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l'intelligence artificielle et l'apprentissage de la machine est une des zones chaudes émergentes de l'industrie informatique. Alors que la discussion sur la sécurité de son développement augmente, mais les développeurs sont toujours en expansion la capacité de puissance et de stockage de l'intelligence artificielle. Aujourd'hui, l'intelligence artificielle a été bien au-delà de l'idée de science-fiction, est devenu une réalité. La technologie d'intelligence artificielle est largement utilisé dans le traitement et l'analyse de grandes quantités de données, en raison de la charge de travail et l'intensité du travail de traitement significativement amélioré, de sorte qu'ils travaillent à l'avenir sans intervention manuelle.
Par exemple, l'intelligence artificielle est appliquée pour construire l'analyse prédictive pour aider les gens à créer des politiques solides et des solutions plus efficaces. société de technologie financière dans l'application de la plate-forme d'investissement de l'intelligence artificielle, la recherche et la prévision du marché comment maximiser le retour sur investissement. Le tourisme utilise l'intelligence artificielle pour envoyer des recommandations personnalisées, ou discuter du développement du robot, l'optimisation de l'expérience utilisateur globale. Ces exemples montrent que l'utilisation de l'intelligence artificielle et l'apprentissage de la machine de traitement de grandes quantités de données fournira aux utilisateurs une plus grande expérience de qualité personnalisé, plus précis.
l'intelligence artificielle et l'apprentissage de la machine comment construire l'avenir de la technologie
Avec la complexité croissante des données augmente la quantité de données, il l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique appliquée au traitement et à l'analyse des données. parlant assez, le cerveau humain peut analyser de grandes quantités de données, mais cette capacité sera affectée par la quantité de données qui peut accueillir à tout délai. Cependant, l'intelligence artificielle, ne se limitent pas, il peut fournir des prévisions plus précises et points de vue, d'améliorer l'efficacité, la productivité et réduire les coûts de production. Pour cette raison, de nombreuses industries commencent à utiliser l'intelligence artificielle et l'apprentissage de la machine, d'améliorer la performance des produits, et de promouvoir le développement des produits, il est pas surprenant.
Deloitte Research montre que, afin d'améliorer la productivité des fins de transition de la technologie, l'utilisation des technologies de l'intelligence artificielle promotion du développement en l'entreprise est devenue la dernière tendance. Leurs prévisions ont également prouvé ce point, qui est, plus d'entreprises utiliseront au cours des 24 prochains mois dans l'intelligence artificielle dans les produits et les processus pour atteindre une plus grande efficacité et atteindre les objectifs stratégiques. En bref, l'intelligence artificielle aide les entreprises dépensent moins d'énergie, un meilleur travail.
Cinq avantages de l'intelligence artificielle
· Améliorer la productivité actuelle (44%)
· Planification rationnelle des opérations internes (42%)
· Prendre de meilleures décisions (35%)
· Une planification rationnelle des opérations extérieures (31%)
· Pigistes plus créatifs (31%)
Compte tenu des avantages de l'utilisation d'intelligence artificielle de la liste ci-dessus, de plus en plus d'entreprises avides. Cependant, AI est mutuelle - il peut aider les gens à optimiser le processus d'analyse, mais les gens doivent être difficiles à développer. Comme la nécessité d'analyser de grandes quantités de données, produit de l'intelligence artificielle doit travailler gérer efficacement processus de charge élevée dans un court laps de temps. Pour un bon fonctionnement, vous devez sélectionner le développement du langage approprié. Besoin syntaxe simple langage de programmation, peut gérer processus complexe, mais est également prête à fournir un soutien.
l'intelligence artificielle et l'apprentissage de la machine Python est le meilleur langage de programmation
Avec l'apprentissage progressivement appliqué l'intelligence artificielle et de la machine à tous les canaux, l'industrie, les grandes entreprises à investir dans ces domaines, la demande d'apprentissage de la machine et expert en intelligence artificielle augmentent en conséquence. département d'apprentissage machine Jean FrancoisPuget IBM a dit que pour l'intelligence artificielle et l'apprentissage de la machine, Python est la plus populaire langue, et cette conclusion est basée sur la tendance indeed.com résultats de recherche obtenus.
