Tekoäly ja koneoppiminen ovat tehneet ihmisten elämästä helpompaa, yhdistettyä ja mukavampaa. Tekoälyä käytetään monenlaisissa toimissa yksinkertaisista asioista, kuten digitaalisista avustajista, monimutkaisempiin aloille, kuten itseajaviin autoihin.
Jotta voimme rakentaa tekoälyllä toimivia järjestelmiä ja ratkaisuja, tarvitsemme oikeat ohjelmointikielet ja niihin liittyvät teknologiat. Yksi näistä teknologioista on Python, joka on vuosikymmeniä osoittautunut erinomaiseksi ohjelmointikieleksi.
Tässä artikkelissa tiedämme, käytetäänkö Pythonia tekoälyssä ja jos kyllä, kuinka sitä käytetään tekoäly- ja ML-pohjaisten ratkaisujen rakentamiseen.
Käytetäänkö Pythonia tekoälyyn?
Joo, Python-kehityspalveluita käytetään tekoälyratkaisujen rakentamiseen, eikä se ole uusi asia. Melkein jokainen tekoälyä älykkäiden sovellusten rakentamiseen käyttävä teollisuus käyttää Pythonia joko suoraan ohjelman kirjoittamiseen tai jonkin tekoälykohtaisen Python-kehyksen kautta.
Tämä johtuu siitä, että useat Pythonin ominaisuudet ja tekoälyn ominaisuudet vastaavat toisiaan. Esimerkiksi tekoälypohjaiset järjestelmät tallentavat valtavia määriä dataa päivittäin. Pythonilla on ominaisuuksia, joiden avulla kehittäjät voivat helposti rakentaa ohjelmia ja ominaisuuksia näiden tietojen käsittelemiseksi.
Pythonilla on siis eräänlainen luonnollinen taipumus tyydyttää monia tekoälystä johtuvia vaatimuksia ja tarpeita. Tämä auttaa Pythonin kanssa työskenteleviä kehittäjiä luomaan nopeasti räätälöityjä komponentteja ja moduuleja tekoälysovelluksiin.
Tässä on muutamia yrityksiä, jotka käyttävät Pythonia tekoälyratkaisujensa luomiseen;
- Google: Google käyttää mahdollisesti lähes kaikkia ohjelmointikieliä ja tekniikoita, mutta se käyttää myös Pythonia ja erityisesti tekoäly- ja koneoppimisjärjestelmiä.
- Googlen Python-kehityspalveluita on käytetty alkuajoista lähtien ja ne ovat käyttäneet sitä tähänkin asti sen nopean ylläpidon ja yksinkertaisen ohjelmointiluonteen vuoksi.
- Amazon: Maailman suurin verkkokauppayritys Amazon käyttää Pythonia tekoälypohjaisten ratkaisujen rakentamiseen paremman asiakaskokemuksen tarjoamiseksi. Amazon on rakentanut tekoälyyn perustuvan järjestelmän tarjotakseen käyttäjille tuotesuosituksia heidän ostotottumustensa ja -tottumustensa perusteella.
- Tämän lisäksi Amazon hallitsee valtavan määrän dataa päivittäin, ja siinä tapauksessa tarvitaan helposti skaalautuva tekniikka.
- Exscientia: Tämä lääkeyritys käytti Pythonia tekoälyyn perustuviin lääkekeksintöratkaisuihin. Exscientia suoritti lääketestejä ja siirtyi kehitystyöstä ihmiskokeiluun yhdessä vuodessa. Luonnollisesti muilta lääkeyhtiöiltä kuluu yli viisi vuotta tämän prosessin toteuttamiseen.
Mutta tekoälyn avulla yritys pystyi lyhentämään aikaa huomattavasti ja saavuttamaan silti aiotut tulokset.
Nämä ovat kourallinen yrityksiä, jotka ovat käyttäneet Pythonilla rakennettuja tekoälyratkaisuja. Jos organisaatiot, kuten Google ja Amazon, käyttävät tätä ohjelmointikieltä, se näyttää vain Pythonin laajuuden.
Nykyään se on tekoälyä ja koneoppimista, mutta kuka sanoo, että Pythonia ei käytetä kehittyneiden sovellusten rakentaminen tänään ja tulevaisuudessa.
Miksi yritykset käyttävät Pythonia tekoälyyn?
FinTech-yritykset käyttävät tekoälyä (AI) sijoitusalustojen rakentamiseen ja tekevät laajaa markkinatutkimusta antaakseen suosituksia käyttäjille. Tekoälyä käytetään matkailualalla chatbottien rakentamiseen ja käyttökokemuksen parantamiseen.
Edistyminen ja kehittyminen työssään on yrityksen vastuulla käyttäjiään ja asiakkaitaan kohtaan. Ja he pystyvät täyttämään velvollisuutensa tekoälyn sisällyttämisen ansiosta.
Python-kehityspalveluiden käyttö edistyneiden ratkaisujen rakentamiseen tapahtuu seuraavista syistä:
1. Valmiiksi rakennetut kirjastot
Pythonissa on useita kirjastoja, joissa on valmiiksi rakennettuja ominaisuuksia ja toimintoja, jotka auttavat kehittäjiä viimeistelemään projektin nopeasti ja tehokkaasti. Tieteelliseen laskemiseen voimme käyttää NumPy; SciPyä käytetään koneoppimiseen ja edistyneeseen tietojenkäsittelyyn.
