Python是人工智能和機器學習的最佳編程語言，證據在此！

人工智能與機器學習是IT行業的新興熱門領域。雖然有關其發展安全性的討論日益增多，但開發人員仍在不斷擴展人工智能的能力與存儲容量。現在，人工智能已遠遠地超出科幻小說中的構想，成爲了現實。人工智能技術普遍應用於處理分析大量數據，因爲其處理的工做量及工做強度明顯提升，所以這些工做從此無需人工操做。

例如，人工智能被應用於分析學中以創建預測，幫助人們建立有力策略和更爲有效的解決辦法。金融科技公司將人工智能應用於投資平臺中，進行市場調查並預測如何實現投資收益最大化。旅遊業使用人工智能發送個性化建議，或是開發聊天機器人，優化總體用戶體驗。這些例子都代表使用人工智能和機器學習處理大量數據會爲用戶提供更具個性化、更加精準的優質體驗。

人工智能和機器學習如何構建將來科技

隨着數據量的增多與數據複雜性的增大，人們將人工智能和機器學習應用於數據處理與分析。公平地來說，人腦能夠分析大量的數據，但這項能力會受隨時可容納數據量的限制。然而，人工智能卻不受此限制，它能提供更爲精準的預測和觀點，提升業務效率、生產率，下降生產成本。爲此，許多行業都開始應用人工智能和機器學習，提升產品性能、推進產品研發，就不足爲奇了。

德勤研究代表，在以提升生產率爲目的的技術轉型中，採用人工智能技術輔助公司發展成爲最新趨勢。他們的預測也證實了這一點，即在將來24個月內，更多公司會在產品和生產流程中使用人工智能，達到更高效率、實現戰略目標。簡而言之，人工智能可幫助公司耗費較少精力、更好地完成工做。

人工智能五大優點

· 提升當前生產率（44%）

· 合理規劃內部運做（42%）

· 更好地作出決策（35%）

· 合理規劃外部運做（31%）

· 自由工做者更具創造力（31%）

鑑於以上列出的人工智能的使用優點，愈來愈多的公司躍躍欲試。然而，人工智能是相互的——它能夠幫助人們優化分析過程，但須要人們進行有難度的開發。因爲須要分析大量數據，人工智能產品必須在短期內高效處理高負載工做進程。爲確保正常工做，必須選擇適當的語言進行開發。編程語言須要句法簡單、能處理複雜進程，並且還要隨時提供支持。

Python是人工智能和機器學習的最佳編程語言

隨着人工智能和機器學習逐漸應用於各個渠道、行業，大公司在這些領域進行投資，對機器學習和人工智能領域專家的需求也相應增加。IBM機器學習部門的Jean FrancoisPuget表示，對於人工智能和機器學習，Python是最受歡迎的的語言，並且這一結論是基於indeed.com的趨勢搜索結果得出的。

根據FrancoisPuget的圖表，Python是人工智能和機器學習的主要編程語言。

對Python的優點進行調查後，發現如下幾個使用Python將人工智能和機器學習項目付諸實踐的緣由。

1. 強大的軟件庫生態系統

擁有衆多的軟件庫選擇是Python成爲人工智能最受歡迎的編程語言的主要緣由之一。軟件庫由 PyPi 等不一樣源發佈的模塊或模塊組組成，其中包括預先編寫的代碼片斷，容許用戶訪問某些功能或執行不一樣操做。Python庫提供基本級項目，所以開發人員沒必要每次都從頭編碼。

機器學習須要連續地進行數據處理，Python庫容許訪問、處理和轉換數據。如下是機器學習和人工智能領域使用最爲普遍的軟件庫：

· Scikit-learn 適用於處理機器學習基本算法，如聚類、線性和邏輯迴歸、迴歸和分類等。

· Pandas 適用於高級數據結構與分析，容許合併和過濾數據，以及從其餘外部源（如Excel）收集數據。

· Keras 適用於深度學習，可進行快速計算和創建原型。由於該軟件庫除了使用計算機的CPU以外，還使用GPU。

· TensorFlow 適用於經過設置、訓練和利用含有大量數據集的人工神經網絡來進行深度學習。

· Matplotlib 適用於建立2D圖、直方圖、圖表和其餘形式的可視化操做。

· NLTK 適用於計算語言學、天然語言識別與處理。

· Scikit-image 適用於圖像處理。

· PyBrain 適用於神經網絡、無監督學習和強化學習。

· Caffe 適用於深度學習，能夠在CPU和GPU之間進行切換，並經過使用單個NVIDIAK40 GPU天天處理60多萬個圖像。

· StatsModels 適用於統計算法和數據探索。

在 PyPI存儲庫 中，能夠探索、對比更多的Python庫。

2. 准入門檻低

在機器學習和人工智能領域工做意味着須要方便有效地處理大量數據。較低的准入門檻可以讓更多的數據科學家快速掌握Python，進行人工智能開發，並且學習此語言無需花費過多精力。