Selon le tableau FrancoisPuget, l'intelligence artificielle de Python et l'apprentissage de la machine est la principale langue de programmation.
Après avoir étudié les avantages de Python, Python plusieurs raisons d'utiliser l'intelligence artificielle et les résultats du projet d'apprentissage machine en pratique.
1. écosystème bibliothèque logicielle puissante
Une large sélection de bibliothèque de logiciels est l'un des principaux intelligence artificielle devenu le plus populaire langage de programmation Python. module bibliothèque de logiciels ou modules émis par différentes sources comme le groupe constitué PyPI, y compris des extraits de code pré-écrit, permettent aux utilisateurs d'accéder à certaines fonctions ou effectuer différentes opérations. bibliothèque Python fournit des projets au niveau de base, afin que les développeurs ne doivent pas rayer chaque fois que le codage.
apprentissage machine de traitement de données en continu est nécessaire, une bibliothèque Python permet d'accéder, traiter et convertir les données. Ce qui suit est le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique de la bibliothèque de logiciels les plus utilisés:
· Scikit-learn pour le traitement des algorithmes d'apprentissage machine de base, tels que le regroupement, la régression linéaire et logistique, la régression et la classification.
· Pandas pour des structures de données de pointe et l'analyse, la consolidation et permet le filtrage des données, et la collecte de données provenant d'autres sources externes (par exemple, Excel).
· Keras approprié pour l'apprentissage en profondeur, peut effectuer des calculs rapides et prototypage. Parce que la bibliothèque logicielle en plus d'utiliser le processeur de l'ordinateur, mais aussi l'utilisation du GPU.
· Tensorflow en mettant adaptée à la formation et l'utilisation des réseaux de neurones artificiels contiennent de grands ensembles de données à l'apprentissage en profondeur.
· Matplotlib pour créer des graphiques de visualisation 2D, histogrammes, des graphiques et d'autres formes.
· NLTK appliquer la linguistique informatique, la reconnaissance et le traitement du langage naturel.
· Scikit-image est adapté pour le traitement d'image.
· PyBrain applicables aux réseaux de neurones, apprentissage non supervisé et l'apprentissage de renforcement.
· Caffe adapté à l'apprentissage en profondeur, peut être commuté entre le CPU et le GPU, et en utilisant le traitement de plus de 600.000 images par jour seul GPU NVIDIAK40.
· StatsModels applique des algorithmes statistiques et l'exploration des données.
Dans PyPI référentiel, vous pouvez explorer, comparer plus de bibliothèques Python.
2. Les faibles barrières à l'entrée
Les travaux dans le domaine de l'apprentissage machine et de l'intelligence artificielle implique la nécessité de gérer facilement et efficacement de grandes quantités de données. les faibles barrières à l'entrée peuvent permettre à plus de données scientifiques à saisir rapidement Python, le développement de l'intelligence artificielle, mais aussi d'apprendre cette langue sans dépenser trop d'énergie.
langage de programmation Python est très similaire à l'anglais courant, ce qui rend le processus d'apprentissage plus facile. Sa syntaxe simple que les gens peuvent faciliter l'utilisation des systèmes complexes, et d'assurer une relation claire entre les éléments du système.
Par exemple, la préparation de ce code est calculée à partir de l'entrée numérique est premier objet.
Code est la suivante:
test_number = 407 # notre exemple est pas un nombre premier
# Les nombres premiers sont supérieurs à 1 si test_number > 1: # Vérifiez les facteurs number_list = distance (2, test_number) pour le nombre de number_list: number_of_parts = test_number // nombre imprimer (f « {} test_number est pas un nombre premier ») imprimer (f "fois {nombre} {} number_of_parts est {} test_number") pause autre: imprimer (f "{test_number} est un nombre premier") autre: imprimer (f « {} test_number est pas un nombre premier »)Comme le montre la dernière ligne des résultats de code montrent que le nombre testé est pas un nombre premier. En clair, personne anglophone peut facilement comprendre le sens du code, qui sont utilisés dans les mots anglais simples.
