我们如何使用 Python 进行人工智能应用程序开发？

人工智能和机器学习让人类的生活变得更轻松、更互联、更方便。 人工智能被广泛用于各种活动，从数字助理等简单的事物到自动驾驶汽车等更复杂的领域。

为了构建由人工智能驱动的系统和解决方案，我们需要正确的编程语言和相关技术。 其中一项技术是 Python，几十年来它已被证明是一种优秀的编程语言。

在本文中，我们将了解 Python 是否用于 AI，如果是，那么它如何用于构建基于 AI 和 ML 的解决方案。

Python是否用于人工智能？

是的，Python 开发服务用于构建 AI 解决方案，这并不是什么新鲜事物。 几乎每个使用 AI 构建智能应用程序的行业都在使用 Python 直接编写程序或通过其中一个 AI 特定的 Python 框架。

这是因为 Python 的几个属性和 AI 的能力相匹配。 例如，基于人工智能的系统每天都会记录大量数据。 Python 具有可以轻松帮助开发人员构建程序和功能来处理这些数据的功能。

因此，Python 有一种自然的趋势来满足 AI 产生的许多要求和需求。 这有助于使用 Python 的开发人员快速为 AI 应用程序创建定制的组件和模块。

以下是一些使用 Python 来创建其 AI 解决方案的公司；

• 谷歌：谷歌可能使用了几乎所有的编程语言和技术，但它也使用 Python，专门用于人工智能和机器学习系统。
• Google 的 Python 开发服务从早期就开始使用，并且由于其快速维护和简单的编程特性，他们一直使用到现在。
• 亚马逊：全球最大的电子商务公司，亚马逊正在使用 Python 构建基于人工智能的解决方案，以提供更好的客户体验。 亚马逊建立了一个基于人工智能的系统，根据用户的购买习惯和偏好向他们提供产品推荐。
• 除此之外，亚马逊每天都在管理大量数据，在这种情况下，需要一种可以轻松扩展的技术。
• Exscientia：这家制药公司将 Python 用于人工智能驱动的药物发现解决方案。 Exscientia 进行了药物测试，并在一年内从开发到人体试验。 鉴于自然过程，其他制药公司需要五年多的时间才能完成这一过程。

但借助人工智能，该公司能够大幅缩短时间框架，但仍能达到预期结果。

这些是少数几家一直在使用使用 Python 构建的 AI 解决方案的公司。 如果像谷歌和亚马逊这样的组织正在使用这种编程语言，它只显示了 Python 的范围。

今天是人工智能和机器学习，但谁能说 Python 在今天和未来都不会用于构建高级应用程序。

为什么公司将 Python 用于人工智能？

金融科技公司使用人工智能 (AI) 来构建投资平台，并进行广泛的市场研究以向用户提出建议。 旅游业正在使用人工智能来构建聊天机器人并改善用户体验。

在他们所做的事情上进步和变得更好是公司对其用户和客户的责任。 由于包含人工智能，他们能够履行职责。

使用 Python 开发服务构建高级解决方案的原因如下：

1. 预建库

Python 有几个具有预构建特性和功能的库，可帮助开发人员快速高效地完成项目。 对于科学计算，我们可以使用 NumPy； SciPy 用于机器学习和高级计算。

同样，对于人工智能，我们可以使用 TensorFlow 和 PyTorch。 要在基于 AI 的系统中完成其他功能，例如处理数据结构和分析，我们可以使用 Pandas。 Keras 库用于深度学习，MatplotLib 用于直方图、图表和可视化。

Python 开发公司投入时间和精力来了解这些库，更重要的是，了解如何使用它们来构建基于 AI 的解决方案。

2. Python 很灵活

Python 是机器学习和人工智能的绝佳选择，因为它非常灵活。 开发人员可以选择使用面向对象的编程或脚本。

无需重新编译源代码，因此开发人员可以进行更改并立即查看结果。 此外，灵活性允许开发人员选择他们最熟悉的编程风格并将它们组合起来以有效地解决各种问题。

在 AI 中使用 Python 时，由于 Python 易于理解和编辑，因此为开发人员提供了更多的更改余地。 也就是说，Python 可以实现四种不同的开发风格；

• 至关重要的
• 功能
• 面向对象
• 程序

由于它灵活且符合基于 AI 的应用程序的要求，因此 AI 出错的可能性较小。

3. Python 独立于平台

Python 易于使用和理解，但也非常通用。 我们可以聘请 Python 开发人员在各种平台上构建人工智能应用程序，包括 Windows、macOS、Linux、Unix 等。

建立在一个平台上的 AI 应用程序转移到另一个平台的过程也很简单，只需开发人员稍作调整即可完成。 编辑几行代码，为目标平台创建可执行版本的代码，就大功告成了。

此外，基于 Python 的包（如 PyInstaller）可以帮助开发人员为众多平台准备代码。 这减少了在众多平台上进行测试的时间，同时还简化了整个过程。

4. 大社区

当围绕编程语言建立强大的社区时，它总是有益的。 您会发现很多开发人员、专家和公司提供和帮助。

这种帮助或指导采用开源代码、教程、文档、课程等形式。 所有这些方面都有助于 Python 开发人员更多地了解该语言并解决他们在开发过程中可能面临的问题。

Python 是一种开源语言。 从初学者到专家，所有级别的程序员都可以访问其他开发人员提交和共享的材料。

在线、Python 社区和论坛中有大量 Python 文档可供程序员和机器学习开发人员讨论问题、解决困难并互相帮助。

如果这还不是全部，Python 应用程序开发人员仍然可以利用许多免费提供的库、框架和工具。

5. 更少的编码和易于学习

如果您仔细观察，构建基于 AI 和机器学习的解决方案说起来容易做起来难。 但是 Python 使事情变得相对容易，因为它是一种方便的编程语言。 由于预先构建的包和可编辑的代码脚本，Python 需要更少的编码。 这意味着您不必从头开始编写代码。

其次，Python 的语法毫不费力。 这使得 Python 可以用于各种开发任务，从简单的两字符串函数到更复杂的基于 AI 的应用程序。

结论

人工智能和机器学习正在重塑一些最重要的业务。 由于执行了使用人工智能和机器学习构建的辅助和预测模块，公司正变得更加成功和高效。

对于这些技术，Python 已被证明是一种了不起的编程语言，并且在满足最新技术的所有要求方面显示出巨大的潜力。 由于先进的解决方案为最终用户带来了更简单的生活和更个性化的体验，我们可以说用于人工智能的 Python 意义重大且富有成效。