為什么Python是機(jī)器學(xué)習(xí)的最佳選擇？
為什么使用 Python 軟件進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 用于 AI 的最佳 Python 庫 結(jié)論
為什么使用 Python 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI？
調(diào)查顯示，Python 現(xiàn)在是繼 C 和 Java 之后的又一門頂級的編程語言。它允許開發(fā)人員為 Python AI項(xiàng)目構(gòu)建強(qiáng)大的后端系統(tǒng)。將 Python 編程語言對機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 開發(fā)有多種好處。讓我們來詳細(xì)了解一下它們。
快速開發(fā)
Python 社區(qū)欣賞這種編程語言的快速原型設(shè)計(jì)能力。開發(fā)者可以減少在學(xué)習(xí)復(fù)雜的堆棧上浪費(fèi)的時(shí)間。他們可以快速開始 AI 開發(fā)，并迅速進(jìn)入構(gòu)建人工智能算法和程序的階段。
由于 Python 代碼與英文相似，所以它易于閱讀和編寫。開發(fā)人員不必花費(fèi)大量時(shí)間來編寫復(fù)雜的代碼。除此之外，在 Python 中還有一些用于 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的優(yōu)秀庫和框架，可以幫助簡化這個(gè)過程。我們將在文章后面詳細(xì)了解它們。
靈活的語言
讓開發(fā)者能夠最大限度的靈活性進(jìn)行 AI 應(yīng)用開發(fā)，是 Python 程序員對這門語言的欽佩之處。用于 機(jī)器學(xué)習(xí)的 Python 允許你選擇 OOPS 或基于腳本的編程，并且可以在不完全重新編譯 Python 代碼的情況下快速查看結(jié)果。
有四種不同風(fēng)格的 Python 軟件可以選擇——命令式、面向?qū)ο?、函?shù)式和程序式，所有這些都可以根據(jù)你的 AI 項(xiàng)目減少出錯(cuò)的可能性。
可讀性
對于大多數(shù)開發(fā)者來說，可讀性是一個(gè)改變游戲規(guī)則的因素。機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)的 Python 語法就像英語一樣。你不必長期陷入于理解這門語言。
如果有開發(fā)人員在項(xiàng)目中途加入，他們也可以輕松理解發(fā)生了什么。在 Python 中引起混亂、錯(cuò)誤和沖突的幾率也較低，能夠迅速開發(fā)任何機(jī)器學(xué)習(xí)程序。
可視化選項(xiàng)
數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和深度學(xué)習(xí)算法最重要的部分。處理數(shù)據(jù)需要大量的可視化，以確定模式并理解所有變量和因素。為此，Python 軟件包是最好的。
開發(fā)人員可以構(gòu)建直方圖、圖表和圖，以便更好地理解數(shù)據(jù)將如何相互作用和共同工作。還有一些 API 可以讓你勾勒出清晰的數(shù)據(jù)報(bào)告，從而使可視化過程變得更加簡單。
除此之外，還有一個(gè)令人驚嘆的 Python 社區(qū)可以在整個(gè)開發(fā)過程中提供支持、一致性和簡單性。Python 編程語言現(xiàn)在正成為機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)的常見語言，在這個(gè)過程中也有一些庫促使了這成為可能。讓我們來看看一些針對 AI 開發(fā)優(yōu)秀的 Python 庫。
Python 用于 AI 和 ML 的 6 大庫和框架
Python 編程語言最棒的地方是有大量的機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)的庫。以下是 6 大 Python 庫，它們通過可讀性和強(qiáng)大的算法使人工智能無縫銜接。
NumPy
如果沒有 NumPy，數(shù)據(jù)科學(xué)將是不完整的。它是一個(gè)可以進(jìn)行科學(xué)計(jì)算的 Python 軟件包。NumPy 是一個(gè)神奇的多維數(shù)組對象庫。它們協(xié)同工作，降低了程序的計(jì)算復(fù)雜性。
SciPy
SciPy 是 Python 人工智能項(xiàng)目的另一個(gè)熱門庫，也是涉及數(shù)學(xué)和工程領(lǐng)域中， Python 程序員科學(xué)和重度計(jì)算的首選。它提供了數(shù)值優(yōu)化和集成的例程，對于初學(xué)者來說非常友好。
Scikit-Learn
這個(gè)庫建立在 NumPy 和 SciPy 之上，主要用于監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。它是一個(gè)用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的完美工具。
Pandas
Pandas 是開源的 Python 軟件包，使程序員能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行操作和分析。它具有高效的數(shù)據(jù)探索和可視化功能，并提供高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和多種工具，可用于密切處理多個(gè)數(shù)據(jù)集。
Keras
Keras 是一個(gè)運(yùn)行在 TensorFlow 上的 API。Keras的重點(diǎn)是讓開發(fā)者快速實(shí)驗(yàn)人工智能。這個(gè)庫的用戶體驗(yàn)比 TensorFlow 好得多——因?yàn)樗怯?Python 開發(fā)的，所以比其他工具更容易理解。
Matplotlib
所有庫中最強(qiáng)大的是 Matplotlib。它提供了數(shù)據(jù)可視化和探索的功能，以及圖表、直方圖和散點(diǎn)圖等，以定制 Python AI 項(xiàng)目。Matplotlib 有助于在更短的時(shí)間內(nèi)快速操作數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示。
這些是 Python和機(jī)器學(xué)習(xí)的6大庫。除此以外，還有TensorFlow、NLTK、PyBrain、Caffe等庫，這些庫會導(dǎo)致AI應(yīng)用的適當(dāng)性能。
結(jié)論
通過上文我們看到了 Python 對機(jī)器學(xué)習(xí)的好處，以及為什么它對 AI 很重要。我們還看了簡化 Python AI 開發(fā)過程的頂級 Python 庫和工具。
從本質(zhì)上講，Python 是人工智能的一種特殊編程語言。它具有同時(shí)處理海量數(shù)據(jù)請求的能力和可擴(kuò)展性。將來還會看到更多 Python 和機(jī)器學(xué)習(xí)的整合。
原文標(biāo)題：Why Python Is Best for Machine Learning
原文鏈接：https://dzone.com/articles/why-python-is-better-for-machine-learning-and-ai
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