En outre, il existe de nombreux documents disponibles, et la communauté Python peuvent fournir une aide à long terme et donner des conseils.
3. Flexibilité
Aux fins de l'apprentissage machine, langage Python pleine de flexibilité, est un bon choix:
Fournir des options OOP ou d'un script.
* Pas besoin de recompiler le code source, les développeurs peuvent apporter des modifications et voir immédiatement les résultats.
· Les programmeurs Python peuvent se combiner avec d'autres langues, afin d'atteindre leurs objectifs.
De plus, la flexibilité permet aux développeurs de choisir leur style de programmation familier particulier, ou même une combinaison de différents styles de programmation, de la manière la plus efficace pour résoudre les différents types de problèmes.
· le style de commandement Il décrit comment la composition de l'ordinateur de commande doit exécuter les instructions. Avec ce style, peut être calculé à partir du changement de l'état du programme défini par l'ordre se produit.
· style fonctionnel Aussi connu sous le style déclaratif, car il fonctionnera instruction doit être effectuée. Par rapport au style de commandement, ce style ne considère pas le programme d'Etat, a annoncé une déclaration sous la forme d'équations mathématiques.
· Style orienté objet Sur la base de deux concepts: les classes et les objets, classes d'objets similaires sont formés. Python ne supporte pas pleinement ce style, car il ne peut pas mettre pleinement en uvre le paquet, mais les développeurs peuvent toujours utiliser ce style dans certaines limites.
· Style procédural Les débutants sont les plus couramment utilisés en raison de sa mission dans un format par étapes, si souvent utilisé dans le tri, l'itération, la modularité et les options.
Flexibilité Ce facteur réduit les risques d'erreurs, parce que tout programmeur peut contrôler la situation, à travailler dans un environnement confortable.
4. Plate-forme d'indépendance
Python est non seulement agréable à utiliser et facile à apprendre, polyvalent. Python pour le développement de l'apprentissage machine peut fonctionner sur toute plate-forme, y compris Windows, Mac OS, Linux, Unix et d'autres plates-formes 21. Le processus de transfert d'une plateforme à une autre plate-forme, les développeurs besoin d'effectuer quelques petites altérations, modifications quelques lignes de code pour créer une forme de code exécutable pour la plate-forme sélectionnée. Les développeurs peuvent utiliser ce paquet PyInstaller, utilisé pour préparer le code à exécuter sur différentes plates-formes.
Encore une fois, cela permet d'économiser du temps et de l'argent pour tester sur une variété de plates-formes, mais aussi à l'ensemble du processus devient plus simple et pratique.
5. lisibilité
Python est très facile à lire, tout le monde peut comprendre les développeurs Python collègues code et apporter des modifications, copier ou partager. Parce qu'il n'y a pas de paradigme va générer la confusion, l'erreur ou de conflit, donc faire l'intelligence artificielle et l'apprentissage de la machine entre les professionnels, les algorithmes d'échange, des idées et des outils plus efficaces.
Cet outil peut également être utilisé IPython, il est un interpréteur de commandes interactif qui fournit des tests, le débogage et d'autres fonctionnalités supplémentaires complétion, accélérant ainsi le processus.
6. Options Bons de visualisation
Comme déjà mentionné Python offre une variété de bibliothèques, dont certains sont de très bons outils de visualisation. Cependant, pour les développeurs d'intelligence artificielle, l'importance de ces outils dans l'intelligence artificielle, l'apprentissage de la machine et l'apprentissage en profondeur est important, plus important d'être en mesure de représenter des données au format lisible par l'homme.
