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法律研究Python 知识在学习 AI 和机器学习中的作用
机器学习和人工智能是 IT 行业的主要发展趋势。虽然关于其发展安全性的讨论仍在持续，但开发人员正在增强能力并限制人工智能。如今，AI 已经远远超出了科幻小说的想象，并已成为一种必要。AI 通常用于处理和分析海量数据，帮助解决由于数据量和复杂度增加而无法手动完成的工作。
垃圾邮件过滤器、搜索引擎和推荐系统完全得益于人工智能和机器学习，而且未来肯定还会有更多应用。这需要开发能够巧妙处理数据的算法，使程序像人类一样运行。
例如，AI 应用于研究以构建预测模型，帮助人们制定强大的假设并寻找更有效的解决方案。金融科技在投资平台中应用 AI 进行市场调研并预测在哪里投资以获得更大的收益。旅游行业利用 AI 提升整体用户体验。这些例子表明，AI 和 ML 用于处理大量数据，以提供更好的用户体验，使其更加个性化和准确。Python 是世界上最流行和最广泛使用的编程语言之一，这并非偶然。它在许多领域都取得了成功，包括电脑游戏开发、嵌入式编程，甚至移动开发。Python 尤其擅长 ML 和 AI 领域。
Python 的特性
可读性
如上所述，Python 代码类似于简单的英语，非软件工程师也能理解，这也有助于编写和学习代码。它的语法简单，甚至对于 AI 和 ML 开发而言更加简单。
简单的实现
Python 的简洁性和快速执行使其适用于 OpenCV。开始将 Python 用于 ML 和 AI 并无需掌握其所有细节。一些基本的 Python 知识足以让初学者开发人员和数据科学家开始处理 AI。此外，开发人员需要更少的时间来编写和调试 Python 代码，这对于希望更多关注 AI 算法而不是代码或语法错误的新 AI 学习者来说非常重要。
Python 易于学习和编写，这也是 IT 专业人士（以及 IT 领域之外的人士）选择它作为其第一门语言的原因之一。许多来自不同职业的人（如数学家、物理学家和统计学家）发现学习 C++ 比较困难。他们可以学习 Python，因为它具有类似英语的语法。这使得非软件工程师能够更轻松地创建模型，并专注于统计和纯代数，而不是编程语言的复杂细节。
丰富的库和框架选择
执行 ML 和 AI 算法可能很复杂，需要大量投入。拥有一个组织良好且经过充分测试的环境至关重要，使开发人员能够找到最佳的编码解决方案。软件库是开发人员用来解决常见编程任务的预先编写的代码。凭借其丰富的技术栈，Python 拥有大量用于 ML 和 AI 的库。以下是一些库：
Keras、TensorFlow 和 Scikit-learn 用于 ML
NumPy 用于高性能科学计算和数据分析
Pandas 用于通用数据分析
Seaborn 用于数据可视化
SciPy 用于高级计算
Scikit-learn 提供了各种分类、回归和聚类算法，包括支持向量机、随机森林、梯度提升、k-means 和 DBSCAN，并且旨在与 Python 数值和科学库 NumPy 和 SciPy 协同工作。
同样，各种各样的 Python IDE 提供了一个完整的工具集，在一个界面中提供测试、调试、重构和本地构建自动化。
您的开发团队无需重复解决已解决的问题，并且可以使用现有库来实现关键功能。
平台独立性
平台独立性是指编程语言或系统允许开发人员在一台机器上执行操作，并在另一台机器上使用这些操作，而无需（或仅需少量）更改。Python 受欢迎的关键因素之一是它是一种平台独立的语言。许多平台，包括 Linux、Windows 和 macOS，都支持 Python。Python 代码可以为大多数常见操作系统创建独立的可执行程序。这意味着 Python 程序可以在没有 Python 解释器的情况下轻松部署和使用。
此外，开发人员通常使用 Google 或 Amazon 等服务来满足其计算需求。尽管如此，您仍然会发现许多公司和数据科学家使用配备强大图形处理单元 (GPU) 的机器来训练他们的 ML 模型。而且，Python 的平台独立性使得训练过程更加经济和简单。
结论
ML 和 AI 不断发展，并跨越不同行业的界限。在各个行业中实施这些技术可以帮助提高效率和有效性。将 Python 用于这些进步有助于解决现实问题。因此，该平台提供了个性化用户体验的优势。
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