python可以說是一個非常常見的計算機編程語言,應用非常廣泛,很多對python不了解的人都不知道python的作用,今天傳智播客就來說說python現(xiàn)在的用途:
人工智能(AI)與機器學習
人工智能是現(xiàn)在非?;鸬囊粋€方向,AI熱潮讓Python語言的未來充滿了無限的潛力。現(xiàn)在釋放出來的幾個非常有影響力的AI框架,大多是Python的實現(xiàn),為什么呢?因為Python足夠動態(tài)、具有足夠性能,這是AI技術所需要的技術特點。比如基于Python的深度學習庫、深度學習方向、機器學習方向、自然語言處理方向的一些網(wǎng)站基本都是通過Python來實現(xiàn)的。
機器學習,尤其是現(xiàn)在火爆的深度學習,其工具框架大都提供了Python接口。Python在科學計算領域一直有著較好的聲譽,其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具,深受此領域開發(fā)者喜愛。
早在深度學習以及Tensorflow等框架流行之前,Python中即有scikit-learn,能夠很方便地完成幾乎:
所有機器學習模型,從經(jīng)典數(shù)據(jù)集下載到構建模型只需要簡單的幾行代碼。配合Pandas、matplotlib等工具,能很簡單地進行調(diào)整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度學習框架更是極大地拓展了機器學習的可能。使用Keras編寫一個手寫數(shù)字識別的深度學習網(wǎng)絡僅僅需要寥寥數(shù)十行代碼,即可借助底層實現(xiàn),方便地調(diào)用包括GPU在內(nèi)的大量資源完成工作。
值得一提的是,無論什么框架,Python只是作為前端描述用的語言,實際計算則是通過底層的C/C++實現(xiàn)。由于Python能很方便地引入和使用C/C++項目和庫,從而實現(xiàn)功能和性能上的擴展,這樣的大規(guī)模計算中,讓開發(fā)者更關注邏輯于數(shù)據(jù)本身,而從內(nèi)存分配等繁雜工作中解放出來,是Python被廣泛應用到機器學習領域的重要原因。
看完上面,python的功能不僅僅如此,在機器學習領域,python會火熱。現(xiàn)在學習python還不算晚,當然了報名傳智播客的python培訓會是你明智的選擇。