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法律研究Python 知識在學習 AI 和機器學習中的作用
機器學習和人工智慧是 IT 行業的主要發展趨勢。雖然關於其發展安全性的討論仍在持續，但開發人員正在增強能力並限制人工智慧。如今，AI 已經遠遠超出了科幻小說的想象，並已成為一種必要。AI 通常用於處理和分析海量資料，幫助解決由於資料量和複雜度增加而無法手動完成的工作。
垃圾郵件過濾器、搜尋引擎和推薦系統完全得益於人工智慧和機器學習，而且未來肯定還會有更多應用。這需要開發能夠巧妙處理資料的演算法，使程式像人類一樣執行。
例如，AI 應用於研究以構建預測模型，幫助人們制定強大的假設並尋找更有效的解決方案。金融科技在投資平臺中應用 AI 進行市場調研並預測在哪裡投資以獲得更大的收益。旅遊行業利用 AI 提升整體使用者體驗。這些例子表明，AI 和 ML 用於處理大量資料，以提供更好的使用者體驗，使其更加個性化和準確。Python 是世界上最流行和最廣泛使用的程式語言之一，這並非偶然。它在許多領域都取得了成功，包括電腦遊戲開發、嵌入式程式設計，甚至移動開發。Python 尤其擅長 ML 和 AI 領域。
Python 的特性
可讀性
如上所述，Python 程式碼類似於簡單的英語，非軟體工程師也能理解，這也有助於編寫和學習程式碼。它的語法簡單，甚至對於 AI 和 ML 開發而言更加簡單。
簡單的實現
Python 的簡潔性和快速執行使其適用於 OpenCV。開始將 Python 用於 ML 和 AI 並無需掌握其所有細節。一些基本的 Python 知識足以讓初學者開發人員和資料科學家開始處理 AI。此外，開發人員需要更少的時間來編寫和除錯 Python 程式碼，這對於希望更多關注 AI 演算法而不是程式碼或語法錯誤的新 AI 學習者來說非常重要。
Python 易於學習和編寫，這也是 IT 專業人士（以及 IT 領域之外的人士）選擇它作為其第一門語言的原因之一。許多來自不同職業的人（如數學家、物理學家和統計學家）發現學習 C++ 比較困難。他們可以學習 Python，因為它具有類似英語的語法。這使得非軟體工程師能夠更輕鬆地建立模型，並專注於統計和純代數，而不是程式語言的複雜細節。
豐富的庫和框架選擇
執行 ML 和 AI 演算法可能很複雜，需要大量投入。擁有一個組織良好且經過充分測試的環境至關重要，使開發人員能夠找到最佳的編碼解決方案。軟體庫是開發人員用來解決常見程式設計任務的預先編寫的程式碼。憑藉其豐富的技術棧，Python 擁有大量用於 ML 和 AI 的庫。以下是一些庫：
Keras、TensorFlow 和 Scikit-learn 用於 ML
NumPy 用於高效能科學計算和資料分析
Pandas 用於通用資料分析
Seaborn 用於資料視覺化
SciPy 用於高階計算
Scikit-learn 提供了各種分類、迴歸和聚類演算法，包括支援向量機、隨機森林、梯度提升、k-means 和 DBSCAN，並且旨在與 Python 數值和科學庫 NumPy 和 SciPy 協同工作。
同樣，各種各樣的 Python IDE 提供了一個完整的工具集，在一個介面中提供測試、除錯、重構和本地構建自動化。
您的開發團隊無需重複解決已解決的問題，並且可以使用現有庫來實現關鍵功能。
平臺獨立性
平臺獨立性是指程式語言或系統允許開發人員在一臺機器上執行操作，並在另一臺機器上使用這些操作，而無需（或僅需少量）更改。Python 受歡迎的關鍵因素之一是它是一種平臺獨立的語言。許多平臺，包括 Linux、Windows 和 macOS，都支援 Python。Python 程式碼可以為大多數常見作業系統建立獨立的可執行程式。這意味著 Python 程式可以在沒有 Python 直譯器的情況下輕鬆部署和使用。
此外，開發人員通常使用 Google 或 Amazon 等服務來滿足其計算需求。儘管如此，您仍然會發現許多公司和資料科學家使用配備強大圖形處理單元 (GPU) 的機器來訓練他們的 ML 模型。而且，Python 的平臺獨立性使得訓練過程更加經濟和簡單。
結論
ML 和 AI 不斷發展，並跨越不同行業的界限。在各個行業中實施這些技術可以幫助提高效率和有效性。將 Python 用於這些進步有助於解決現實問題。因此，該平臺提供了個性化使用者體驗的優勢。
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