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圖片來源: Christina Morillo/pexels.com

人工智能與機器學習是IT行業的新興熱門領域。雖然有關其發展安全性的討論日益增多，但開發人員仍在不斷擴展人工智能的能力與存儲容量。如今，人工智能已遠遠地超出科幻小說中的構想，成為了現實。人工智能技術廣泛應用於處理分析大量數據，由於其處理的工作量及工作強度明顯提高，因此這些工作今後無需人工操作。

例如，人工智能被應用於分析學中以建立預測，幫助人們創建有力策略和更為有效的解決辦法。金融科技公司將人工智能應用於投資平臺中，進行市場調查並預測如何實現投資收益最大化。旅遊業使用人工智能發送個性化建議，或是開發聊天機器人，優化整體用戶體驗。這些例子都表明使用人工智能和機器學習處理大量數據會為用戶提供更具個性化、更加精準的優質體驗。

人工智能和機器學習如何構建未來科技

隨著數據量的增多與數據複雜性的增大，人們將人工智能和機器學習應用於數據處理與分析。公平地來講，人腦可以分析大量的數據，但這項能力會受隨時可容納數據量的限制。然而，人工智能卻不受此限制，它能提供更為精準的預測和觀點，提高業務效率、生產率，降低生產成本。為此，許多行業都開始應用人工智能和機器學習，提高產品性能、推動產品研發，就不足為奇了。

德勤研究表明，在以提高生產率為目的的技術轉型中，採用人工智能技術輔助公司發展成為最新趨勢。他們的預測也證明了這一點，即在未來24個月內，更多公司會在產品和生產流程中使用人工智能，達到更高效率、實現戰略目標。簡而言之，人工智能可幫助公司耗費較少精力、更好地完成工作。

人工智能五大優勢

· 提高當前生產率（44%）

· 合理規劃內部運作（42%）

· 更好地做出決策（35%）

· 合理規劃外部運作（31%）

· 自由工作者更具創造力（31%）

鑑於以上列出的人工智能的使用優勢，越來越多的公司躍躍欲試。然而，人工智能是相互的——它可以幫助人們優化分析過程，但需要人們進行有難度的開發。由於需要分析大量數據，人工智能產品必須在短時間內高效處理高負載工作進程。為確保正常工作，必須選擇適當的語言進行開發。編程語言需要句法簡單、能處理複雜進程，而且還要隨時提供支持。

Python是人工智能和機器學習的最佳編程語言

隨著人工智能和機器學習逐漸應用於各個渠道、行業，大公司在這些領域進行投資，對機器學習和人工智能領域專家的需求也相應增長。IBM機器學習部門的Jean FrancoisPuget表示，對於人工智能和機器學習，Python是最受歡迎的的語言，而且這一結論是基於indeed.com的趨勢搜索結果得出的。

根據FrancoisPuget的圖表，Python是人工智能和機器學習的主要編程語言。

對Python的優勢進行調查後，發現以下幾個使用Python將人工智能和機器學習項目付諸實踐的原因。

1. 強大的軟件庫生態系統

擁有眾多的軟件庫選擇是Python成為人工智能最受歡迎的編程語言的主要原因之一。軟件庫由PyPi等不同源發佈的模塊或模塊組組成，其中包括預先編寫的代碼片段，允許用戶訪問某些功能或執行不同操作。Python庫提供基本級項目，因此開發人員不必每次都從頭編碼。

機器學習需要連續地進行數據處理，Python庫允許訪問、處理和轉換數據。以下是機器學習和人工智能領域使用最為廣泛的軟件庫：

· Scikit-learn適用於處理機器學習基本算法，如聚類、線性和邏輯迴歸、迴歸和分類等。

· Pandas適用於高級數據結構與分析，允許合併和過濾數據，以及從其他外部源（如Excel）收集數據。

· Keras適用於深度學習，可進行快速計算和建立原型。因為該軟件庫除了使用計算機的CPU之外，還使用GPU。

· TensorFlow適用於通過設置、訓練和利用含有大量數據集的人工神經網絡來進行深度學習。

· Matplotlib適用於創建2D圖、直方圖、圖表和其他形式的可視化操作。

· NLTK適用於計算語言學、自然語言識別與處理。

· Scikit-image適用於圖像處理。

· PyBrain適用於神經網絡、無監督學習和強化學習。

· Caffe適用於深度學習，可以在CPU和GPU之間進行切換，並通過使用單個NVIDIAK40 GPU每天處理60多萬個圖像。

· StatsModels適用於統計算法和數據探索。

在PyPI存儲庫中，可以探索、對比更多的Python庫。

2. 准入門檻低

在機器學習和人工智能領域工作意味著需要方便有效地處理大量數據。較低的准入門檻可讓更多的數據科學家快速掌握Python，進行人工智能開發，而且學習此語言無需花費過多精力。