Samoin tekoälylle voimme käyttää TensorFlow- ja PyTorchia. Pandasin avulla voimme suorittaa lisätoimintoja tekoälypohjaisessa järjestelmässä, kuten työskennellä tietorakenteiden ja analyysien kanssa. Keras-kirjastoa käytetään syvään oppimiseen, MatplotLibia käytetään histogrammeihin, kaavioihin ja visualisointeihin.
Python-kehitysyritykset panostivat aikaa ja ponnisteluja näiden kirjastojen ymmärtämiseen ja, mikä tärkeintä, niiden käyttämiseen tekoälypohjaisten ratkaisujen rakentamiseen.
2. Python on joustava
Python on loistava valinta koneoppimiseen ja tekoälyyn, koska se on erittäin joustava. Kehittäjät voivat valita olio-ohjelmoinnin tai komentosarjan käyttämisen.
Lähdekoodia ei tarvitse kääntää uudelleen, joten kehittäjät voivat tehdä muutoksia ja nähdä tulokset heti. Lisäksi joustavuuden ansiosta kehittäjät voivat valita ohjelmointityylit, joista he ovat miellyttävimmät, ja yhdistellä niitä ratkaistakseen erilaisia ongelmia tehokkaasti.
Kun Pythonia käytetään tekoälyssä, se antaa kehittäjille enemmän liikkumavaraa muutosten tekemiseen, koska Python on helppo ymmärtää ja muokata. Python voi kuitenkin hyödyntää neljää eri kehitystyyliä;
- Pakollinen
- Toiminto
- Oliosuuntautunut
- Menettelyllinen
Koska se on joustava ja vastaa tekoälypohjaisen sovelluksen vaatimuksia, virheiden todennäköisyys on pienempi tekoälyn kanssa.
3. Python on alustasta riippumaton
Python on yksinkertainen käyttää ja ymmärtää, mutta se on myös varsin monipuolinen. Voimme palkata Python-kehittäjiä rakentamaan tekoälysovelluksia erilaisille alustoille, mukaan lukien Windows, macOS, Linux, Unix ja niin edelleen.
Alustalle rakennettujen tekoälysovellusten siirtoprosessi on myös yksinkertainen, ja se voidaan viimeistellä kehittäjien tekemällä muutamia säätöjä. Muokkaa muutamaa koodiriviä luodaksesi koodista suoritettavan version kohdealustalle, ja olet valmis.
Lisäksi Python-pohjaiset paketit, kuten PyInstaller, voivat auttaa kehittäjiä valmistelemaan koodiaan useille alustoille. Tämä vähentää useilla alustoilla testaamiseen kuluvaa aikaa ja samalla yksinkertaistaa ja virtaviivaistaa kokonaisprosessia.
4. Suuri yhteisö
Kun ohjelmointikielen ympärille on perustettu vahva yhteisö, siitä on aina hyötyä. Löydät paljon kehittäjiä, asiantuntijoita ja yrityksiä, jotka tarjoavat ja auttavat.
Tämä apu tai opastus on avoimen lähdekoodin, opetusohjelmien, dokumenttien, oppituntien ja muun muodossa. Kaikki nämä näkökohdat auttavat Python-kehittäjiä oppimaan lisää kielestä ja ratkaisemaan ongelmia, joita he saattavat kohdata kehityksen aikana.
Python on avoimen lähdekoodin kieli. Kaiken tasoiset ohjelmoijat, aloittelijoista asiantuntijoihin, pääsevät käyttämään muiden kehittäjien lähettämää ja jakamaa materiaalia.
Python-dokumentaatiota on saatavilla valtavasti verkossa ja Python-yhteisöissä ja -foorumeilla, joissa ohjelmoijat ja koneoppimisen kehittäjät keskustelevat asioista, ratkaisevat ongelmia ja auttavat toisiaan.
Ja jos tässä ei vielä kaikki, Python-sovelluskehittäjä voi silti hyödyntää monia ilmaiseksi saatavilla olevia kirjastoja, kehyksiä ja työkaluja.
5. Vähemmän koodausta ja helppo oppia
Jos katsot sitä, tekoäly- ja koneoppimispohjaisten ratkaisujen rakentaminen on helpommin sanottu kuin tehty. Mutta Python tekee asioista suhteellisen helppoa, koska se on kätevä ohjelmointikieli. Python vaatii vähemmän koodausta valmiiden pakettien ja muokattavien koodiskriptien vuoksi. Tämä tarkoittaa, että sinun ei tarvitse kirjoittaa koodia tyhjästä.
Toiseksi Pythonin syntaksi on vaivaton. Tämä mahdollistaa Pythonin käytön kaikenlaisiin kehitystehtäviin yksinkertaisesta kaksimerkkisestä funktiosta monimutkaisempiin tekoälypohjaisiin sovelluksiin.
Johtopäätös
Tekoäly ja koneoppiminen muokkaavat joitakin tärkeimpiä liiketoimintoja. Yrityksistä on tulossa menestyvämpiä ja tuottavampia tekoälyn ja koneoppimisen avulla rakennettujen avustavien ja ennakoivien moduulien toteuttamisen seurauksena.
Näille teknologioille Python on osoittautunut hämmästyttäväksi ohjelmointikieleksi ja osoittanut valtavan potentiaalin täyttää kaikki uusimpien teknologioiden vaatimukset. Edistyneiden ratkaisujen ansiosta loppukäyttäjien elämä on yksinkertaisempaa ja henkilökohtaisempaa kokemusta, voimme sanoa, että Python tekoälylle on merkittävä ja tuottava.
About the Author
