为什么Python被认为是AI和机器学习的好语言

机器学习和人工智能是最潮流的进步领域。我们创造机器的愿景是产生下一代模型。这些模型从现有数据中学习并修改自己。当涉及到这种机器的构建时，有多个领域。不仅仅是编码，而且还使用数学方程、向量和权重。有许多编程语言被用于创建机器的框架和模型，包括python。

在这篇文章中，我们将讨论并试图找出为什么python被认为是人工智能和机器学习的好的编程语言。在我们深入探讨这个话题之前，让我们快速浏览一下这篇文章的概述。

机器学习的机制

机器学习是一种技术，在这种技术中，机器通过更新存储的数据来修改自己，并做出准确的预测来解决问题。开发者不是给一个输入和一个逻辑，而是给创建的模型提供多个输入和输出数据，在这些原始数据被上传后，机器会返回一个算法或逻辑。

Input + CODE/ LOGIC = Output

在机器学习的情况下 –

Input + Output = CODE/LOGIC

上传原始数据的过程被称为模型的训练。

了解人工智能

我们使用深度学习和机器学习等概念来构建基于人工智能的应用程序。人工智能是创建交互式和响应式引擎的技术，它可以自动地更新存储在系统中的数据。在人工智能的帮助下，我们可以我们可以预测一个网状问题的解决方案。

条件是该问题与之前上传的数据集有相同的模式。如果问题或反应对模型来说是陌生的，那么它就会储存这些新信息，并在下一次做出更好的预测。

Python的意义

Python是目前最流行的编程语言，这是因为其独特的代码集和高效的性质。它在很大程度上参与了基于人工智能的模型和算法的构建。

Python被用来创建回归模型和绘制图表，这有助于数据的可视化。它得到了大量开发人员的支持，因为它是最流行的语言。根据多个报告，python被广泛用于创建基于人工智能的应用程序和模型。

大多数开发人员更喜欢python，因为它的简单性和轻型代码。我们将详细讨论python优于其他语言的标准。关于最佳编程语言的辩论实际上是徒劳的，因为没有一种现有的语言是完美的，每一种正在使用的语言都有其优点和缺点。

Python与其他语言的比较

在人工智能和ML中使用的不同语言有：Java、C/C++、Python、JavaScript、”R “等，让我们了解一下使用Python比其他语言的优势

• 可扩展性和灵活性 – Python是一种高度灵活的语言。它支持使用集成环境，支持多种语言的组合。Python是平台独立的，这就是为什么它可以在任何操作系统上运行。

• 库和框架– Python提供多种基于AI的库，这些库是预先写好的代码。通过使用这些库，开发人员可以节省大量的时间，并提高代码的可读性。库的使用提供了一种抽象的方法，这确实是无可挑剔的。一些Python库是。- “NumPy”、”TensorFlow”、”pyDatalog”、”scipy “等。

• 语法风格 – 在python中，代码一般都很短，很精确。此外，它们与正常的英语语言高度相似，这使得python更容易阅读和理解。这就是为什么它被大量的开发者和新秀学生所青睐的原因。

现在我们已经讨论了Python相对于其他语言的优势，让我们也来讨论一下它的劣势。

• Python的运行时间要比其他语言慢得多。这是因为Python的解释器在完成操作前会检查变量类型。另一方面，像Java和JavaScript这样的语言，直接进行操作，因为在变量声明的时候已经指定了类型。

• 与C/C++相比，Python有一个更短的文本编辑器。

所以，这个问题的答案是：是的，Python确实是机器学习和人工智能的优秀编程语言。像其他的编程语言一样，它有自己的优点和缺点。

总结

在这篇文章中，我们讨论了人工智能和ML的主题。我们了解了它们的应用和机制，以及python在这些领域的重要性。