Python è la scelta migliore per lo sviluppo di app AI e ML

Python è uno dei linguaggi di programmazione più popolari per lo sviluppo di intelligenza artificiale e machine learning. È noto per la semplicità della sintassi, l'efficienza, l'abbondanza di librerie e il supporto della community. Python si colloca al secondo posto nella lista di LinkedIn delle competenze ingegneristiche più richieste dai datori di lavoro. 

Perché Python è la scelta migliore per l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico?

Python ha una sintassi semplice, simile a quella della lingua inglese. Scrivere un codice "Hello World!" in Python richiede 1 riga e 21 caratteri, mentre in C++ ne richiede 5 e 79. Usare Python per sviluppare applicazioni di intelligenza artificiale e apprendimento automatico è più semplice e richiede meno tempo. Python non richiede l'uso di parentesi quadre. Utilizza invece ladent, che struttura e organizza il codice, rendendolo leggibile per gli sviluppatori. 

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Python dispone di una vasta gamma di librerie che eliminano la necessità di programmare da zero. Secondo Naukri, Python dispone di oltre 137.000 librerie che possono essere utilizzate in intelligenza artificiale e apprendimento automatico, scienza e analisi dei dati, big data, automazione, elaborazione del linguaggio naturale e altro ancora. Tra le librerie e i framework Python più popolari per intelligenza artificiale e apprendimento automatico figurano Scikit-learn, Scikit-image, Keras, NLTK, Pandas, Matplotlib, PyBrain e PyTorch.  

Inoltre, Python è interoperabile, il che semplifica l'interazione tra diversi linguaggi di programmazione in un unico progetto. Python è open source e vantatroncomunità in tutto il mondo, il che semplifica l'apprendimento, la ricerca di documentazione e l'adesione alle comunità per discutere e contribuire. A luglio 2024, Python contava oltre 5,1 milioni di repository su GitHub, che spaziano da piccoli script ad applicazioni su larga scala.  

I sondaggi affermano che Python è il vincitore tra gli sviluppatori di intelligenza artificiale

Secondo un recente post di Ya Xu, vicepresidente dell'ingegneria e responsabile dei dati e dell'intelligenza artificiale di LinkedIn, Python si posiziona al secondo posto tra le competenze tecniche più richieste nel settore ingegneristico negli Stati Uniti. Per competenze richieste si defiquelle più ricercate da datori di lavoro e selezionatori in un dato periodo. 

PwC ha pubblicato uno studio sul reale valore dell'intelligenza artificiale per le imprese e su come i fondatori possono capitalizzare su questa tecnologia. Lo studio afferma che il potenziale contributo dell'IA all'economia globale è stimato a 15.700 miliardi di dollari entro il 2030. Si stima che 6.600 miliardi di dollari deriveranno dall'aumento della produttività, mentre i restanti 9.100 miliardi di dollari proverranno dagli effetti collaterali sui consumi. 

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Inoltre, l'intelligenza artificiale aumenterà il PIL del Nord America del 14,5%, pari a 3,7 trilioni di dollari, e quello della Cina del 26%, pari a 7 trilioni di dollari. Il Nord America registrerà la crescita più rapida, mentre la Cina sarà più lenta, ma potrebbe vedere un impatto positivo entro il 2030. L'impatto positivo maggiore si avrà nei settori sanitario, della vendita al dettaglio e dei servizi finanziari, stimolando la domanda di sviluppatori Python.  

Attualmente, la domanda di sviluppatori Python qualificati è elevata e continuerà ad aumentare nei prossimi anni. Secondo Emergen Research,

Andrew Ng, informatico britannico-americano e fondatore di DeepLearning.AI, ha mostrato come realizzare un sistema di analisi del sentiment utilizzando Python e l'intelligenza artificiale generativa durante una presentazione all'Università di Stanford. Ha affermato: "Oggi, gli sviluppatori di tutto il mondo possono impiegare letteralmente dieci minuti per creare un sistema come questo, e questo è uno sviluppo davvero entusiasmante".

Reportage di Randa Moses su Cryptopolitan