Python編程語言與日常英語十分相似，這使得學習過程更加容易。其簡單的句法可以讓人輕鬆自如地使用複雜系統，並確保系統元素間的清晰關係。

例如，編寫此代碼目的是算出輸入數字是否為質數。

代碼如下：

test_number = 407 # our example is not a prime number

# prime numbers are greater than 1
if test_number > 1:
# check for factors
number_list = range(2, test_number)
for number in number_list:
number_of_parts = test_number // number
print(f"{test_number} is not a prime number")
print(f"{number} times {number_of_parts} is {test_number}")
break
else:
print(f"{test_number} is a prime number")
else:
print(f"{test_number} is not a prime number")

正如最後一行所示，代碼結果表明所測試的數字不是質數。說白了，講英語的人可以很容易地理解代碼的含義，因為用的都是簡單的英語單詞。

此外，還有很多可用的文檔，而且Python的社區可長期提供幫助並給出建議。

3. 靈活性

對於機器學習而言，Python語言富有靈活性，是個很好的選擇：

· 提供OOP或腳本的選項。

· 無需重新編譯源代碼，開發人員可以執行任何更改並立刻查看結果。

· 程序員可以將Python與其他語言結合，以達到目的。

此外，靈活性使開發人員可以選擇其特別熟悉的編程風格，甚至可以組合不同的編程風格，以最有效的方式解決不同類型的問題。

· 命令式風格由描述計算機應如何執行這些指令的命令組成。使用這種風格，可以自定義程序狀態發生更改時的計算順序。

· 函數式風格又稱聲明式風格，因為其會聲明應執行的操作。與命令式風格相比，此風格不考慮程序狀態，以數學方程式的形式宣佈聲明。

· 面向對象風格基於兩個概念：類和對象，相似的對象形成類。Python不完全支持這種風格，因為其無法完全執行封裝，但開發人員仍然可以在一定限度內使用此風格。

· 過程式風格是初學者中最為常用的，由於其以逐步的格式執行任務，因此常用於排序、迭代、模塊化和選擇。

靈活性這一因素降低了犯錯的可能性，因為程序員可掌控任何情況，在舒適的環境中工作。

4. 平臺獨立性

Python不僅使用起來輕鬆自在，而且易於學習、功能多樣。用於機器學習開發的Python可以在任何平臺上運行，包括Windows、MacOS、Linux、Unix和其他21個平臺。將進程從一個平臺轉移到另一個平臺，開發人員需要進行幾個小的更改，修改幾行代碼，以便為所選平臺創建可執行的代碼形式。開發人員可以使用像PyInstaller這樣的包，用來準備在不同平臺上運行的代碼。

同樣，這還為在各種平臺上的測試節省了時間和金錢，也讓整個過程變得更加簡單方便。

5. 可讀性

Python非常易讀，所以每位Python開發人員都能理解同行的代碼並作更改、複製或分享。因為根本不存在會產生混淆、錯誤或衝突的範例，所以使得人工智能和機器學習專業人員之間，在算法、思想和工具方面的交換更為有效。

IPython這樣的工具也可以使用，它是一個交互式的命令解釋程序，可提供測試、調試、選項卡完成等額外功能，從而加速進程。

6. 良好的可視化選項

上文已經提到Python提供了各種各樣的庫，其中一些是很好的可視化工具。然而，對於人工智能開發人員來說，這些工具在人工智能、深度學習和機器學習中的重要性固然重要，更重要的是能夠以人類可讀格式表示數據。

數據科學家可以使用像Matplotlib這樣的數據庫構建圖表、直方圖和平面圖，獲得更好的數據理解、高效表達和可視化。不同的應用程序接口還簡化了可視化進程，使創建清晰報表變得更加容易。

7. 社區支持

圍繞編程語言所建立的強大社區支持非常有用。Python是一種開源語言，這意味著，對程序員來說，無論是初學者還是專業人士，都有大量的開放資源可以使用。

許多Python文檔都可以在線獲得，或在Python社區和論壇中獲得。程序員和機器學習開發人員都可以在社區和論壇中討論錯誤、解決問題並互相幫助。

Python編程語言完全免費，還擁有各種有用的庫和工具。

8. 普及度上升

鑑於上文所談到的各種優點，Python在數據科學家中越來越受歡迎。StackOverflow調查顯示，Python的流行程度預計至少會持續增長至2020年。

這意味著，在必要情況下，開發人員可以更容易地搜索並替換團隊成員。而且，使用Python的工作成本可能和使用不那麼普及的編程語言一樣高。

Python用於人工智能和機器學習的實例

Python提供了許多針對人工智能和機器學習的功能，這使其成為該領域的最佳語言。難怪各個行業都使用Python進行預測和其他機器學習任務。

仔細看看以下領域的實例：

· 旅行

例如，旅遊業巨頭Skyscanner使用Python無監督機器學習算法，預測新航線的情況。對比上千個出發地和目的地，使用30個不同的標準評估每個出發地與目的地，以確定乘客的需求。結果顯示在儀表板上，在上面可以隨意選擇出發城市，查看編號為0到9的目的地組及其特徵。

