Рубрики
Без рубрики

Что делает Python лучший выбор для машинного обучения?

Проекты AI отличаются от обычных проектов в технологиях. Вариации возникают в техно … Теги с Python, MachineLearning, WebDev.

Проекты AI отличаются от обычных проектов в технологиях. Вариации возникают в стеке технологий, навыки, необходимые для проекта на основе AI, и необходимость в углубленном анализе. Вы можете использовать язык программирования, который является стабильным, масштабируемым и имеет доступные ресурсы для реализации ваших целей AI. Все это предлагается Python, единственной причиной мы видим обилие проектов Python AI.

Python позволяет разработчикам быть эффективным и оптимистичным в отношении приложений, которые они развиваются, от разработки до развертывания и обслуживания. Легкость и надежность, воздействие превосходных библиотек и рамок для AI и машинного обучения (ML), доступности, независимости платформы и широкого сообщества – это преимущества, которые делают Python идеальным сопоставлением для проектов по изучению машин. Это способствует общему успеху языка.

Почему это главный выбор?

  1. Краткости
  2. Код, который написан на языках, таких как Python, который динамически набирается и, похоже, короче кода, написанного на других обычных языках. Это подразумевает, что легче вписать алгоритм в ваш разум и действительно понять, что он делает.
  3. Простой читать
  4. Время от времени Python был назван «исполняемым псевдокодом». Хотя это явно преувеличение, это делает точку, что код Python может быть прочитан большими опытными программистами и понять, что это должно сделать.
  5. Легко расширяется
  6. Python предлагает доступ ко многим библиотекам, в том числе для математических функций, XML (расширяемый язык разметки), а также загрузки веб-страниц. Нестандартные библиотеки, используемые в книге, являются бесплатными и быстрыми для загрузки, установки и использования, например, Parser RSS и интерфейс SQLite.
  7. Интерактивный
  8. Python может напрямую запускать программы из командной строки, и она также имеет интерактивную подсказку, которая позволяет в интерактивно вписываться вызовы функций, конструировать объекты и тестовые пакеты.
  9. Мультипараметрикс
  10. Объектно-ориентированные, процедурные и функциональные типы программирования предоставляются Python. Алгоритмы машиностроения широко варьируются, и конкретная структура может использоваться как самый прозрачный способ применения одного. Часто полезно пропускать функции в качестве параметров и других времен, чтобы захватить состояние объекта.

Проверьте эту статью

5 типов алгоритмов обучения машины Вы должны знать

Оригинал: “https://dev.to/evenmik/what-makes-python-a-better-choice-for-machine-learning-1m24”