Python編程語言與平常英語十分類似，這使得學習過程更加容易。其簡單的句法可讓人輕鬆自如地使用複雜系統，並確保系統元素間的清晰關係。

例如，編寫此代碼目的是算出輸入數字是否爲質數。

代碼以下：

test_number = 407 # our example is not a prime number

# prime numbers are greater than 1

if test_number > 1:

# check for factors

number_list = range(2, test_number)

for number in number_list:

number_of_parts = test_number // number

print(f"{test_number} is not a prime number")

print(f"{number} times {number_of_parts} is {test_number}")

break

else:

print(f"{test_number} is a prime number")

else:

print(f"{test_number} is not a prime number")

正如最後一行所示，代碼結果代表所測試的數字不是質數。說白了，講英語的人能夠很容易地理解代碼的含義，由於用的都是簡單的英語單詞。

此外，還有不少可用的文檔，並且Python的社區可長期提供幫助並給出建議。

3. 靈活性

對於機器學習而言，Python語言富有靈活性，是個很好的選擇：

· 提供OOP或腳本的選項。

· 無需從新編譯源代碼，開發人員能夠執行任何更改並馬上查看結果。

· 程序員能夠將Python與其餘語言結合，以達到目的。

此外，靈活性使開發人員能夠選擇其特別熟悉的編程風格，甚至能夠組合不一樣的編程風格，以最有效的方式解決不一樣類型的問題。

· 命令式風格 由描述計算機應如何執行這些指令的命令組成。使用這種風格，能夠自定義程序狀態發生更改時的計算順序。

· 函數式風格 又稱聲明式風格，由於其會聲明應執行的操做。與命令式風格相比，此風格不考慮程序狀態，以數學方程式的形式宣佈聲明。

· 面向對象風格 基於兩個概念：類和對象，類似的對象造成類。Python不徹底支持這種風格，由於其沒法徹底執行封裝，但開發人員仍然能夠在必定限度內使用此風格。

· 過程式風格 是初學者中最爲經常使用的，因爲其以逐步的格式執行任務，所以經常使用於排序、迭代、模塊化和選擇。

靈活性這一因素下降了犯錯的可能性，由於程序員可掌控任何狀況，在溫馨的環境中工做。

4. 平臺獨立性

Python不只使用起來輕鬆自在，並且易於學習、功能多樣。用於機器學習開發的Python能夠在任何平臺上運行，包括Windows、MacOS、Linux、Unix和其餘21個平臺。將進程從一個平臺轉移到另外一個平臺，開發人員須要進行幾個小的更改，修改幾行代碼，以便爲所選平臺建立可執行的代碼形式。開發人員可使用像 PyInstaller 這樣的包，用來準備在不一樣平臺上運行的代碼。

一樣，這還爲在各類平臺上的測試節省了時間和金錢，也讓整個過程變得更加簡單方便。

5. 可讀性

Python很是易讀，因此每位 Python開發人員 都能理解同行的代碼並做更改、複製或分享。由於根本不存在會產生混淆、錯誤或衝突的範例，因此使得人工智能和機器學習專業人員之間，在算法、思想和工具方面的交換更爲有效。

IPython 這樣的工具也可使用，它是一個交互式的命令解釋程序，可提供測試、調試、選項卡完成等額外功能，從而加速進程。

6. 良好的可視化選項

上文已經提到Python提供了各類各樣的庫，其中一些是很好的可視化工具。然而，對於人工智能開發人員來講，這些工具在人工智能、深度學習和機器學習中的重要性當然重要，更重要的是可以以人類可讀格式表示數據。

數據科學家可使用像 Matplotlib 這樣的數據庫構建圖表、直方圖和平面圖，得到更好的數據理解、高效表達和可視化。不一樣的應用程序接口還簡化了可視化進程，使建立清晰報表變得更加容易。

7. 社區支持

圍繞編程語言所創建的強大社區支持很是有用。Python是一種開源語言，這意味着，對程序員來講，不管是初學者仍是專業人士，都有大量的開放資源可使用。

許多Python文檔均可以在線得到，或在Python社區和論壇中得到。程序員和機器學習開發人員均可以在社區和論壇中討論錯誤、解決問題並互相幫助。

Python編程語言徹底免費，還擁有各類有用的庫和工具。

8. 普及度上升

鑑於上文所談到的各類優勢，Python在數據科學家中愈來愈受歡迎。 StackOverflow 調查顯示，Python的流行程度預計至少會持續增加至2020年。

這意味着，在必要狀況下，開發人員能夠更容易地搜索並替換團隊成員。並且，使用Python的工做成本可能和使用不那麼普及的編程語言同樣高。

Python用於人工智能和機器學習的實例

Python提供了許多針對人工智能和機器學習的功能，這使其成爲該領域的最佳語言。難怪各個行業都使用Python進行預測和其餘機器學習任務。

仔細看看如下領域的實例：

· 旅行

例如，旅遊業巨頭Skyscanner使用Python無監督機器學習算法，預測新航線的狀況。對比上千個出發地和目的地，使用30個不一樣的標準評估每一個出發地與目的地，以肯定乘客的需求。結果顯示在 儀表板 上，在上面能夠隨意選擇出發城市，查看編號爲0到9的目的地組及其特徵。

