学习人工智能和机器学习中Python知识的作用

机器学习和人工智能是IT行业的主要趋势。尽管对其发展的安全性存在争议，但设计师们不断增加能力和限制虚假智能。如今，人工智能已经远远超出了科幻的想象，它已经成为一种必需品。人工智能被广泛应用于处理和分析大量数据，帮助处理因其增加的数据量和能力而无法再以人工方式完成的工作。

垃圾邮件过滤器、搜索引擎和推荐系统都是由人工智能和机器学习实现的，而且未来还可能有更多类似的应用。这需要开发能够智能处理数据的算法，使编程行为像人类一样。

例如，人工智能应用于分析，以建立预测模型，以帮助人们发现潜在优势领域并寻找更有效的解决方案。金融科技将人工智能应用于投资平台，进行市场研究并预测资源投资的方向以获取更大的利润。旅游业利用人工智能提供综合的客户体验。这些示例表明，人工智能和机器学习通过处理大量数据提供了更好的用户体验、更个性化和准确的体验。而Python是全球最受欢迎和广泛使用的编程语言之一 – 这并不令人意外。它在许多领域成功，包括计算机游戏制作、嵌入式软件和甚至移动开发。Python还在机器学习和人工智能领域表现出色。

Python的特点

易读性

正如上面所说，Python代码与普通英语相同，非软件工程师也能理解，这也有助于编写代码和学习。它的语法简单，尤其适合AI和机器学习开发。

简单实现

Python的简单性和即时执行使其适用于OpenCV。还需要深入了解Python才能开始将其应用于机器学习和人工智能。一些对Python的基本了解就足以让初学者的开发者和数据科学家处理机器学习。此外，开发人员需要更少的时间来编写和调试Python代码，这对于希望更多专注于AI算法而不是处理代码或语法错误的新智能学生来说非常重要。

Python易于学习和编写，这就是IT专业人员和IT领域之外的人选择它作为自己最记得的语言的原因之一。许多来自不同职业背景的人（如数学家、物理学家和统计专业人士）在学习C++时需要帮助。由于其类似英语的语法，他们可以学习Python。这使得非软件工程师可以更轻松地创建模型，将注意力集中在统计和纯代数上，而不是编程语言的技巧。

丰富的库和框架选择

实现机器学习和人工智能算法可能非常棘手，需要大量的时间。为了让工程师能够提供最佳的编码解决方案，需要一个结构良好、经过充分测试的环境。代码库是一种预先编写的代码，工程师可以用来解决常见的编程任务。Python拥有丰富的技术栈，提供了广泛的用于机器学习和人工智能的库。以下是其中一些库的示例：

Keras，TensorFlow和Scikit-learn用于机器学习
NumPy用于高性能科学计算和数据分析
Pandas用于通用数据分析
Seaborn用于数据可视化
SciPy用于高级计算

Scikit-learn突出了不同的分类、回归和聚类算法，包括支持向量机、随机森林、梯度提升、k均值和DBSCAN，并且被设计为与Python的数值和科学库NumPy和SciPy配合使用。

同样，Python的多种选择的集成开发环境为测试、故障排除、重构和构建自动化提供了完整的工具集，所有这些都可以在一个连接点完成。

您的开发团队不需要重复解决已经解决了的问题，可以利用现有的库来执行重要的功能。

平台无关性

平台无关性是指一种编程语言或系统允许开发人员在一台机器上执行任务并将其在另一台机器上使用，而仅需进行非常少量（或仅需进行微小）的修改。 Python之所以受欢迎的一个重要原因是它是一种平台无关性的语言。许多平台，包括Linux、Windows和macOS，都支持Python。Python代码可以创建独立可执行程序，用于大多数常见操作系统。这意味着Python编程可以轻松部署和在没有Python解释器的操作系统上使用。

此外，开发人员通常使用谷歌或亚马逊等服务来满足其计算需求。即便如此，您经常可以找到使用强大图形处理单元(GPU)来训练其机器学习模型的公司和数据科学家。而Python具有平台无关性的特点使得这种训练更加廉价和简便。