¿Por qué Python es el lenguaje elegido para la inteligencia artificial?

Python es una de las inteligencias artificiales más preferidas debido a su simplicidad y fácil comportamiento de codificación, y se usa especialmente en startups relacionadas con la salud que involucran IA. Una de las razones principales para usar Python es porque es la recopilación de Java y Lisp; potencialmente puedes usar las características esenciales de los dos. Otra razón para la popularidad de Python es el compromiso de los desarrolladores debido a sus características dinámicas.

Las mejores características de Python:

• Versiones prácticas de bibliotecas.
  (Tensorflow, numpy, VTK, AI simple)
• Bibliotecas de código abierto.
  (Numpy, Matplotlib)
• Gran marco.
  (scikit-learn)
• Creación de prototipos y creación de aplicaciones sin esfuerzo.
• Fácil de aprender.
• Fuente abierta.
• Programación modular.
• Pruebas rápidas

Para obtener más información sobre otros lenguajes de programación para desarrollar aplicaciones de Inteligencia Artificial, visite los 5 lenguajes de programación principales para crear soluciones de inteligencia artificial – Techtic Solutions

Python es uno de los lenguajes que más se expande entre todos. Para la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la ciencia de datos, es uno de los lenguajes más utilizados. Hay muchas razones detrás de esto. Una de las razones principales es el gran apoyo de la comunidad. Hay muchas bibliotecas desarrolladas para usar en Python. Es sencillo. Puede desarrollar la depuración en poco tiempo. Para la mayoría de las tareas complejas, encontrará bibliotecas que le ahorran tiempo. Los investigadores lo prefieren principalmente porque no quieren perder su tiempo. Puede encontrar la mayoría de todas las bibliotecas ai que admiten Python.

Python todavía está creciendo y con eso seguramente podemos decir que crece mucho más en el futuro.

La pregunta que respondí fue: ” ¿Por qué Python es ampliamente utilizado en inteligencia artificial? ¿Por qué no JS o C ++? “

C ++ ciertamente se usa para la IA. Watson de IBM está escrito en una combinación de Java, C ++ y Prolog en su mayor parte.

Muchos de los paquetes de IA utilizados desde Python están escritos en C, pero algunos están escritos en C ++ y Fortran y otros lenguajes.

AlphaGo Zero de Google se apoya fuertemente en TensorFlow, que se implementa en C ++ y Python.

sklearn está en capas sobre NumPy (escrito principalmente en C) y scipy (escrito en C, C ++ y Fortran, y Python, por supuesto).

OpenCV está escrito en C y C ++, con PyOpenCV en capas alrededor de eso.

El hecho de que Python se integre fácilmente con otros lenguajes es una de las razones por las que tiene tracción en la comunidad de IA (es bastante fácil escribir extensiones de Python en C e incrustar Python en el código C y, por lo tanto, hacer ambas cosas con otros lenguajes que tienen interfaces nativas C).

Ciertamente, Javascript podría usarse para AI, pero eso es relativamente poco común. En parte, eso se debe a que históricamente se ha visto principalmente como un lenguaje en el navegador, e incluso ahora en la era de node.js no es tan fácil de integrar sin problemas con otros idiomas (aunque es posible).

Porque es la herramienta perfecta para el trabajo.

Python tiene muchos módulos disponibles, muchos de ellos utilizados ampliamente para las matemáticas porque Python es un lenguaje bastante fácil de aprender, altamente lógico, fácil de leer, por lo que los matemáticos (y la mayoría de los campos relacionados, como los mapas basados ​​en software) recurrieron a él en lugar de Algo más complicado.

C ++ es definitivamente mucho más rápido para algún tipo de datos, pero cuando se trata de lógica pura, utilizando principalmente enteros y texto, Python funciona bastante bien y la IA no es exactamente un campo que requiera un alto rendimiento. Python también es más flexible cuando se trata del tamaño de los datos (realmente no es necesario planificar con anticipación y determinar qué tamaño podría alcanzar su variable).