這樣一個 在旅遊業中應用人工智能 的實例，對於向用戶建議目的地、協助建立營銷預算以及爲新路線設置初始價格很是有幫助。

· 金融科技

人工智能在金融服務中的應用 有助於解決諸如與風險管理、欺詐預防、個性化銀行業務、自動化相關的問題，也有助於爲用戶提供高質量金融服務的工具等。據預測，到2030年，因爲人工智能在金融科技領域的應用， 運營成本能夠下降22％ ，節省1萬億美圓。

使用Python構建的在線銀行軟件中， Venmo 、 Affirm 、 Robinhood 都是比較成功的例子。它們不只容許用戶進行付款、購買，還支持在軟件內部建立社交網絡，令人們能夠一直保持聯繫。

在加密貨幣方面，Python用於構建如 Anaconda 這樣的平臺，以有效地分析市場、進行預測並可視化數據。

· 交通

優步使用Python開發了一個機器學習平臺 MichelangeloPyML 。優步公司將其用於在線和離線預測，解決平常任務。MichelangeloPyML是Michelangelo初代產品的升級版，該產品具備可擴展性，但不夠靈活。目前，用戶可使用PyML驗證模型，而後在Michelangelo中進行復制，實現最佳效率和可擴展性。

· 醫療保健

人工智能正在重塑醫療保健行業，可幫助預測和掃描疾病、檢查傷口、並經過易於使用的移動應用程序幫助人們保持良好的健康情況。

業內有許多基於人工智能的優秀項目。例如， Fathom 是一個用於分析電子健康記錄天然語言處理系統，其使命是「實現自動化醫療編碼。」公司的領導者們大都來自於谷歌、亞馬遜、Facebook、斯坦福大學和哈佛大學。

AiCure 是一家致力於確保患者在正確時間服用正確藥物的創業公司。爲此，該公司使用了人臉識別、藥丸識別和動做識別等技術。此應用程序還可以分析患者的狀態並瞭解治療是否有效。經過使用交互式醫療助理IMA，能夠收集臨牀上的重要數據，而後使用軟件分析。

Python的日益普及使得數據科學社區內對Python程序員的需求大大增長，選擇一種需求量很大的語言是明智的選擇，由於該語言在將來會包含更多功能。

Python用於機器學習：有用的開源項目

Python的開源特性使其容許全部人工智能開發公司在社區內分享成果。若是已經決定學習Python，或者想要將這種語言應用於人工智能項目，如下這個開源項目列表會對學習頗有幫助：

· OpenCog基金會

OpenCog經過「聚集更多優秀人才」創造具備人類能力的人工智能（AGI）。基金會成立於2011年，目前用於SingularityNET項目，以及在Hanson Robotics爲索菲亞和其餘機器人提供智能服務。

· 人工智能研究所

人工智能研究所是不來梅大學計算機科學系的分支機構。研究所開展人工智能研究、舉辦不一樣的研討會和活動，幫助推進人工智能技術的發展，讓更多年輕人加入該領域並培養他們，同時支持現有的人工智能項目和相關公司。

· Zulip

Zulip是「世界上生產力最強的團隊聊天軟件」，天天可處理數千條實時消息。財富500強企業及其餘大型開源項目使用Zulip，因其具備清晰的組織、異步通訊和其餘一些對團隊有益的巨大優點。

· Magenta

Magenta是一個Python數據庫，也是一個研究項目，其最大目標是使用人工智能創做音樂和藝術。適用於圖象、歌曲及繪圖的生成，並幫助藝術家探索新的創做形式。

· MailPile

MailPile是一個創新的電子郵件客戶端，專一於安全通訊與私密通訊。此項目試圖回答「如何保護網絡隱私？」這一問題。該軟件速度快、無廣告，具備強大的搜索功能、隱私功能和加密功能。

總結

做爲快速發展的通用技術，人工智能和機器學習可供科學家解決現實生活中的困境，提出巧妙的解決辦法。之因此認爲Python是最適合人工智能的編程語言在於其具備以下優點：

1. 提供豐富的軟件庫生態系統

2. 准入門檻較低

3. 極具靈活性

4. 無需依賴任何平臺

5. 簡單易讀

6. 提供大量可視化選項

7. 強大的社區支持

8. 在科學家、教授和大公司中日益普及

來源商業新知網，原標題：Python是機器學習的「最佳語言」的N大證據！