phppython优势技巧_python的八大年夜优势助你在机械进修中一臂之力

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图片来源: Christina Morillo/pexels.com

人工智能与机器学习是IT行业的新兴热门领域。
虽然有关其发展安全性的谈论日益增多，但开拓职员仍在不断扩展人工智能的能力与存储容量。
如今，人工智能已远远地超出科幻小说中的构想，成为了现实。
人工智能技能广泛运用于处理剖析大量数据，由于其处理的事情量及事情强度明显提高，因此这些事情今后无需人工操作。

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例如，人工智能被运用于剖析学中以建立预测，帮助人们创建有力策略和更为有效的办理办法。
金融科技公司将人工智能运用于投资平台中，进行市场调查并预测如何实现投资收益最大化。
旅游业利用人工智能发送个性化建议，或是开拓谈天机器人，优化整体用户体验。
这些例子都表明利用人工智能和机器学习处理大量数据会为用户供应更具个性化、更加精准的优质体验。

（图片来自网络侵删）

人工智能和机器学习如何构建未来科技

随着数据量的增多与数据繁芜性的增大，人们将人工智能和机器学习运用于数据处理与剖析。
公正地来讲，人脑可以剖析大量的数据，但这项能力会受随时可容纳数据量的限定。
然而，人工智能却不受此限定，它能供应更为精准的预测和不雅观点，提高业务效率、生产率，降落生产本钱。
为此，许多行业都开始运用人工智能和机器学习，提高产品性能、推动产品研发，就不足为奇了。

德勤研究表明，在以提高生产率为目的的技能转型中，采取人工智能技能赞助公司发展成为最新趋势。
他们的预测也证明了这一点，即在未来24个月内，更多公司会在产品和生产流程中利用人工智能，达到更高效率、实现计策目标。
简而言之，人工智能可帮助公司耗费较少精力、更好地完成事情。

人工智能五大上风

· 提高当前生产率（44%）

· 合理方案内部运作（42%）

· 更好地做出决策（35%）

· 合理方案外部运作（31%）

· 自由事情者更具创造力（31%）

鉴于以上列出的人工智能的利用上风，越来越多的公司跃跃欲试。
然而，人工智能是相互的——它可以帮助人们优化剖析过程，但须要人们进行有难度的开拓。
由于须要剖析大量数据，人工智能产品必须在短韶光内高效处理高负载事情进程。
为确保正常事情，必须选择适当的措辞进行开拓。
编程措辞须要句法大略、能处理繁芜进程，而且还要随时供应支持。

Python是人工智能和机器学习的最佳编程措辞

随着人工智能和机器学习逐渐运用于各个渠道、行业，大公司在这些领域进行投资，对机器学习和人工智能领域专家的需求也相应增长。
IBM机器学习部门的Jean FrancoisPuget表示，对付人工智能和机器学习，Python是最受欢迎的的措辞，而且这一结论是基于indeed.com的趋势搜索结果得出的。

根据FrancoisPuget的图表，Python是人工智能和机器学习的紧张编程措辞。

对Python的上风进行调查后，创造以下几个利用Python将人工智能和机器学习项目付诸实践的缘故原由。

1. 强大的软件库生态系统

拥有浩瀚的软件库选择是Python成为人工智能最受欢迎的编程措辞的紧张缘故原由之一。
软件库由PyPi平分歧源发布的模块或模块组组成，个中包括预先编写的代码片段，许可用户访问某些功能或实行不同操作。
Python库供应基本级项目，因此开拓职员不必每次都从头编码。

机器学习须要连续地进行数据处理，Python库许可访问、处理和转换数据。
以下是机器学习和人工智能领域利用最为广泛的软件库：

· Scikit-learn适用于处理机器学习基本算法，如聚类、线性和逻辑回归、回归和分类等。

· Pandas适用于高等数据构造与剖析，许可合并和过滤数据，以及从其他外部源（如Excel）网络数据。

· Keras适用于深度学习，可进行快速打算和建立原型。
由于该软件库除了利用打算机的CPU之外，还利用GPU。

· TensorFlow适用于通过设置、演习和利用含有大量数据集的人工神经网络来进行深度学习。

· Matplotlib适用于创建2D图、直方图、图表和其他形式的可视化操作。

· NLTK适用于打算措辞学、自然措辞识别与处理。

· Scikit-image适用于图像处理。

· PyBrain适用于神经网络、无监督学习和强化学习。

· Caffe适用于深度学习，可以在CPU和GPU之间进行切换，并通过利用单个NVIDIAK40 GPU每天处理60多万个图像。

· StatsModels适用于统打算法和数据探索。

在PyPI存储库中，可以探索、比拟更多的Python库。

2. 准入门槛低

在机器学习和人工智能领域事情意味着须要方便有效地处理大量数据。
较低的准入门槛可让更多的数据科学家快速节制Python，进行人工智能开拓，而且学习此措辞无需花费过多精力。