這樣一個在旅遊業中應用人工智能的實例，對於向用戶建議目的地、協助創建營銷預算以及為新路線設置初始價格非常有幫助。

· 金融科技

人工智能在金融服務中的應用有助於解決諸如與風險管理、欺詐預防、個性化銀行業務、自動化相關的問題，也有助於為用戶提供高質量金融服務的工具等。據預測，到2030年，由於人工智能在金融科技領域的應用，運營成本可以降低22％，節省1萬億美元。

使用Python構建的在線銀行軟件中，Venmo、Affirm、Robinhood都是比較成功的例子。它們不僅允許用戶進行付款、購買，還支持在軟件內部創建社交網絡，使人們可以一直保持聯繫。

在加密貨幣方面，Python用於構建如Anaconda這樣的平臺，以有效地分析市場、進行預測並可視化數據。

· 交通

優步使用Python開發了一個機器學習平臺MichelangeloPyML。優步公司將其用於在線和離線預測，解決日常任務。MichelangeloPyML是Michelangelo初代產品的升級版，該產品具有可擴展性，但不夠靈活。目前，用戶可以使用PyML驗證模型，然後在Michelangelo中進行復制，實現最佳效率和可擴展性。

· 醫療保健

人工智能正在重塑醫療保健行業，可幫助預測和掃描疾病、檢查傷口、並通過易於使用的移動應用程序幫助人們保持良好的健康狀況。

業內有許多基於人工智能的優秀項目。例如，Fathom是一個用於分析電子健康記錄自然語言處理系統，其使命是“實現自動化醫療編碼。”公司的領導者們大都來自於谷歌、亞馬遜、Facebook、斯坦福大學和哈佛大學。

AiCure是一家致力於確保患者在正確時間服用正確藥物的創業公司。為此，該公司使用了人臉識別、藥丸識別和動作識別等技術。此應用程序還能夠分析患者的狀態並瞭解治療是否有效。通過使用交互式醫療助理IMA，可以收集臨床上的重要數據，然後使用軟件分析。

Python的日益普及使得數據科學社區內對Python程序員的需求大大增加，選擇一種需求量很大的語言是明智的選擇，因為該語言在未來會包含更多功能。

Python用於機器學習：有用的開源項目

Python的開源特性使其允許所有人工智能開發公司在社區內分享成果。如果已經決定學習Python，或者想要將這種語言應用於人工智能項目，以下這個開源項目列表會對學習很有幫助：

· OpenCog基金會

OpenCog通過“彙集更多優秀人才”創造具有人類能力的人工智能（AGI）。基金會成立於2011年，目前用於SingularityNET項目，以及在Hanson Robotics為索菲亞和其他機器人提供智能服務。

· 人工智能研究所

人工智能研究所是不來梅大學計算機科學系的分支機構。研究所開展人工智能研究、舉辦不同的研討會和活動，幫助推動人工智能技術的發展，讓更多年輕人加入該領域並培養他們，同時支持現有的人工智能項目和相關公司。

· Zulip

Zulip是“世界上生產力最強的團隊聊天軟件”，每天可處理數千條實時消息。財富500強企業及其他大型開源項目使用Zulip，因其具有清晰的組織、異步通信和其他一些對團隊有益的巨大優勢。

· Magenta

Magenta是一個Python數據庫，也是一個研究項目，其最大目標是使用人工智能創作音樂和藝術。適用於圖象、歌曲及繪圖的生成，並幫助藝術家探索新的創作形式。

· MailPile

MailPile是一個創新的電子郵件客戶端，專注於安全通信與私密通信。此項目試圖回答“如何保護網絡隱私？”這一問題。該軟件速度快、無廣告，具有強大的搜索功能、隱私功能和加密功能。

總結

作為快速發展的通用技術，人工智能和機器學習可供科學家解決現實生活中的困境，提出巧妙的解決辦法。之所以認為Python是最適合人工智能的編程語言在於其具有如下優勢：

1. 提供豐富的軟件庫生態系統

2. 准入門檻較低

3. 極具靈活性

4. 無需依賴任何平臺

5. 簡單易讀

6. 提供大量可視化選項

7. 強大的社區支持

8. 在科學家、教授和大公司中日益普及

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