Les scientifiques utilisent les données telles que la construction de la base de données graphiques Matplotlib, histogrammes et une vue en plan, une meilleure compréhension des données, l'expression efficace et la visualisation. autre interface de programme d'application simplifie également le processus de visualisation, le rendre plus facile de créer des déclarations claires.
7. Le soutien communautaire
Autour du langage de programmation créé un solide soutien communautaire est très utile. Python est un langage open source, ce qui signifie que, pour les programmeurs, que ce soit un débutant ou un professionnel, a beaucoup d'open source peuvent être utilisés.
De nombreux documents Python sont disponibles en ligne ou dans la communauté Python et des forums. Les programmeurs et les développeurs d'apprentissage de la machine peuvent discuter des erreurs dans les communautés et les forums, résoudre des problèmes et aider les uns les autres.
langage de programmation Python entièrement gratuit, a aussi une variété de bibliothèques et d'outils utiles.
8. La popularité croissante
Compte tenu des divers avantages mentionnés ci-dessus, Python gagne en popularité dans les scientifiques de données. enquête StackOverflow, la popularité de Python devrait continuer à croître au moins jusqu'en 2020.
Cela signifie que, si nécessaire, les développeurs peuvent plus facilement rechercher et remplacer les membres de l'équipe. De plus, l'utilisation de Python et d'utiliser le travail peut coûter langage de programmation moins populaire aussi élevé.
Python pour des exemples d'intelligence artificielle et d'apprentissage machine
Python prévoit un certain nombre de capacités d'intelligence artificielle et d'apprentissage de la machine, ce qui en fait la meilleure langue dans le domaine. Pas étonnant que toutes les industries qui utilisent les prévisions Python et d'autres tâches d'apprentissage de la machine.
Un examen plus approfondi des exemples dans les domaines suivants:
· Voyage
Par exemple, le tourisme utilisation géant Skyscanner algorithmes d'apprentissage automatique sans supervision Python pour prédire des situations et de nouvelles routes. des milliers de départ et de destination de comparaison, en utilisant 30 critères différents pour évaluer chaque point de départ et une destination, pour déterminer la demande des passagers. Les résultats affichent sur le tableau de bord, dans ce qui précède peut choisir la ville de départ, numéro de destination pour afficher le groupe et ses caractéristiques de 0-9.
Un tel exemple d'application de l'intelligence artificielle dans l'industrie du tourisme, a suggéré à l'utilisateur pour destination, aider dans les budgets de création et de commercialisation de fixer le prix initial de la nouvelle route est très utile.
· Technologie financière
Application de l'intelligence artificielle dans les services financiers peut aider à résoudre des questions telles que la gestion des risques, la prévention de la fraude, les services bancaires personnels, des problèmes liés à l'automatisation, mais contribue également à fournir aux utilisateurs des outils de services financiers de haute qualité. On prévoit que d'ici 2030, en raison de l'application de la science et de la technologie dans le domaine de l'intelligence artificielle des coûts financiers, opérationnels peuvent être réduits de 22%, économiser 1 billion $.
En utilisant Python pour construire des logiciels bancaires en ligne, Venmo, Affirme, Robinhood sont des exemples les plus réussis. Ils permettent non seulement aux utilisateurs de faire un paiement, l'achat, soutient également la création de réseaux sociaux au sein du logiciel, afin que les gens puissent rester en contact.
En termes de cryptage de l'argent, Python pour construire une telle plate-forme, comme Anaconda, d'analyser efficacement les prévisions du marché et des données de visualisation.
· trafic
Uber utiliser Python a développé une plate-forme d'apprentissage machine à MichelangeloPyML. Uber prédira pour en ligne et hors ligne, pour résoudre les tâches quotidiennes. MichelangeloPyML Michel-Ange est une version améliorée du produit de première génération, le produit est évolutif, mais moins souple. À l'heure actuelle, l'utilisateur peut utiliser le modèle pour vérifier PyML, avant d'être copié Michel-Ange, l'efficacité optimale et d'évolutivité.
