Python 知识在学习 AI 和机器学习中的作用
机器学习和人工智能是 IT 行业的一个主要趋势。虽然有关其开发安全性的讨论不断增加，但开发人员正在开发能力并限制伪造智能。如今，人工智能已经远远超出了科幻小说的想象，它已成为一种需求。人工智能被广泛用于处理和分析大量数据，由于其数量和能力的增加，它有助于处理物理上不再可能完成的工作。
垃圾邮件过滤器、搜索引擎和推荐系统完全是由人工智能和 AI 实现的，而且肯定还有更多可能出现。这需要开发能够巧妙地处理数据的算法，使编程像人类一样运行。
例如，人工智能在分析中用于建立期望，这些期望可以帮助人们思考优势领域并寻找更可行的解决方案。金融科技在企业阶段使用人工智能进行统计分析，并预测在何处投资资产以获得更大的收益。旅游业使用人工智能来改善整体客户体验。这些模型表明，人工智能和机器学习被大量使用，以提供更好的客户体验，更个性化和更精确的体验。Python 是世界上最著名和最常用的编程语言之一 - 这并不奇怪。它在许多领域都取得了成功，包括视频游戏开发、嵌入式编程，甚至还有移动开发。Python 闪耀的其他领域是机器学习和人工智能。
Python 的特点
可读性
如上所述，Python 代码与纯英语相同，非软件工程师也可以理解，这也适用于编写和学习代码。它的语法简单，甚至更易于用于 AI 和 ML 开发目的。
简单实施
Python 的简单性和快速执行性使其适合 OpenCV。还有一个充分的理由来获取 Python 的深入知识，以开始将其用于 ML 和 AI。一些基本的 Python 知识甚至可以使初学者开发人员和数据科学家胜任 AI 工作。此外，开发人员需要更少的时间来编写和排除 Python 代码故障，这对于希望更多地专注于 AI 算法而不是处理代码或语法错误的新 AI 学生来说非常重要。
Python 易于学习和编码，这也是 IT 专业人员(以及 IT 领域以外的人员)选择它作为他们最喜欢的语言的原因之一。许多来自不同职业的人(如数学家、物理学家和数学专业人士)都需要学习 C++ 的帮助。他们可以学习 Python，因为它的语法类似于英语。这使得非软件工程师能够使模型变得简单得多，并将注意力集中在统计和纯代数上，而不是编程语言的复杂细节。
广泛的库和框架选择
执行 ML 和 AI 计算可能很不稳定，需要大量投资。拥有一个组织良好且经过全面测试的环境非常重要，以使工程师能够想出最佳的编码解决方案。软件库是工程师用来处理常规编程任务的预编写代码。凭借其丰富的技术堆栈，Python 拥有广泛的 ML 和 AI 库。以下是其中一些 −
用于机器学习的 Keras、TensorFlow 和 Scikit-learn
用于高性能科学计算和数据分析的 NumPy
用于通用数据分析的 Pandas
用于数据可视化的 Seaborn
用于高级计算的 SciPy
Scikit-learn 重点介绍了各种分类、回归和聚类算法，包括支持向量机、随机森林、梯度提升、k-means 和 DBSCAN，旨在与 Python 数值和科学库 NumPy 和 SciPy 配合使用。
此外，多种 Python IDE 提供了一套完整的工具集，用于在一个连接点进行测试、故障排除、重构和社区构建自动化。
您的开发团队不需要重复已经解决的问题，并且可以使用现有库来执行重要元素。
平台独立性
平台独立性指的是一种编程语言或系统，允许开发人员在一台机器上执行某些东西，并在另一台机器上使用它们，而几乎没有(或只有极少的)变化。Python 声名鹊起的一个关键是它是一种独立于平台的语言。许多平台(包括 Linux、Windows 和 macOS)都支持 Python。 Python 代码可以为大多数标准操作系统创建独立的可执行项目。这意味着 Python 编程可以在没有 Python 解释器的操作系统上轻松交付和使用。
此外，开发人员通常使用 Google 或 Amazon 等服务来满足他们的处理需求。然而，你经常可以发现公司和数据科学家使用他们的机器与强大的图形处理单元 (GPU) 来训练他们的 ML 模型。更重要的是，Python 独立于平台的事实使这种训练更便宜、更容易。
结论
ML 和 AI 正在不断发展，并跨越不同行业的差异。跨企业执行相同的操作可以帮助进一步提高效率和有效性。使用 Python 进行这些开发有助于解决实际问题。因此，该平台提供了定制用户体验的优势。
