Python tõuseb eelistatuimaks keeleks tehisintellekti programmeerimiseks
Arendajad üle maailma on identifitseerinud Python’i kui sobivaima keele tehisintellekti (AI) programmeerimiseks. T õhm õpitegur, loetavus, oluline olemasolev ökosüsteem ja erakordne kohanemisvõime ja kaasaskantavus on selle peamised tugevused.
Ulatuslik uuring paljastab Pythoni domineerimise AI-s
Globaalne andmepilv ettevõte Snowflake avaldas raporti pealkirjaga “Andmetrendid 2024”, hõlmates ulatuslikku uuringut nende 9000 klientettevõtte ja üle 20 000 AI arendaja seas. See raport rõhutab arendajate eelistust Pythoni vastu andmete ja AI integreerimise mustrites ning trendides.
Pythoni eelised süvendavad probleemide lahendamise fookust
Raport kirjeldab mitmeid Pythoni eeliseid, mis võimaldavad arendajatel keskenduda probleemide lahendamisele ilma keerukasse süntaksisse sattumata. Pythoni lihtsus võimaldab mitte ainult kiiret prototüüpimist ja eksperimente, vaid võimaldab ka arendajatel kiirendada AI projektide käivitamist, kiirendades üldist õppeprotsessi.
Pythoni rikas ökosüsteem, varustatud raamatukogude ja raamistikega, lihtsustab keerukate AI ülesannete lahendamist, alates närvivõrgu rakendamisest kuni loomuliku keele töötlemiseni. Laialdane kaasautorite kogukond kiirendab õppimist ja tõrkeotsingut veelgi.
Pythoni maastiku määratlevad paindlikkus ja skaleeritavus
Arendajad saavad kasu Pythoni paindlikkusest ja kaasaskantavusest, mis võimaldavad AI rakenduste paigaldamist erinevatele platvormidele, süsteemidele ja keskkondadele. Erilise märkimisväärsusega on Pythoni skaleeritavus, eriti selle andmete töötlemise võimalused, mis on olulised kõigis AI ja masinõppe projektides.
Pythoni kasutus tõuseb andmepilves
Pythonit on märgatavalt rohkem kasutatud andmepilve keskkonnas, märkimisväärselt ületades Scalat ja Javat vastavalt Snowflake’i avastustele. Aruanded näitasid Pythoni kasutamise 571% -list kasvu Snowflake’i keskkonnas, samal ajal kui Java ja Scala kasutamine kasvas vastavalt 131% ja 387%.
Vestlusroboti arendus näitab märkimisväärset kasvu
Suure keele mudel (LLM) turu kasvades on vestlusroboti rakenduse arendus näinud märkimisväärset tõusu. Jaanuariks 2021 moodustasid vestlusrobotid 46% kõigist LLM-i rakendustest, tõustes 18% võrra eelmise aasta aprillist, kusjuures üksikteksti sisendi rakendused moodustasid 54%. See näitab suundumust arendada keerukamaid vestlusroboti rakendusi, mis suudavad rahuldada nii ettevõtte nõudmisi kui ka kasutajate ootusi.
Olulised küsimused ja vastused:
K: Miks eelistatakse Pythonit teiste programmeerimiskeelte ees AI arenduses?
V: Python on eelistatud AI arenduses õppimise lihtsuse, loetavuse ja laia raamatukogude ja raamistike ökosüsteemi tõttu, mis on kohandatud AI ülesannetele. Selle lihtsus võimaldab kiiret prototüüpimist ning selle skaleeritavus on oluline andmete manipuleerimise jaoks. Lisaks võimaldavad selle paindlikkus ja kaasaskantavus AI rakenduste paigaldamist erinevatele platvormidele.
K: Millised on mõned peamised väljakutsed või vastuolud Pythoni kasutamisel AI-s?
V: Pythoni kasutamisel AI-s esinevad peamised väljakutsed hõlmavad jõudlusprobleeme, kuna Python võib olla aeglasem kui teised keeled, nagu C++ või Java. Seda saab leevendada teatud tööriistade abil või, lisades Pythonile kiiremaid keeli. Teine väljakutse võib olla kooskõlastuste käsitlemine, kuna Pythoni globaalne tõlgendaja lukustus (GIL) piirab mitmekeelseid rakendusi.
Eelised ja puudused:
Pythoni kasutamine AI arenduseks toob mitmeid eeliseid:
Eelised:
– Rikkalikud raamatukogud ja raamistikud: Python on tuntud oma ulatuslike raamatukogude poolest, näiteks NumPy, Pandas, TensorFlow ja PyTorch, mis toetavad oluliselt AI arendust.
– Kogukonna tugi: Ulatuslik kogukond pakub rikkalikke ressursse õppimiseks ja tõrkeotsinguks, hõlbustades koostööd ja innovatsiooni.
– Loetavus ja lihtsus: Pythoni süntaks on lihtne õppida ja lugeda, muutes selle ideaalseks AI rakenduste kiireks arenduseks ja hoolduseks.
– Kaasaskantavus: Pythoni programmid saavad töötada erinevates operatsioonisüsteemides ilma koodi muutusteta.
Puudused:
– Jõudlus: Python võib olla mõningate kompileeritud keeltega võrreldes aeglasem, mis võib olla ajakriitiliste AI rakenduste jaoks probleem.
– Kooskõlastamine: GIL tõttu on Pythonil piirangud mitmekeelsuse osas, mis võib takistada jõudlust mitmekeelsetes rakendustes.
– Mälukasutus: Pythoni kõrge mälukasutus võib olla puuduseks suurte mastaapsete AI rakenduste korral ressursipiirangutega.
Seotud lingid:
– Pythoni ametlik veebisait
– TED konverentsid (ülevaadetega AI trendidest ja uurimisaruteludest)
– Snowflake
– TensorFlow
– PyTorch
Keele valik sõltub konkreetsetest projekti
The source of the article is from the blog anexartiti.gr