人工智慧產業與Python密不可分的八大原因 - 下篇

本系列將列出進入AI產業必學Python的八大原因 - 下篇

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隨著各行各業越來越廣泛地應用人工智慧與機器學習,大公司開始在其相關領域進行投資,使得 AI人工智慧與機器學習的人才需求增多。來自 IBM 機器學習部門的 Jean Francois Puget 就表示 Python 是 AI 和 ML最流行的語言。根據 Francois Puget 所繪出的圖表如下,自 2015 年起,Python 已成為 AI人工智慧與機器學習的御用程式語言 (類似內容:2018年度AI人工智慧公司Top10排行榜)。為何 Python 能在眾多語言中脫穎而出,成為 AI人工智慧領域的新寵,原因整理如下八點:
  1. 取之不盡的大量的現成函式庫
  2. 低門檻
  3. 靈活度高
  4. 平台獨立性
  5. 可讀性
  6. 良好的視覺化選項
  7. 具影響力的網路社群支持
  8. 越來越受歡迎

原因六、良好的視覺化選項

之前我們已經提到 Python 提供了各種各樣的函式庫,其中一些是很好用的「可視化工具」。然而,對於 AI 開發人員來說,重點是要強調在人工智慧、深度學習和機器學習的領域中,能夠以人類可讀的形式來展現資料。
像 Matplotlib 這樣的函式庫允許數據工程師構建直方圖等圖表,讓數據可視化、更易於理解閱讀。還有其他不同的應用程式介面,更簡化了可視化的過程,使創建圖表更簡易。
Matplotlib的例子如下所示 (資料來源:維基百科)

曲線圖




>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> a = np.linspace(0,10,100)
>>> b = np.exp(-a)
>>> plt.plot(a,b)
>>> plt.show()

直方圖




>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from numpy.random import normal,rand
>>> x = normal(size=200)
>>> plt.hist(x,bins=30)
>>> plt.show()

散點圖



>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from numpy.random import rand
>>> a = rand(100)
>>> b = rand(100)
>>> plt.scatter(a,b)
>>> plt.show()

3D 圖




>>> from matplotlib import cm
>>> from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> fig = plt.figure()
>>> ax = fig.gca(projection='3d')
>>> X = np.arange(-5, 5, 0.25)
>>> Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
>>> X, Y = np.meshgrid(X, Y)
>>> R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
>>> Z = np.sin(R)
>>> surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm)
>>> plt.show()

原因七、具影響力的網路社群支持

Python 語言有多熱門? 看看如 Django Girls、台灣 Python 社群 Python Taiwan、 PyLadies 等來自各國以 Python 為主的社群紛紛建立,還定期召開「PyCon」、「SciPy」等會議就知道了!台灣自 2012 年還定期舉辦「PyCon TW」呢! Python是一種完全免費的開源程式語言,無論是初學者還是專業的 Python 都可以享用這一些開放資源。許多 Python 相關的檔案、函式庫等都可以於網路上、社群與論壇中獲得,Python 工程師、AI人工智慧與機器學習開發人員可以討論、解決問題並互相幫助。

原因八、越來越受歡迎

由於上面討論的優點,PythonAI人工智慧、大數據分析工程師中越來越受歡迎。根據 StackOverflow 的說法,預計 Python 的熱潮到 2020 年還持續著。
Python 提供了許多應用於 AI人工智慧和機器學習的功能,也是這些領域的最佳程式語言。除此之外,像是旅遊業、Fintech 金融科技、物流業與醫療業等各個行業也都使用 Python 進行預測和機器學習。







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