Python编程措辞与日常英语十分相似，这使得学习过程更加随意马虎。
其大略的句法可以让人轻松自若地利用繁芜系统，并确保系统元素间的清晰关系。

例如，编写此代码目的是算出输入数字是否为质数。

代码如下：

test_number = 407 # our example is not a prime number

# prime numbers are greater than 1if test_number > 1:# check for factorsnumber_list = range(2, test_number)for number in number_list:number_of_parts = test_number // numberprint(f\"大众{test_number} is not a prime number\公众)print(f\公众{number} times {number_of_parts} is {test_number}\"大众)breakelse:print(f\"大众{test_number} is a prime number\公众)else:print(f\"大众{test_number} is not a prime number\"大众)

正如末了一行所示，代码结果表明所测试的数字不是质数。
说白了，讲英语的人可以很随意马虎地理解代码的含义，由于用的都是大略的英语单词。

此外，还有很多可用的文档，而且Python的社区可长期供应帮助并给出建议。

3. 灵巧性

对付机器学习而言，Python措辞富有灵巧性，是个很好的选择：

· 供应OOP或脚本的选项。

· 无需重新编译源代码，开拓职员可以实行任何变动并急速查当作果。

· 程序员可以将Python与其他措辞结合，以达到目的。

此外，灵巧性使开拓职员可以选择其特殊熟习的编程风格，乃至可以组合不同的编程风格，以最有效的办法办理不同类型的问题。

· 命令式风格由描述打算机应如何实行这些指令的命令组成。
利用这种风格，可以自定义程序状态发生变动时的打算顺序。

· 函数式风格又称声明式风格，由于其会声明应实行的操作。
与命令式风格比较，此风格不考虑程序状态，以数学方程式的形式宣告声明。

· 面向工具风格基于两个观点：类和工具，相似的工具形成类。
Python不完备支持这种风格，由于其无法完备实行封装，但开拓职员仍旧可以在一定限度内利用此风格。

· 过程式风格是初学者中最为常用的，由于其以逐步的格式实行任务，因此常用于排序、迭代、模块化和选择。

灵巧性这一成分降落了犯错的可能性，由于程序员可掌控任何情形，在舒适的环境中事情。

4. 平台独立性

Python不仅利用起来轻松清闲，而且易于学习、功能多样。
用于机器学习开拓的Python可以在任何平台上运行，包括Windows、MacOS、Linux、Unix和其他21个平台。
将进程从一个平台转移到另一个平台，开拓职员须要进行几个小的变动，修正几行代码，以便为所选平台创建可实行的代码形式。
开拓职员可以利用像PyInstaller这样的包，用来准备在不同平台上运行的代码。

同样，这还为在各种平台上的测试节省了韶光和金钱，也让全体过程变得更加大略方便。

5. 可读性

Python非常易读，以是每位Python开拓职员都能理解同行的代码并作变动、复制或分享。
由于根本不存在会产生稠浊、缺点或冲突的范例，以是使得人工智能和机器学习专业职员之间，在算法、思想和工具方面的交流更为有效。

IPython这样的工具也可以利用，它是一个交互式的命令阐明程序，可供应测试、调试、选项卡完成等额外功能，从而加速进程。

6. 良好的可视化选项

上文已经提到Python供应了各种各样的库，个中一些是很好的可视化工具。
然而，对付人工智能开拓职员来说，这些工具在人工智能、深度学习和机器学习中的主要性固然主要，更主要的是能够以人类可读格式表示数据。

数据科学家可以利用像Matplotlib这样的数据库构建图表、直方图和平面图，得到更好的数据理解、高效表达和可视化。
不同的运用程序接口还简化了可视化进程，使创建清晰报表变得更加随意马虎。

