Python — лучший выбор для разработки приложений в области искусственного интеллекта и машинного обучения

Python — один из самых популярных языков для разработки в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Он известен простотой синтаксиса, эффективностью, обилием библиотек и поддержкой сообщества. Python занимает второе место в списке самых востребованных инженерных навыков, по данным LinkedIn. 

Почему Python — лучший выбор для искусственного интеллекта и машинного обучения?

Python обладает простым синтаксисом, похожим на английский язык. Написание кода «Hello World!» на Python занимает 1 строку и 21 символ, в то время как на C++ это занимает 5 строк и 79 символов. Использование Python для разработки приложений искусственного интеллекта и машинного обучения проще и занимает меньше времени. Python не требует использования скобок. Вместо этого он используетdent, которые структурируют и организуют код, делая его читаемым для разработчиков. 

Читайте также: Спрос на специалистов по искусственному интеллекту в Ирландии вырос на 142% за шесть месяцев – Accenture

Python обладает широким спектром библиотек, что избавляет от необходимости писать код с нуля. По данным Naukri, в Python насчитывается более 137 000 библиотек, которые можно использовать в области искусственного интеллекта и машинного обучения, анализа данных, больших данных, автоматизации, обработки естественного языка и многого другого. Среди наиболее популярных библиотек и фреймворков Python для ИИ и машинного обучения можно выделить Scikit-learn, Scikit-image, Keras, NLTK, Pandas, Matplotlib, PyBrain и PyTorch.  

Кроме того, Python обладает высокой интероперабельностью, что позволяет различным языкам программирования легко взаимодействовать друг с другом в рамках одного проекта. Python — это язык с открытым исходным кодом и имеетtronсообщество по всему миру, что упрощает его изучение, поиск документации и присоединение к сообществам для обсуждения и внесения вклада. По состоянию на июль 2024 года на GitHub насчитывается более 5,1 миллиона репозиториев Python. Среди них — как небольшие скрипты, так и крупномасштабные приложения.  

Опросы показывают, что Python является лидером среди разработчиков ИИ

Согласно недавнему сообщению вице-президента LinkedIn по разработке программного обеспечения и руководителя отдела данных и искусственного интеллекта Я Сюй, Python занимает второе место среди самых востребованных технических навыков для инженеров в Соединенных Штатах. Востребованные навыки определяются defiте, которые наиболее востребованы работодателями и работодателями в определенный период времени. 

Компания PwC опубликовала исследование о реальной ценности ИИ для бизнеса и о том, как основатели компаний могут извлечь выгоду из этой технологии. В исследовании говорится, что потенциальный вклад ИИ в мировую экономику, по оценкам, достигнет 15,7 триллионов долларов к 2030 году. Из них примерно 6,6 триллионов долларов составят повышение производительности, а оставшиеся 9,1 триллиона долларов — побочные эффекты потребления. 

Читайте также: Торговые автоматы с искусственным интеллектом используются для продажи алкоголя

Кроме того, ИИ увеличит ВВП Северной Америки на 14,5%, что эквивалентно 3,7 триллионам долларов, и ВВП Китая на 26%, что эквивалентно 7 триллионам долларов. Наиболее быстрый рост ожидается в Северной Америке, в то время как в Китае он будет медленнее, но положительный эффект может проявиться и к 2030 году. Наибольший положительный эффект будет наблюдаться в здравоохранении, розничной торговле и финансовых услугах, что приведет к росту спроса на разработчиков на Python.  

объем рынка Python достигнет 100,6 млн долларов и к 2030 году увеличится более чем на 44%. Emergen Research,

Эндрю Нг, британско-американский специалист по информатике и основатель DeepLearning.AI, продемонстрировал, как создать систему анализа настроений с использованием Python и генеративного ИИ в ходе дискуссии в Стэнфордском университете. Он сказал: «Сегодня разработчики по всему миру могут буквально за десять минут создать подобную систему, и это очень важное достижение».

Репортаж Ранды Мозес для издания Cryptopolitan