L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) sont les nouveaux Noirs de l’industrie des technologies de l’information. Alors que les discussions sur la sécurité de son développement ne cessent de s’intensifier, les développeurs développent les compétences et les capacités de l’intellect artificiel. De nos jours, l’IA allait bien au-delà de l’idée de science-fiction. C’est devenu un besoin. Largement utilisé pour traiter et analyser de gros volumes de données, AI aide à gérer le travail qui ne peut plus être effectué manuellement en raison de son volume et de son intensité considérablement accrus.
Par exemple, l’intelligence artificielle est appliquée à l’analyse pour faire des prédictions qui aideront les individus à créer des méthodes robustes et à rechercher des solutions plus simples.
Comment l’IA et le ML sont des types de technologies à long terme
Aujourd’hui, avec la croissance des volumes et la complexité des données, AI et ml sont utilisés pour ses processus et analyses. Pour être juste, le cerveau humain analysera des quantités énormes de connaissances. Toutefois, cette capacité est limitée par le volume de données qu’il absorbera à tout moment. AI est libre de cette limitation. Un grand nombre de prévisions et d’informations correctes fournies par l’intelligence artificielle améliorent la puissance commerciale, réduisent les coûts et augmentent la productivité. Il n’est donc pas surprenant que plusieurs industries utilisent l’IA et la ml pour améliorer les performances et propulser le développement du produit.
Selon l’analyse de Deloitte, les entreprises utilisant l’IA constituent la tendance la plus récente de la transformation technologique orientée vers l’amélioration de la productivité. Cela est également confirmé par leur prédiction selon laquelle, au cours des 24 mois suivants, le nombre d’entreprises pouvant utiliser l’IA dans leurs produits et processus pour réaliser plus grande puissance et les objectifs stratégiques vont probablement augmenter. Pour le placer sous peu, l’IA aide à faire le travail plus haut avec moins d’efforts.
Python, le meilleur langage de programmation pour AI et ml
Alors que l’IA et le ml sont appliqués dans divers canaux et industries, de grandes entreprises investissent dans ces domaines. La demande de spécialistes en ML et en AI augmente donc en conséquence. Jean-François Puget, du département d’apprentissage automatique d’IBM, a déclaré que Python était le langage le plus populaire pour AI et ml et qu’il reposait principalement sur une recherche de tendances effectuée sur le site Web.
Pourquoi vous devez choisir Python lorsque vous apportez votre IA et que ml prend vie.
1. Flexibilité
Python pour l’apprentissage automatique peut être un excellent choix, car ce langage est incroyablement flexible:
• Il offre le choix de choisir d’utiliser les POO ou les scripts.
• De plus, il ne faut pas recompiler le code source, les développeurs implémenteront toutes les modifications et verront rapidement les résultats.
• Les programmeurs mélangeront Python et différents langages pour atteindre leurs objectifs.
De plus, la flexibilité permet aux développeurs d’opter pour les conceptions de programmation avec lesquelles ils sont totalement à l’aise ou peut-être de les mélanger pour résoudre différents types de problèmes au sein de la méthode la plus efficace.
2. popularité croissante
En raison des avantages mentionnés ci-dessus, Python se répand de plus en plus parmi les spécialistes des données. Conformément au débordement de pile, la popularité de Python devrait augmenter jusqu’en 2020 au moins.
Cela signifie qu’il est plus facile de rechercher des développeurs et de remplacer les joueurs de l’équipe si nécessaire. En outre, la valeur de leur travail pourrait ne pas être aussi élevée que celle employant jadis un langage de programmation moins standard.
3. Indépendance de la plateforme
Python est non seulement confortable à utiliser et simple à trouver, mais également très polyvalent. Ce que nous avons tendance à dire, c’est que Python pour le développement de machine learning fonctionnera sur toutes les plates-formes avec Windows, MacOS, Linux, UNIX et vingt-et-une autres. Pour transférer la méthode d’une plate-forme à une autre, les développeurs ont dû implémenter de nombreuses modifications à petite échelle et modifier certaines lignes de code afin de créer une sorte de code pour la plate-forme choisie.
Les développeurs utiliseront des packages tels que PyInstaller pour organiser leur code afin qu’il puisse être exécuté sur des plateformes totalement différentes.
Encore une fois, cela permet d’économiser du temps et de l’argent pour les tests sur diverses plates-formes et rend la méthode plus simple et plus pratique Python Training in Bangalore
4. Un excellent système de bibliothèque
Une excellente alternative aux bibliothèques est l’une des principales raisons pour lesquelles Python est le langage de programmation le plus utilisé pour l’IA. Une bibliothèque peut être un module ou un ensemble de modules imprimés par des sources totalement différentes, telles que PyPi, qui incluent un morceau de code pré-écrit qui permet aux utilisateurs de réussir certaines tâches pratiques ou d’exécuter différentes actions. Les bibliothèques Python offrent des fonctionnalités de base, les développeurs n’ont donc pas à être obligés de les coder à partir de chaque début.
5. Lisibilité
Python est incroyablement simple à lire, ainsi chaque développeur Python comprendra le code de ses pairs et l’altérera, le copiera ou le partagera. Il n’y a pas de confusion, d’erreurs ou de paradigmes en conflit, ce qui entraîne de nombreux échanges économiques d’algorithmes, d’idées et d’outils entre professionnels de l’IA et du ml.
6. Options de visualisation intelligentes
Nous avons déjà mentionné le fait que Python propose un grand nombre de bibliothèques, dont certaines sont d’excellents outils de visualisation. Cependant, pour les développeurs d’intelligence artificielle, il est essentiel de se concentrer sur les aspects d’intelligence artificielle, d’apprentissage en profondeur et d’apprentissage automatique: il est très important d’être prêt à représenter les informations dans un format extrêmement lisible par l’homme.
Des bibliothèques telles que Matplotlib permettent aux scientifiques de l’information de créer des graphiques, des histogrammes et des graphiques permettant une meilleure compréhension de l’information, une présentation efficace et une visualisation. En outre, des interfaces de programmation d’applications totalement différentes modifient la méthode de visualisation et la rendent plus facile à générer des rapports clairs.
7. Une barrière d’entrée faible
Travailler dans le commerce ml et AI signifie que gérer un ensemble de données que vous avez simplement eu à traiter est le moyen le plus pratique et le plus efficace. La barrière d’entrée réduite permet à de nombreux scientifiques de l’information d’obtenir rapidement Python et de commencer à l’utiliser pour le développement de l’IA sans perdre trop d’efforts pour apprendre la langue.
8. Soutien de la communauté
C’est toujours très utile une fois que le support de la communauté est conçu autour du langage de programmation. Python est un langage à source ouverte qui suggère qu’il existe de nombreuses ressources pour des programmes allant des programmes pour débutants aux professionnels.
De plus, une grande partie de la documentation Python est proposée en ligne, comme dans les communautés et les forums Python, aux endroits où les programmeurs et les développeurs en apprentissage automatique discutent des erreurs, résolvent des problèmes et se facilitent mutuellement.
AI et ML sont des technologies universelles à croissance rapide qui permettent aux scientifiques de résoudre des problèmes réels et qui sont disponibles avec des solutions intelligentes.