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Perchè utilizzare python per sviluppare modelli di Intelligenza Artificiale. Intelligenza Artificiale Italia
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Jean Francois Puget, del dipartimento di machine learning di IBM, ha espresso la sua opinione " Python è il linguaggio più popolare per AI e ML " e lo ha basato sui risultati di una ricerca su Indeed.com .
Secondo il grafico di Francois Puget, Python è il principale linguaggio di codice per AI e ML.
Ho condotto alcune ricerche sui punti di forza di Python e ho scoperto perché dovresti optare per Python quando dai vita ai tuoi progetti AI e ML.
Vediamo 3 Motivi per cui Python negli anni ha prevalso sugli altri linguaggi
1. Librerie Open-Source
Una grande scelta di librerie è uno dei motivi principali per cui Python è il linguaggio di programmazione più popolare utilizzato per l'IA. Una libreria è un modulo o un gruppo di moduli pubblicati da diverse fonti come PyPi che includono un pezzo di codice pre-scritto che consente agli utenti di raggiungere alcune funzionalità o eseguire azioni diverse. Le librerie Python forniscono elementi di livello base in modo che gli sviluppatori non debbano codificarli dall'inizio ogni volta.
Il machine learning richiede un'elaborazione continua dei dati e le librerie di Python ti consentono di accedere, gestire e trasformare i dati.
Nel repository PyPI , puoi scoprire e confrontare più librerie Python.
2. E' semplice
Lavorare nel settore ML e AI significa gestire una serie di dati che è necessario elaborare nel modo più conveniente ed efficace.Il fatto che sia semplice consente a più persone di impararlo rapidamente e iniziare a utilizzarlo per lo sviluppo di intelligenza artificiale senza sprecare troppi sforzi nell'apprendimento del linguaggio.
Il linguaggio di programmazione Python assomiglia alla lingua inglese e questo semplifica il processo di apprendimento. La sua semplice sintassi consente di lavorare comodamente con sistemi complessi, garantendo relazioni chiare.
3. Multi-Piattaforma
Python non è solo comodo da usare e facile da imparare, ma anche molto versatile. Ciò che intendiamo è che Python per lo sviluppo di machine learning può essere eseguito su qualsiasi piattaforma, inclusi Windows, MacOS, Linux, Unix e altre. Per trasferire il processo da una piattaforma all'altra, gli sviluppatori devono implementare diverse modifiche su piccola scala e modificare alcune righe di codice per creare una forma di codice eseguibile per la piattaforma scelta. Gli sviluppatori possono utilizzare pacchetti come PyInstaller per preparare il codice per l'esecuzione su piattaforme diverse.
Ancora una volta, questo consente di risparmiare tempo e denaro per i test su varie piattaforme e rende il processo complessivo più semplice e conveniente.
Python offre molte funzionalità utili in particolare per AI e ML, e questo lo rende il linguaggio migliore per questi scopi. Non c'è da stupirsi che vari settori utilizzino Python per previsioni e altre attività di apprendimento automatico.
Grazie per l'ascolto
Jean Francois Puget, del dipartimento di machine learning di IBM, ha espresso la sua opinione " Python è il linguaggio più popolare per AI e ML " e lo ha basato sui risultati di una ricerca su Indeed.com .
Secondo il grafico di Francois Puget, Python è il principale linguaggio di codice per AI e ML.
Ho condotto alcune ricerche sui punti di forza di Python e ho scoperto perché dovresti optare per Python quando dai vita ai tuoi progetti AI e ML.
Vediamo 3 Motivi per cui Python negli anni ha prevalso sugli altri linguaggi
1. Librerie Open-Source
Una grande scelta di librerie è uno dei motivi principali per cui Python è il linguaggio di programmazione più popolare utilizzato per l'IA. Una libreria è un modulo o un gruppo di moduli pubblicati da diverse fonti come PyPi che includono un pezzo di codice pre-scritto che consente agli utenti di raggiungere alcune funzionalità o eseguire azioni diverse. Le librerie Python forniscono elementi di livello base in modo che gli sviluppatori non debbano codificarli dall'inizio ogni volta.
Il machine learning richiede un'elaborazione continua dei dati e le librerie di Python ti consentono di accedere, gestire e trasformare i dati.
Nel repository PyPI , puoi scoprire e confrontare più librerie Python.
2. E' semplice
Lavorare nel settore ML e AI significa gestire una serie di dati che è necessario elaborare nel modo più conveniente ed efficace.Il fatto che sia semplice consente a più persone di impararlo rapidamente e iniziare a utilizzarlo per lo sviluppo di intelligenza artificiale senza sprecare troppi sforzi nell'apprendimento del linguaggio.
Il linguaggio di programmazione Python assomiglia alla lingua inglese e questo semplifica il processo di apprendimento. La sua semplice sintassi consente di lavorare comodamente con sistemi complessi, garantendo relazioni chiare.
3. Multi-Piattaforma
Python non è solo comodo da usare e facile da imparare, ma anche molto versatile. Ciò che intendiamo è che Python per lo sviluppo di machine learning può essere eseguito su qualsiasi piattaforma, inclusi Windows, MacOS, Linux, Unix e altre. Per trasferire il processo da una piattaforma all'altra, gli sviluppatori devono implementare diverse modifiche su piccola scala e modificare alcune righe di codice per creare una forma di codice eseguibile per la piattaforma scelta. Gli sviluppatori possono utilizzare pacchetti come PyInstaller per preparare il codice per l'esecuzione su piattaforme diverse.
Ancora una volta, questo consente di risparmiare tempo e denaro per i test su varie piattaforme e rende il processo complessivo più semplice e conveniente.
Python offre molte funzionalità utili in particolare per AI e ML, e questo lo rende il linguaggio migliore per questi scopi. Non c'è da stupirsi che vari settori utilizzino Python per previsioni e altre attività di apprendimento automatico.
Grazie per l'ascolto
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