¿Por qué la gente elige Python?
Python fue creado a fines de la década de 1980. Su implementación comenzó en 1989. La filosofía de Python es muy interesante ya que incluye varios aforismos. Explícito en lugar de implícito, simple en lugar de complejo. Los creadores de Python valoran el diseño y la apariencia hermosos. Prefieren lo complejo a lo complicado. Y lo que es aún más importante, afirman que la legibilidad cuenta. Python tiene una gramática y una sintaxis limpias. Es natural y fluido. Como afirman los desarrolladores de Python, el objetivo del lenguaje es ser genial en uso. Al recibir el nombre de Monty Python, un grupo de comedia británico, el lenguaje tiene un enfoque lúdico para muchos tutoriales y otros materiales.
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Los desarrolladores afirman que disfrutan de la variedad y calidad de las características de Python. Aunque no es el lenguaje de programación científico perfecto, sus características son eficientes:
- Estructuras de datos
- Clases
- Sintaxis de llamada de función flexible
- Iteradores
- Funciones anidadas
- Biblioteca estándar incluida en el fregadero de la cocina
- Grandes bibliotecas científicas.
- Geniales bibliotecas de código abierto (Numpy, Cython, IPython, MatPlotLib)
Otras características que los desarrolladores prefieren sobre Python son las siguientes: diseño de lenguaje holístico, sintaxis pensada, interoperabilidad de lenguaje, equilibrio de programación de alto y bajo nivel, sistema de generación de documentación, programación modular, estructuras de datos correctas, numerosas bibliotecas y marcos de prueba . Una de las desventajas es la necesidad de que los programadores sean buenos en MATLAB, ya que es común en la codificación científica general. Es por eso que muchos desarrolladores publican código de investigación abierto en MATLAB.
Si se compara con otros lenguajes OOP, Python es relativamente fácil de aprender. Tiene un montón de bibliotecas intensivas de imágenes: VTK, Maya 3D Visualization Toolkits, Scientific Python, Numeric Python, Python Imaging Library, etc. Estas herramientas son perfectas para aplicaciones numéricas y científicas.
Python es utilizado en todas partes y por todos: en comandos de terminal simples, en proyectos científicos de vital importancia y en aplicaciones de grandes empresas. Este lenguaje está bien diseñado y es rápido. Es escalable, de código abierto y portátil.
3. ¿Cómo construir AI usando Python?
El primer paso es comenzar. Aunque suena un poco estresante y difícil, debes entender que construir IA en Python llevará algún tiempo. La cantidad de tiempo necesaria depende de su motivación, habilidades, el nivel de experiencia en programación, etc.
Para construir AI con Python, necesita tener una comprensión básica de este lenguaje. Este no es solo un popular lenguaje de programación de propósito general. También se usa ampliamente para el aprendizaje automático y la informática. En primer lugar, instale Python. Puede hacerlo instalando Anaconda, la plataforma de análisis de código abierto. Incluyendo los paquetes necesarios para el aprendizaje automático, NumPy, scikit-learn, iPython Notebook y matplotlib.
Si está buscando algunos materiales sobre cómo aumentar sus habilidades de Python más rápido, consulte los siguientes libros:
- Python The Hard Way
- Curso de Python para desarrolladores de Google
- Una introducción a Python para la informática científica
- Aprende X en minutos Y
Si ya tiene suficiente experiencia en la programación con Python, debe consultar la documentación de Python de vez en cuando.
El siguiente paso es aumentar sus habilidades de aprendizaje automático. Por supuesto, es casi imposible alcanzar la máxima comprensión del aprendizaje automático en un corto período de tiempo. A menos que seas un genio o una máquina como IBM Watson. Es por eso que es mejor comenzar adquiriendo conocimientos básicos de aprendizaje automático o mejorando su nivel con la ayuda de los siguientes cursos: curso de aprendizaje automático de Andrew Ng, conferencias de aprendizaje automático de Tom Mitchell, etc. Todo lo que necesita es la comprensión básica de los aspectos teóricos del aprendizaje automático. .
Cuando hablo de Python, ya he mencionado bibliotecas científicas. Estas bibliotecas de Python serán útiles cuando construyas IA. Por ejemplo, usará NumPy como contenedor de datos genéricos. Con un objeto de matriz N-dimensional, herramientas para integrar código C / C ++, transformada de Fourier, capacidades de números aleatorios y otras funciones, NumPy será uno de los paquetes más útiles para su computación científica.
