИИ и, если да, то как он используется для создания решений на основе ИИ и машинного обучения.

Используется ли Python для искусственного интеллекта?

Да, сервисы разработки Python используются для создания решений для ИИ, и это не новость. Почти каждая отрасль, использующая ИИ для создания интеллектуальных приложений, использует Python либо напрямую для написания программы, либо через одну из сред Python для ИИ.

Это связано с тем, что некоторые свойства Python и возможности ИИ совпадают. Например, системы на основе ИИ ежедневно записывают огромные объемы данных. И у Python есть возможности, которые могут легко помочь разработчикам создавать программы и функции для обработки этих данных.

Таким образом, существует своего рода естественная тенденция Python удовлетворять многие требования и потребности, возникающие в связи с ИИ. Это помогает разработчикам, работающим с Python, быстро создавать индивидуальные компоненты и модули для приложений ИИ.

Вот несколько компаний, использующих Python для создания своих ИИ-решений.

• Google: Google, возможно, использует почти все языки программирования и технологии, но также использует Python, особенно для систем искусственного интеллекта и машинного обучения.
• Службы разработки Python в Google использовались с первых дней, и они продолжают использовать его до сих пор из-за его быстрого обслуживания и простого характера программирования.
• Amazon: Amazon , крупнейшая в мире компания электронной коммерции, использует Python для создания решений на основе искусственного интеллекта, чтобы повысить качество обслуживания клиентов. Amazon создала систему на основе искусственного интеллекта для предоставления пользователям рекомендаций по продуктам на основе их покупательских привычек и предпочтений.
• Кроме того, Amazon ежедневно обрабатывает огромное количество данных, и в этом случае требуется технология, которую можно легко масштабировать.
• Exscientia: эта фармацевтическая компания использовала Python для решений по поиску лекарств на базе искусственного интеллекта. Exscientia провела испытания лекарств и за год перешла от разработки к испытаниям на людях. Учитывая естественный ход, другим фармацевтическим компаниям для завершения этого процесса требуется более пяти лет.

Но с помощью ИИ компания смогла существенно сократить сроки и при этом достичь намеченных результатов.

Это несколько компаний, которые используют решения ИИ, созданные с помощью Python. Если такие организации, как Google и Amazon, используют этот язык программирования, он показывает только возможности Python.

Сегодня это искусственный интеллект и машинное обучение, но кто сказал, что Python не будет использоваться для создания продвинутых приложений сегодня и в будущем.

Почему компании используют Python для искусственного интеллекта?

Компании FinTech используют искусственный интеллект (ИИ) для создания инвестиционных платформ и проводят обширные исследования рынка, чтобы давать рекомендации пользователям. ИИ используется в туристическом секторе для создания чат-ботов и улучшения пользовательского опыта.

Продвигаться вперед и становиться лучше в том, что они делают, — это ответственность компании перед своими пользователями и клиентами. И они способны выполнять свои обязанности за счет включения ИИ.

Использование услуг разработки Python для создания передовых решений осуществляется по следующим причинам:

1. Готовые библиотеки

В Python есть несколько библиотек с готовыми функциями и функциями, помогающими разработчикам быстро и эффективно завершить проект. Для научных вычислений мы можем использовать NumPy; SciPy используется для машинного обучения и продвинутых вычислений.

Точно так же для искусственного интеллекта мы можем использовать TensorFlow и PyTorch. Для выполнения дополнительных функций в системе на основе ИИ, таких как работа со структурами данных и анализ, мы можем использовать Pandas. Библиотека Keras используется для глубокого обучения, MatplotLib — для гистограмм, диаграмм и визуализаций.

Компании-разработчики Python посвятили время и усилия изучению этих библиотек и, что более важно, тому, как их использовать для создания решений на основе ИИ.

2. Python гибкий

Python — отличный выбор для машинного обучения и искусственного интеллекта, поскольку он чрезвычайно гибкий. У разработчиков есть выбор: использовать объектно-ориентированное программирование или сценарии.

Нет необходимости перекомпилировать исходный код, поэтому разработчики могут вносить изменения и сразу же видеть результаты. Кроме того, гибкость позволяет разработчикам выбирать наиболее удобные для них стили программирования и комбинировать их для эффективного решения различных проблем.

Когда Python используется в ИИ, это дает разработчикам больше свободы для внесения изменений, потому что Python легко понять и редактировать. Тем не менее, Python может реализовать четыре разных стиля разработки;

• Императив
• Функция
• Объектно-ориентированный
• процедурный

Поскольку он гибкий и соответствует требованиям приложения на основе ИИ, вероятность ошибок при использовании ИИ меньше.

3. Python не зависит от платформы

Python прост в использовании и понимании, но он также достаточно универсален. Мы можем нанять разработчиков Python для создания приложений искусственного интеллекта на различных платформах, включая Windows, macOS, Linux, Unix и так далее.

Процесс переноса приложений ИИ, созданных на одной платформе, на другую также прост и может быть выполнен разработчиками с некоторыми корректировками. Отредактируйте несколько строк кода, чтобы создать исполняемую версию кода для целевой платформы, и все готово.

Кроме того, пакеты на основе Python, такие как PyInstaller, могут помочь разработчикам подготовить свой код для различных платформ. Это сокращает время тестирования на различных платформах, а также упрощает и оптимизирует весь процесс.

4. Большое сообщество

Когда вокруг языка программирования создается сильное сообщество, это всегда выгодно. Вы найдете множество разработчиков, экспертов и компаний, предлагающих и помогающих.

Эта помощь или руководство предоставляется в виде открытого исходного кода, руководств, документации, уроков и многого другого. Все эти аспекты помогают разработчикам Python узнать больше о языке и решить проблемы, с которыми они могут столкнуться во время разработки.

Python — это язык с открытым исходным кодом. Программисты всех уровней, от новичков до экспертов, имеют доступ к материалам, представленным и переданным другими разработчиками.

Существует огромное количество документации по Python, доступной в Интернете, а также в сообществах и форумах Python, где программисты и разработчики машинного обучения обсуждают проблемы, решают трудности и помогают друг другу.

И даже если это еще не все, разработчик приложений Python по-прежнему может использовать множество библиотек, фреймворков и инструментов, доступных бесплатно.

5. Меньше кода и простота обучения

Если вы посмотрите на это, создание решений на основе ИИ и машинного обучения легче сказать, чем сделать. Но Python упрощает задачу, потому что это удобный язык программирования. Python требует меньше кода из-за готовых пакетов и редактируемых сценариев кода. Это означает, что вам не придется писать код с нуля.

Во-вторых, синтаксис Python прост. Это делает использование Python для всех видов задач разработки, от простой двухстрочной функции до более сложных приложений на основе ИИ.

Вывод

ИИ и машинное обучение меняют некоторые из наиболее важных направлений бизнеса. Компании становятся более успешными и продуктивными в результате выполнения своих вспомогательных и прогнозирующих модулей, созданных с использованием ИИ и машинного обучения.

Для этих технологий Python оказался удивительным языком программирования и продемонстрировал огромный потенциал для удовлетворения всех требований новейших технологий. Поскольку передовые решения упрощают жизнь конечных пользователей и обеспечивают более персонализированный опыт, мы можем сказать, что Python для искусственного интеллекта является важным и продуктивным.