人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)是IT行業(yè)的新興熱門領(lǐng)域,。雖然有關(guān)其發(fā)展安全性的討論日益增多,，但開發(fā)人員仍在不斷擴(kuò)展人工智能的能力與存儲容量。如今,，人工智能已遠(yuǎn)遠(yuǎn)地超出科幻小說中的構(gòu)想,，成為了現(xiàn)實。人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用于處理分析大量數(shù)據(jù),，由于其處理的工作量及工作強(qiáng)度明顯提高,，因此這些工作今后無需人工操作。

例如,，人工智能被應(yīng)用于分析學(xué)中以建立預(yù)測,，幫助人們創(chuàng)建有力策略和更為有效的解決辦法。金融科技公司將人工智能應(yīng)用于投資平臺中,，進(jìn)行市場調(diào)查并預(yù)測如何實現(xiàn)投資收益最大化,。旅游業(yè)使用人工智能發(fā)送個性化建議，或是開發(fā)聊天機(jī)器人,，優(yōu)化整體用戶體驗,。這些例子都表明使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)處理大量數(shù)據(jù)會為用戶提供更具個性化、更加精準(zhǔn)的優(yōu)質(zhì)體驗,。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)如何構(gòu)建未來科技

隨著數(shù)據(jù)量的增多與數(shù)據(jù)復(fù)雜性的增大,，人們將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理與分析。公平地來講,，人腦可以分析大量的數(shù)據(jù),，但這項能力會受隨時可容納數(shù)據(jù)量的限制。然而,，人工智能卻不受此限制,，它能提供更為精準(zhǔn)的預(yù)測和觀點，提高業(yè)務(wù)效率,、生產(chǎn)率,，降低生產(chǎn)成本。為此,，許多行業(yè)都開始應(yīng)用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí),，提高產(chǎn)品性能,、推動產(chǎn)品研發(fā)，就不足為奇了,。

德勤研究表明,，在以提高生產(chǎn)率為目的的技術(shù)轉(zhuǎn)型中，采用人工智能技術(shù)輔助公司發(fā)展成為最新趨勢,。他們的預(yù)測也證明了這一點,，即在未來24個月內(nèi)，更多公司會在產(chǎn)品和生產(chǎn)流程中使用人工智能,，達(dá)到更高效率,、實現(xiàn)戰(zhàn)略目標(biāo)。簡而言之,，人工智能可幫助公司耗費較少精力,、更好地完成工作。

人工智能五大優(yōu)勢

· 提高當(dāng)前生產(chǎn)率（44%）

· 合理規(guī)劃內(nèi)部運作（42%）

· 更好地做出決策（35%）

· 合理規(guī)劃外部運作（31%）

· 自由工作者更具創(chuàng)造力（31%）

鑒于以上列出的人工智能的使用優(yōu)勢,，越來越多的公司躍躍欲試,。然而，人工智能是相互的——它可以幫助人們優(yōu)化分析過程,，但需要人們進(jìn)行有難度的開發(fā),。由于需要分析大量數(shù)據(jù)，人工智能產(chǎn)品必須在短時間內(nèi)高效處理高負(fù)載工作進(jìn)程,。為確保正常工作,，必須選擇適當(dāng)?shù)恼Z言進(jìn)行開發(fā)。編程語言需要句法簡單,、能處理復(fù)雜進(jìn)程,，而且還要隨時提供支持。

Python是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的最佳編程語言

隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸應(yīng)用于各個渠道,、行業(yè),，大公司在這些領(lǐng)域進(jìn)行投資，對機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域?qū)＜业男枨笠蚕鄳?yīng)增長,。IBM機(jī)器學(xué)習(xí)部門的Jean FrancoisPuget表示,，對于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，Python是最受歡迎的的語言,，而且這一結(jié)論是基于indeed.com的趨勢搜索結(jié)果得出的,。

根據(jù)FrancoisPuget的圖表，Python是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的主要編程語言,。

對Python的優(yōu)勢進(jìn)行調(diào)查后,，發(fā)現(xiàn)以下幾個使用Python將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)項目付諸實踐的原因。

1. 強(qiáng)大的軟件庫生態(tài)系統(tǒng)

擁有眾多的軟件庫選擇是Python成為人工智能最受歡迎的編程語言的主要原因之一。軟件庫由PyPi等不同源發(fā)布的模塊或模塊組組成,，其中包括預(yù)先編寫的代碼片段,，允許用戶訪問某些功能或執(zhí)行不同操作。Python庫提供基本級項目,，因此開發(fā)人員不必每次都從頭編碼,。

