Почему Python предпочтителен для машинного обучения и ai?

Машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI) все шире распространяются в различных сферах деятельности, и многие предприятия начинают активно инвестировать в эти технологии. С ростом объемов и сложности данных, повышается необходимость их обработки и анализа при помощи ML и АI. Искусственный интеллект дает гораздо более точные оценки и прогнозы, которые заметно повышают эффективность, увеличивают производительность и снижают расходы.
AI и ML проекты сильно отличаются от обычных проектов разработки ПО. При работе над ними используется другой технологический стек, нужны навыки машинного обучения и готовность заниматься глубокими исследованиями. Чтобы заложить основу МL и AI проекта, вам нужно выбрать гибкий и при этом стабильный язык программирования с большим количеством готовых библиотек и фреймворков. Python как раз один из таких языков, и не удивительно, что на нем ведется большое количество AI и ML проектов. Ниже мы расскажем вам про топ-8 библиотек Python, которые могут быть использованы для AI и ML.

Почему Python предпочтителен для машинного обучения и AI?

Python поддерживает разработчиков на протяжении всего цикла программной разработки, что ведет к высокой продуктивности разработки и дает уверенность в ее конечном результате. Python имеет много достоинств, имеющих большое значение при разработке проектов, связанных с AI и ML.
К ним можно отнести:

• 
  встроенные библиотеки
  
• 
  пологая кривая изучения
  
• 
  простота интеграции
  
• 
  легкость в создании прототипов
  
• 
  открытый код
  
• 
  объектно-ориентированная парадигма
  
• 
  переносимость
  
• 
  высокая производительность
  
• 
  платформонезависимость
  

Именно эти свойства еще больше повышают популярность языка. Огромное количество Python-библиотек для AI и ML существенно упрощают и ускоряют разработку. Простой синтаксис и читаемость способствуют быстрому тестированию сложных процессов и делают язык понятным для всех. Например, в контексте веб-разработки в качестве конкурента Python можно рассматривать PHP, но найти PHP-программистов с опытом работы в проектах ML и AI очень сложно.