7. 社区支持

环绕编程措辞所建立的强大社区支持非常有用。
Python是一种开源措辞，这意味着，对程序员来说，无论是初学者还是专业人士，都有大量的开放资源可以利用。

许多Python文档都可以在线得到，或在Python社区和论坛中得到。
程序员和机器学习开拓职员都可以在社区和论坛中谈论缺点、办理问题并相互帮助。

Python编程措辞完备免费，还拥有各种有用的库和工具。

8. 遍及度上升

鉴于上文所谈到的各种优点，Python在数据科学家中越来越受欢迎。
StackOverflow调查显示，Python的盛行程度估量至少会持续增长至2020年。

这意味着，在必要情形下，开拓职员可以更随意马虎地搜索并更换团队成员。
而且，利用Python的事情本钱可能和利用不那么遍及的编程措辞一样高。

Python用于人工智能和机器学习的实例

Python供应了许多针对人工智能和机器学习的功能，这使其成为该领域的最佳措辞。
难怪各个行业都利用Python进行预测和其他机器学习任务。

仔细看看以下领域的实例：

· 旅行

例如，旅游业巨子Skyscanner利用Python无监督机器学习算法，预测新航线的情形。
比拟上千个出发地和目的地，利用30个不同的标准评估每个出发地与目的地，以确定搭客的需求。
结果显示在仪表板上，在上面可以随意选择出发城市，查看编号为0到9的目的地组及其特色。

这样一个在旅游业中运用人工智能的实例，对付向用户建议目的地、帮忙创建营销预算以及为新路线设置初始价格非常有帮助。

· 金融科技

人工智能在金融做事中的运用有助于办理诸如与风险管理、敲诈预防、个性化银行业务、自动化干系的问题，也有助于为用户供应高质量金融做事的工具等。
据预测，到2030年，由于人工智能在金融科技领域的运用，运营本钱可以降落22％，节省1万亿美元。

利用Python构建的在线银行软件中，Venmo、Affirm、Robinhood都是比较成功的例子。
它们不仅许可用户进行付款、购买，还支持在软件内部创建社交网络，使人们可以一贯保持联系。

在加密货币方面，Python用于构建如Anaconda这样的平台，以有效地剖析市场、进行预测并可视化数据。

· 交通

优步利用Python开拓了一个机器学习平台MichelangeloPyML。
优步公司将其用于在线和离线预测，办理日常任务。
MichelangeloPyML是Michelangelo初代产品的升级版，该产品具有可扩展性，但不足灵巧。
目前，用户可以利用PyML验证模型，然后在Michelangelo中进行复制，实现最佳效率和可扩展性。

· 医疗保健

人工智能正在重塑医疗保健行业，可帮助预测和扫描疾病、检讨伤口、并通过易于利用的移动运用程序帮助人们保持良好的康健状况。

业内有许多基于人工智能的精良项目。
例如，Fathom是一个用于剖析电子康健记录自然措辞处理系统，其义务是“实现自动化医疗编码。
”公司的领导者们大都来自于谷歌、亚马逊、Facebook、斯坦福大学和哈佛大学。

AiCure是一家致力于确保患者在精确韶光服用精确药物的创业公司。
为此，该公司利用了人脸识别、药丸识别和动作识别等技能。
此运用程序还能够剖析患者的状态并理解治疗是否有效。
通过利用交互式医疗助理IMA，可以网络临床上的主要数据，然后利用软件剖析。

Python的日益遍及使得数据科学社区内对Python程序员的需求大大增加，选择一种需求量很大的措辞是明智的选择，由于该措辞在未来会包含更多功能。

Python用于机器学习：有用的开源项目

Python的开源特性使其许可所有人工智能开拓公司在社区内分享成果。
如果已经决定学习Python，或者想要将这种措辞运用于人工智能项目，以下这个开源项目列表会对学习很有帮助：

· OpenCog基金会

OpenCog通过“搜集更多精良人才”创造具有人类能力的人工智能（AGI）。
基金会成立于2011年，目前用于SingularityNET项目，以及在Hanson Robotics为索菲亚和其他机器人供应智能做事。

· 人工智能研究所

人工智能研究所是不来梅大学打算机科学系的分支机构。
研究所开展人工智能研究、举办不同的研讨会和活动，帮助推动人工智能技能的发展，让更多年轻人加入该领域并培养他们，同时支持现有的人工智能项目和干系公司。

· Zulip