機(jī)器學(xué)習(xí)需要連續(xù)地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，Python庫允許訪問,、處理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù),。以下是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域使用最為廣泛的軟件庫：

· Scikit-learn適用于處理機(jī)器學(xué)習(xí)基本算法，如聚類,、線性和邏輯回歸,、回歸和分類等。

· Pandas適用于高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與分析,，允許合并和過濾數(shù)據(jù),，以及從其他外部源（如Excel）收集數(shù)據(jù),。

· Keras適用于深度學(xué)習(xí),，可進(jìn)行快速計算和建立原型。因為該軟件庫除了使用計算機(jī)的CPU之外,，還使用GPU,。

· TensorFlow適用于通過設(shè)置、訓(xùn)練和利用含有大量數(shù)據(jù)集的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行深度學(xué)習(xí),。

· Matplotlib適用于創(chuàng)建2D圖,、直方圖、圖表和其他形式的可視化操作,。

· NLTK適用于計算語言學(xué),、自然語言識別與處理。

· Scikit-image適用于圖像處理,。

· PyBrain適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí),。

· Caffe適用于深度學(xué)習(xí)，可以在CPU和GPU之間進(jìn)行切換,，并通過使用單個NVIDIAK40 GPU每天處理60多萬個圖像。

· StatsModels適用于統(tǒng)計算法和數(shù)據(jù)探索,。

在PyPI存儲庫中,，可以探索、對比更多的Python庫,。

2. 準(zhǔn)入門檻低

在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域工作意味著需要方便有效地處理大量數(shù)據(jù),。較低的準(zhǔn)入門檻可讓更多的數(shù)據(jù)科學(xué)家快速掌握Python，進(jìn)行人工智能開發(fā)，而且學(xué)習(xí)此語言無需花費過多精力,。

Python編程語言與日常英語十分相似,，這使得學(xué)習(xí)過程更加容易。其簡單的句法可以讓人輕松自如地使用復(fù)雜系統(tǒng),，并確保系統(tǒng)元素間的清晰關(guān)系,。

例如，編寫此代碼目的是算出輸入數(shù)字是否為質(zhì)數(shù),。

代碼如下：

test_number = 407 # our example is not a prime number

正如最后一行所示,，代碼結(jié)果表明所測試的數(shù)字不是質(zhì)數(shù)。說白了,，講英語的人可以很容易地理解代碼的含義,，因為用的都是簡單的英語單詞。

此外,，還有很多可用的文檔,，而且Python的社區(qū)可長期提供幫助并給出建議。

3. 靈活性

對于機(jī)器學(xué)習(xí)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。

· 無需重新編譯源代碼,，開發(fā)人員可以執(zhí)行任何更改并立刻查看結(jié)果,。

· 程序員可以將Python與其他語言結(jié)合，以達(dá)到目的,。

此外,，靈活性使開發(fā)人員可以選擇其特別熟悉的編程風(fēng)格，甚至可以組合不同的編程風(fēng)格,，以最有效的方式解決不同類型的問題,。

· 命令式風(fēng)格由描述計算機(jī)應(yīng)如何執(zhí)行這些指令的命令組成。使用這種風(fēng)格,，可以自定義程序狀態(tài)發(fā)生更改時的計算順序,。

· 函數(shù)式風(fēng)格又稱聲明式風(fēng)格，因為其會聲明應(yīng)執(zhí)行的操作,。與命令式風(fēng)格相比,，此風(fēng)格不考慮程序狀態(tài)，以數(shù)學(xué)方程式的形式宣布聲明,。

· 面向?qū)ο箫L(fēng)格基于兩個概念：類和對象,，相似的對象形成類。Python不完全支持這種風(fēng)格,，因為其無法完全執(zhí)行封裝,，但開發(fā)人員仍然可以在一定限度內(nèi)使用此風(fēng)格,。

· 過程式風(fēng)格是初學(xué)者中最為常用的，由于其以逐步的格式執(zhí)行任務(wù),，因此常用于排序,、迭代、模塊化和選擇,。

靈活性這一因素降低了犯錯的可能性,，因為程序員可掌控任何情況，在舒適的環(huán)境中工作,。

4. 平臺獨立性

Python不僅使用起來輕松自在,，而且易于學(xué)習(xí)、功能多樣,。用于機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)的Python可以在任何平臺上運行,，包括Windows、MacOS,、Linux,、Unix和其他21個平臺。將進(jìn)程從一個平臺轉(zhuǎn)移到另一個平臺,，開發(fā)人員需要進(jìn)行幾個小的更改,，修改幾行代碼，以便為所選平臺創(chuàng)建可執(zhí)行的代碼形式,。開發(fā)人員可以使用像PyInstaller這樣的包,，用來準(zhǔn)備在不同平臺上運行的代碼。

