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?
- Краткости 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.
- Простой читать 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.
- Легко расширяется 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.
- Интерактивный 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.
- Мультипараметрикс 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”