実際、すべてのプログラミング言語の中で、Python は新しいお気に入りではありません。最初のバージョンは 1991 年にリリースされ、ほぼ 30 年が経過しています。 近年、人工知能の概念の人気が高まるにつれ、Python も急速に人気が高まり、多くの AI 実践者が選ぶ言語になりました。 データプラットフォーム Kaggle が発表した機械学習とデータサイエンスの調査レポートによると、ツール言語の使用状況に関して、データサイエンティストや人工知能の実践者によって最も使用されている言語は Python です。 PythonはIEEE Spectrumが発表したトッププログラミング言語のリストでもトップにランクされました。 では、なぜ今 Python が人気を集めているのでしょうか? 1. Pythonは人間的な言語である
「Hello World」を例に、いくつかの言語のコードを見てみましょう。 C言語のコード: int main(){ printf("Hello, World!"); return 0;} Javaコード: パブリッククラスHelloWorld { パブリック静的void main(String[] args){ System.out.println("Hello World!"); }} Python コード: print("Hello World!") もちろん、単なる「Hello World」であれば、C および Java コードは数行を超えることはありません。ただし、C および Java コードは実行する前にまずコンパイル段階を経る必要があることを忘れないでください。 Python はコンパイルする必要がなく、直接実行できます。また、ファイルを書き込む必要はなく、各ステートメントをコマンドラインとして直接実行できます。 2. 強力なAIサポートライブラリ 行列演算 NumPy はデータ サイエンティストの Travis Oliphant によって作成され、多次元配列と行列演算をサポートしています。 Python の組み込み数学ライブラリとランダムライブラリと組み合わせると、AI データアーティファクトと呼ぶことができます。これらがあれば、自信を持ってマトリックスをプレイできます! MLモデル ほとんどの古典的なモデルを Python で実装するには、数十行または数百行のコードで十分です。 もちろん、一般ユーザーの場合は、アルゴリズムについて心配する必要はなく、Scikit-Learn インターフェースを呼び出すだけです。 サポートチャート Python にはチャートをサポートするライブラリも多数あります。さまざまなグラフィック テーブルを生成するのは非常に簡単です。 今日、人工知能技術は現代社会において、特に画像認識、ロボット工学、検索エンジン、自動運転技術など、多くの自動化およびデータ駆動型の分野でますます重要な役割を果たしています。 AIとデータサイエンスの助けを借りて、Pythonはプログラミング言語エコシステムの頂点に登りつめました。PythonとAIは密接に結びついていると言えます。 Python は読み書きが簡単なので、プログラマーや開発者以外の人でも実用的で使いやすいとよく言われます。さらに、Python はさまざまな開発ニーズを満たし、プログラマーにさまざまなオプションを提供します。Python の使用に慣れている場合は、ある業界から別の業界に簡単に移行できます。 |
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