同樣,，這還為在各種平臺上的測試節(jié)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非常易讀,，所以每位Python開發(fā)人員都能理解同行的代碼并作更改、復(fù)制或分享,。因為根本不存在會產(chǎn)生混淆,、錯誤或沖突的范例，所以使得人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)人員之間,，在算法,、思想和工具方面的交換更為有效。

IPython這樣的工具也可以使用,，它是一個交互式的命令解釋程序,，可提供測試、調(diào)試,、選項卡完成等額外功能,，從而加速進(jìn)程。

6. 良好的可視化選項

上文已經(jīng)提到Python提供了各種各樣的庫，其中一些是很好的可視化工具,。然而,，對于人工智能開發(fā)人員來說，這些工具在人工智能,、深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性固然重要,，更重要的是能夠以人類可讀格式表示數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)科學(xué)家可以使用像Matplotlib這樣的數(shù)據(jù)庫構(gòu)建圖表,、直方圖和平面圖,，獲得更好的數(shù)據(jù)理解、高效表達(dá)和可視化,。不同的應(yīng)用程序接口還簡化了可視化進(jìn)程,，使創(chuàng)建清晰報表變得更加容易。

7. 社區(qū)支持

圍繞編程語言所建立的強(qiáng)大社區(qū)支持非常有用,。Python是一種開源語言,，這意味著，對程序員來說,，無論是初學(xué)者還是專業(yè)人士,，都有大量的開放資源可以使用。

許多Python文檔都可以在線獲得,，或在Python社區(qū)和論壇中獲得,。程序員和機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)人員都可以在社區(qū)和論壇中討論錯誤、解決問題并互相幫助,。

Python編程語言完全免費,，還擁有各種有用的庫和工具。

8. 普及度上升

鑒于上文所談到的各種優(yōu)點,，Python在數(shù)據(jù)科學(xué)家中越來越受歡迎,。StackOverflow調(diào)查顯示，Python的流行程度預(yù)計至少會持續(xù)增長至2020年,。

這意味著,，在必要情況下，開發(fā)人員可以更容易地搜索并替換團(tuán)隊成員,。而且,，使用Python的工作成本可能和使用不那么普及的編程語言一樣高。

Python用于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的實例

Python提供了許多針對人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的功能,，這使其成為該領(lǐng)域的最佳語言,。難怪各個行業(yè)都使用Python進(jìn)行預(yù)測和其他機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。

仔細(xì)看看以下領(lǐng)域的實例：

· 旅行

例如,，旅游業(yè)巨頭Skyscanner使用Python無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法,，預(yù)測新航線的情況,。對比上千個出發(fā)地和目的地，使用30個不同的標(biāo)準(zhǔn)評估每個出發(fā)地與目的地,，以確定乘客的需求,。結(jié)果顯示在儀表板上，在上面可以隨意選擇出發(fā)城市,，查看編號為0到9的目的地組及其特征,。

這樣一個在旅游業(yè)中應(yīng)用人工智能的實例，對于向用戶建議目的地,、協(xié)助創(chuàng)建營銷預(yù)算以及為新路線設(shè)置初始價格非常有幫助,。

· 金融科技

人工智能在金融服務(wù)中的應(yīng)用有助于解決諸如與風(fēng)險管理、欺詐預(yù)防,、個性化銀行業(yè)務(wù),、自動化相關(guān)的問題，也有助于為用戶提供高質(zhì)量金融服務(wù)的工具等,。據(jù)預(yù)測,，到2030年，由于人工智能在金融科技領(lǐng)域的應(yīng)用,，運營成本可以降低22％,，節(jié)省1萬億美元。

使用Python構(gòu)建的在線銀行軟件中,，Venmo,、Affirm、Robinhood都是比較成功的例子,。它們不僅允許用戶進(jìn)行付款,、購買，還支持在軟件內(nèi)部創(chuàng)建社交網(wǎng)絡(luò),，使人們可以一直保持聯(lián)系,。