Otra herramienta importante son los pandas, una biblioteca de código abierto que proporciona a los usuarios estructuras de datos y herramientas analíticas fáciles de usar para Python. Matplotlib es otro servicio que le gustará. Es una biblioteca de trazado 2D que crea cifras de calidad de publicación. Entre las mejores ventajas de matplotlib está la disponibilidad de 6 kits de herramientas de interfaz gráfica de usuario, servidores de aplicaciones web y scripts Python. Scikit-learn es una herramienta eficiente para el análisis de datos. Es de código abierto y comercialmente utilizable. Es la biblioteca de aprendizaje automático de propósito general más popular.
Después de trabajar con scikit-learn, puede llevar la programación de IA usando Python al siguiente nivel y explorar la agrupación de k-means. También debe leer sobre los árboles de decisión, la predicción numérica continua, la regresión logística, etc. Si desea obtener más información sobre Python en IA, lea sobre un marco de aprendizaje profundo Caffee y una biblioteca de Python Theano.
Hay bibliotecas de Python AI: AIMA, pyDatalog, SimpleAI, EasyAi, etc. También hay bibliotecas de Python para aprendizaje automático: PyBrain, MDP, scikit, PyML. Si busca bibliotecas de procesamiento de texto y lenguaje natural, consulte NLTK.
Como puede ver, la importancia de Python para AI es obvia. Cualquier proyecto de aprendizaje automático se beneficiará del uso de Python. Como la IA necesita mucha investigación, la programación de la inteligencia artificial usando Python es eficiente: puede validar casi todas las ideas con hasta treinta líneas de código.
4. ¿Cómo crear un Chatbot usando Python?
Si lees el blog Letzgro con frecuencia, sabes que nos encanta crear aplicaciones y programas increíbles que ayudan a nuestros clientes a cambiar sus vidas y negocios en particular. Los chatbots son nuestro nuevo amor. Los chatbots son el nuevo comienzo. Los chatbots son las nuevas aplicaciones. Puedo continuar por años. Sin embargo, todo lo que debe saber es que los chatbots son nuevos asistentes en línea que brindan diferentes servicios a través del chat.
Por ejemplo, hay Hola Poncho! eso le dice a la gente el pronóstico del tiempo. Existe el chatbot de Spring que permite a las personas elegir zapatos y ropa mientras chatean. Hay un chatbot de CNN, un chatbot que ordena flores. Recientemente, nuestros desarrolladores han creado un chatbot que facilita el trabajo de un empresario que promueve artistas del tatuaje a través de Instagram. ¿No es genial? Se puede usar un chatbot en todas las esferas, negocios y todos los entornos.
Los chatbots son un tipo de IA. Para ser más específicos, los chatbots son ANI, inteligencia artificial estrecha. No son tan inteligentes como los humanos. Además, los chatbots pueden realizar una cantidad limitada de tareas. Sin embargo, estas funciones aún nos hacen la vida más fácil. Es por eso que tantos empresarios están pensando en traer chatbots a sus sitios. Hay muchas formas de hacer eso. Puede usar diferentes lenguajes y enfoques. Puede crear chatbots con una empresa profesional de desarrollo de software. También puedes construirlo usando Python. Aquí hay una breve guía de cómo hacerlo.
Si desea crear chatbots de inteligencia artificial en Python, necesitará el paquete AIML (Lenguaje de marcado de inteligencia artificial). En primer lugar, cree un archivo de inicio estándar con el patrón on. Cargar objetivo b. Agregue respuestas aleatorias que hagan que un diálogo sea interesante. Ahora, para escribir su propio archivo AIML, busque algunos archivos que ya pueda usar. Por ejemplo, busque entre archivos AIML desde el sitio web de Alice Bot. Entra en Python.
Cuando cree el archivo de inicio, servirá como una entidad separada. Por lo tanto, puede tener más archivos AIML sin modificaciones del código fuente. El programa comenzará a aprender cuando haya muchos archivos AIML. Acelera la carga cerebral. Añadir comandos de Python. Esa es una introducción a cómo puedes hacer inteligencia artificial usando Python.