· Santé
L'intelligence artificielle est en train de transformer l'industrie des soins de santé, et les analyses peuvent aider à prédire la maladie, vérifier la plaie, et facile à utiliser l'application mobile pour aider les gens à maintenir une bonne santé.
L'industrie a de nombreux projets en cours basé sur l'intelligence artificielle. Par exemple, Fathom est un système de traitement du langage naturel pour l'analyse des dossiers de santé électroniques, dont la mission est « d'automatiser le codage médical. » Les chefs d'entreprise pour la plupart de Google, Amazon, Facebook, Université de Stanford et de l'Université Harvard.
Aicure est un engagement à faire en sorte que les patients prenant le médicament au bon moment pour le démarrage des entreprises. A cet effet, les usages de l'entreprise face à la reconnaissance, l'identification et les pilules technologie de reconnaissance de mouvement. Cette application peut également analyser l'état du patient et de comprendre si le traitement est efficace. En utilisant l'assistant médical interactif IMA, nous pouvons recueillir des données importantes sur la clinique, puis utilisez l'analyse du logiciel.
La popularité croissante de la demande pour les programmeurs Python Python au sein de la communauté scientifique augmentent considérablement les données, choisissez une grande langue de la demande est un choix judicieux, car cette langue comprendra plus de fonctionnalités à l'avenir.
Python pour l'apprentissage de la machine: Les projets open source utiles
la nature open source de Python permet de partager les fruits de toute entreprise de développement de l'intelligence artificielle de la communauté. Si vous avez décidé d'apprendre Python, ou si vous voulez la langue utilisée dans le projet d'intelligence artificielle, la liste des projets open source apprendra utile:
· Fondation opencog
Opencog par « rassemblant les gens les plus talentueux » pour créer l'intelligence artificielle (AGI) a la capacité humaine. Fondation a été créée en 2011, il est actuellement utilisé des projets SingularityNET, et la prestation de services à Sofia et d'autres robot intelligent Hanson Robotics.
· Institut de l'intelligence artificielle
Institut de l'intelligence artificielle est une branche du Département des sciences informatiques, Université de Brême. Institut de recherche sur l'intelligence artificielle pour mener des recherches, l'organisation de divers séminaires et activités pour aider à promouvoir le développement de l'intelligence artificielle, de sorte que plus de jeunes à rejoindre le secteur et de les former, tout en soutenant des projets d'intelligence artificielle existants et des sociétés apparentées.
· Zulip
Zulip est « équipe la plus productive logiciel de chat dans le monde », peut gérer des milliers de messages par jour en temps réel. Entreprises Fortune 500 et d'autres grands projets open source utilisent Zulip, en raison de son organisation claire, la communication asynchrone, et d'autres bénéfiques à l'équipe un énorme avantage.
· Magenta
Magenta est une base de données Python, est un projet de recherche, le plus grand objectif est d'utiliser l'intelligence artificielle pour créer de la musique et de l'art. Adaptés pour générer des images, des chansons et le dessin, et aide les artistes explorent de nouvelles formes créatives.
· mailpile
Mailpile est un client innovant e-mail, en mettant l'accent sur les communications sécurisées et communications privées. Ce projet tente de répondre à la « Comment protéger la vie privée en ligne? » La question. Le logiciel est rapide, sans publicité, a une des fonctionnalités de recherche puissantes, chiffrement et de confidentialité.
résumé
Comme un but général du développement rapide de la technologie, de l'intelligence artificielle et l'apprentissage de la machine pour les scientifiques de répondre à la détresse de la vie réelle, nous vous proposons des solutions ingénieuses. La raison pour laquelle Python est le langage de programmation le plus d'intelligence artificielle appropriée qu'il présente les avantages suivants:
1. Fournir un riche écosystème de bibliothèques de logiciels
2. Les faibles barrières à l'entrée
3. extrêmement flexible
4. sans compter sur toute plate-forme
5. facile à lire
6. Fournir un grand nombre d'options de visualisation
7. un solide soutien communautaire
8. de plus en plus populaire parmi les scientifiques, les professeurs et les grandes entreprises
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