在加密貨幣方面，Python用于構(gòu)建如Anaconda這樣的平臺,，以有效地分析市場、進(jìn)行預(yù)測并可視化數(shù)據(jù),。

· 交通

優(yōu)步使用Python開發(fā)了一個機(jī)器學(xué)習(xí)平臺MichelangeloPyML,。優(yōu)步公司將其用于在線和離線預(yù)測，解決日常任務(wù),。MichelangeloPyML是Michelangelo初代產(chǎn)品的升級版,，該產(chǎn)品具有可擴(kuò)展性，但不夠靈活,。目前,，用戶可以使用PyML驗證模型,，然后在Michelangelo中進(jìn)行復(fù)制，實現(xiàn)最佳效率和可擴(kuò)展性,。

· 醫(yī)療保健

人工智能正在重塑醫(yī)療保健行業(yè),，可幫助預(yù)測和掃描疾病、檢查傷口,、并通過易于使用的移動應(yīng)用程序幫助人們保持良好的健康狀況,。

業(yè)內(nèi)有許多基于人工智能的優(yōu)秀項目。例如,，F(xiàn)athom是一個用于分析電子健康記錄自然語言處理系統(tǒng),，其使命是“實現(xiàn)自動化醫(yī)療編碼?！惫镜念I(lǐng)導(dǎo)者們大都來自于谷歌,、亞馬遜、Facebook,、斯坦福大學(xué)和哈佛大學(xué),。

AiCure是一家致力于確保患者在正確時間服用正確藥物的創(chuàng)業(yè)公司,。為此,，該公司使用了人臉識別、藥丸識別和動作識別等技術(shù),。此應(yīng)用程序還能夠分析患者的狀態(tài)并了解治療是否有效,。通過使用交互式醫(yī)療助理IMA，可以收集臨床上的重要數(shù)據(jù),，然后使用軟件分析,。

Python的日益普及使得數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)內(nèi)對Python程序員的需求大大增加，選擇一種需求量很大的語言是明智的選擇,，因為該語言在未來會包含更多功能,。

Python用于機(jī)器學(xué)習(xí)：有用的開源項目

Python的開源特性使其允許所有人工智能開發(fā)公司在社區(qū)內(nèi)分享成果。如果已經(jīng)決定學(xué)習(xí)Python,，或者想要將這種語言應(yīng)用于人工智能項目,，以下這個開源項目列表會對學(xué)習(xí)很有幫助：

· OpenCog基金會

OpenCog通過“匯集更多優(yōu)秀人才”創(chuàng)造具有人類能力的人工智能（AGI）?；饡闪⒂?011年,，目前用于SingularityNET項目，以及在Hanson Robotics為索菲亞和其他機(jī)器人提供智能服務(wù),。

· 人工智能研究所

人工智能研究所是不來梅大學(xué)計算機(jī)科學(xué)系的分支機(jī)構(gòu),。研究所開展人工智能研究、舉辦不同的研討會和活動,，幫助推動人工智能技術(shù)的發(fā)展,，讓更多年輕人加入該領(lǐng)域并培養(yǎng)他們,，同時支持現(xiàn)有的人工智能項目和相關(guān)公司。

· Zulip

Zulip是“世界上生產(chǎn)力最強(qiáng)的團(tuán)隊聊天軟件”,，每天可處理數(shù)千條實時消息,。財富500強(qiáng)企業(yè)及其他大型開源項目使用Zulip，因其具有清晰的組織,、異步通信和其他一些對團(tuán)隊有益的巨大優(yōu)勢,。

· Magenta

Magenta是一個Python數(shù)據(jù)庫，也是一個研究項目,，其最大目標(biāo)是使用人工智能創(chuàng)作音樂和藝術(shù),。適用于圖象、歌曲及繪圖的生成,，并幫助藝術(shù)家探索新的創(chuàng)作形式,。

· MailPile

MailPile是一個創(chuàng)新的電子郵件客戶端，專注于安全通信與私密通信,。此項目試圖回答“如何保護(hù)網(wǎng)絡(luò)隱私,？”這一問題。該軟件速度快,、無廣告,，具有強(qiáng)大的搜索功能、隱私功能和加密功能,。

總結(jié)

作為快速發(fā)展的通用技術(shù),，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可供科學(xué)家解決現(xiàn)實生活中的困境，提出巧妙的解決辦法,。之所以認(rèn)為Python是最適合人工智能的編程語言在于其具有如下優(yōu)勢：

1. 提供豐富的軟件庫生態(tài)系統(tǒng)

2. 準(zhǔn)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(qiáng)大的社區(qū)支持

8. 在科學(xué)家,、教授和大公司中日益普及