Python が機械学習に最適な理由は何ですか?

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Python AI プロジェクトは、あらゆる形態や規模の企業の間で非常に人気が高まっています。 Python 言語が ML 開発に適している理由は次のとおりです。

現在、ほとんどの企業が AI と機械学習に Python を使用しています。予測分析とパターン認識がこれまで以上に普及するにつれて、大規模企業やスタートアップ企業にとって Python 開発サービスが優先事項となっています。 Python 開発者の需要も増加しています。主な理由は、この言語を使用して実現できる対応する機能です。 AI プログラミング言語は、強力で、スケーラブルで、読みやすいものでなければなりません。 Python コードはこれら 3 つすべてを実現できます。

AI ベースのプロジェクトに使用できるテクノロジースタックは他にもありますが、Python が最適なプログラミング言語であることが証明されています。人工知能と機械学習 (ML) のほか、コンピューティング能力、統計コンピューティング、科学コンピューティングのための優れたライブラリとフレームワークを提供します。

この記事では、機械学習エンジニアにとって最適な選択肢となる Python プログラミング言語のいくつかの側面について説明します。以下について検討します。

機械学習とAIにPythonソフトウェアを使用する理由
AIに最適なPythonライブラリ
結論は

開発者が、R、Go、Scala、および AI プロジェクト用に設計された他の言語よりもこのプログラミング言語を好む理由を理解しましょう。

機械学習と AI に Python を使用する理由は何ですか?

調査によると、Python は現在、C と Java に次ぐトップのプログラミング言語となっています。これにより、開発者は Python AI プロジェクト用の強力なバックエンドシステムを構築できます。機械学習や AI 開発に Python プログラミング言語を使用すると、いくつかの利点があります。詳しく見てみましょう。

急速な発展

Python コミュニティは、このプログラミング言語の迅速なプロトタイピング機能を高く評価しています。開発者は複雑なスタックの学習に費やす時間を短縮できます。 AI 開発をすぐに開始し、人工知能のアルゴリズムとプログラムの構築にすぐに移行できます。
Python コードは英語に似ているため、読み書きが簡単です。開発者は複雑なコードを書くのに多くの時間を費やす必要はありません。これ以外にも、プロセスを簡素化するのに役立つ、Python の AI および機械学習 (ML) 用の優れたライブラリとフレームワークもいくつかあります。それらについては、この記事の後半で詳しく説明します。

柔軟な言語

AI アプリケーションの開発において開発者に最大限の柔軟性を与えることが、Python プログラマーがこの言語を高く評価する理由です。機械学習用の Python を使用すると、OOPS またはスクリプトベースのプログラミングを選択して、Python コードを完全に再コンパイルせずに結果をすぐに確認できます。
Python ソフトウェアには、命令型、オブジェクト指向、関数型、手続き型の 4 つの異なるスタイルがあり、AI プロジェクトに応じてエラーの可能性を減らすことができます。

読みやすさ

ほとんどの開発者にとって、読みやすさはゲームチェンジャーとなります。機械学習開発のための Python 構文は英語に似ています。言語を理解することに長い間こだわる必要はありません。
開発者が途中からプロジェクトに参加した場合でも、何が起こっているのか簡単に理解できます。また、Python では混乱、エラー、競合が発生する可能性も低いため、あらゆる機械学習プログラムを迅速に開発できます。

視覚化オプション

データは、機械学習、人工知能、ディープラーニングアルゴリズムの最も重要な部分です。データを扱うには、パターンを識別し、すべての変数と要因を理解するために、多くの視覚化が必要です。この目的には、Python パッケージが最適です。
開発者はヒストグラム、チャート、グラフを作成して、データがどのように相互作用し連携するかをより深く理解できます。データの明確なレポートを作成できる API もあり、視覚化プロセスがさらに簡単になります。

それに加えて、開発プロセス全体を通じてサポート、一貫性、シンプルさを提供する素晴らしい Python コミュニティもあります。 Python プログラミング言語は現在、機械学習開発の共通言語になりつつあり、その過程でこれを可能にするライブラリがいくつかあります。 AI 開発に最適な Python ライブラリをいくつか見てみましょう。

AI と ML 向けの Python ライブラリとフレームワークのトップ 6

Python プログラミング言語の最も優れた点は、機械学習開発用のライブラリが多数あることです。読みやすさと強力なアルゴリズムによって AI をシームレスにする上位 6 つの Python ライブラリを紹介します。

ナンピ

NumPy がなければデータサイエンスは不完全です。科学計算を実行できる Python パッケージです。 NumPy は、魔法のような多次元配列オブジェクトのライブラリです。これらは連携して動作し、プログラムの計算の複雑さを軽減します。

サイパイ

SciPy は Python AI プロジェクト用のもう 1 つの人気ライブラリであり、数学や工学に関連する分野で科学計算や高度な計算を行う Python プログラマーにとって第一の選択肢です。数値最適化と積分のためのルーチンを提供し、初心者にとって非常に使いやすいです。

サイキットラーン

このライブラリは NumPy と SciPy 上に構築されており、主に教師あり学習と教師なし学習に使用されます。データマイニングやデータ分析に最適なツールです。

パンダ

Pandas は、プログラマーがデータを操作および分析できるようにするオープンソースの Python パッケージです。効率的なデータ探索および視覚化機能を備え、複数のデータセットを緊密に操作するための高レベルのデータ構造と幅広いツールを提供します。

ケラス

Keras は TensorFlow 上で実行される API です。 Keras の焦点は、開発者が人工知能を迅速に実験できるようにすることです。このライブラリのユーザーエクスペリエンスは TensorFlow よりもはるかに優れています。Python で開発されているため、他のツールよりも理解しやすいです。

マトプロット

すべてのライブラリの中で最も強力なのは Matplotlib です。 Python AI プロジェクトをカスタマイズするためのチャート、ヒストグラム、散布図などに加え、データの視覚化と探索機能も提供します。 Matplotlib は、データを短時間で素早く操作して視覚化するのに役立ちます。

これらは Python と機械学習のトップ 6 ライブラリです。これら以外にも、TensorFlow、NLTK、PyBrain、Caffe などのライブラリがあり、AI アプリケーションの適切なパフォーマンスを実現します。