JS tiene principalmente desventajas para ese tipo de trabajo y, aunque se usa en el lado del servidor para un propósito muy específico, en su mayoría sigue siendo un lenguaje de script html del lado del cliente.

Python también es altamente portátil, no requiere compilación, tiene un depurador decente …

Python se centra en DRY (no se repita) y RAD (desarrollo rápido de aplicaciones) y Python tiene cientos de bibliotecas que hacen posible cualquier tipo de proyecto, ya sea aplicación móvil, aplicación web, ciencia de datos o inteligencia artificial. Por ejemplo, ‘Numpy’ para computación científica, ‘Pybrain’ para aprendizaje automático, ‘Scipy’ para computación avanzada y ‘AIMA’ para inteligencia artificial.

La mejor ventaja es la creación rápida de prototipos. La IA es aproximadamente un 80% de investigación y en Python casi todas las ideas se pueden validar rápidamente a través de 30-40 líneas de código.

Debido a dos razones simples; Bibliotecas fáciles de usar y disponibles .
Python no es un lenguaje complejo tanto como otros. Es fácil de usar, por lo que puede centrarse más en los algoritmos. Por lo general, se sugiere Python en lugar de C ++ para que los principiantes desarrollen un proyecto de IA debido a su facilidad.
Hay muchos datos que los científicos usan Python y la comunidad de Python ya ha creado demasiadas bibliotecas para que Python desarrolle proyectos de aprendizaje automático e IA. TensorFlow es uno de los ejemplos más populares hoy en día como una biblioteca de red neuronal de alto nivel escrita principalmente en C ++ que incluye enlaces de Python. También puede visitar este sitio web para ver las bibliotecas de Python sobre inteligencia artificial, aprendizaje automático, redes neuronales, etc.

No creo que esto dependa de qué subtema de IA estamos hablando. Esto es ciertamente cierto para los campos de investigación activos actuales, como el aprendizaje automático. Por lo tanto, en su mayoría modelos numéricos / estadísticos. Pero incluso allí evolucionó recientemente. Andrew Ng realizó el curso original de aprendizaje automático en Octave, CNTK usó su propio lenguaje de script (BrainScript?), Torch usó Lua … bueno, y todos están escritos en C ++ :). Y mucha C y probablemente basada en cosas de Fortran. Hace algún tiempo, WEKA era popular, lo cual es algo de Java. En la IA simbólica, es posible que aún encuentre prólogo o ceceo. Si estás trabajando en robótica, probablemente tratarás mucho con C ++, ROS, OpenCV, etc.

El núcleo de la mayoría de los frameworks sigue siendo C ++ …

Entonces, la pregunta es más por qué Python se hizo tan popular para la experimentación rápida y las secuencias de comandos en varios campos de la IA. Claro, el ecosistema es una razón, con numpy, pandas, matplotlib, etc. Sospecho que este ecosistema evolucionó antes de la tendencia actual de IA y debido a otras ciencias. Yo mismo me mudé de Matlab a Python en algún momento. Ahora hay tanta masa crítica que solo tienes que soportar Python cuando se te ocurre un nuevo marco de aprendizaje profundo.

La razón para dejar Matlab es simple: licencias. En comparación con las alternativas, supongo que Python tenía las ventajas mencionadas en todas partes: sintaxis legible, accesible por personas que no son programadores, creación rápida de prototipos, REPL permite la experimentación similar a Matlab, etc.

No creo que haya muchas alternativas realmente buenas para alcanzar ese punto óptimo. Sospecho que Ruby podría haber funcionado también, pero Ruby está establecido principalmente en el mundo del desarrollo web, rara vez fuera. No tenemos que hablar sobre JS: si no fuera forzado a los desarrolladores web, aún sería utilizado por … nadie. Luego, comenzó el síndrome de Estocolmo y la gente comenzó a usarlo para otros fines también. Lo único bueno es que están arreglando todo para que el lenguaje incluso comience a tener sentido con ES6.

Aún así, la comunidad JS es una combinación horrible. Si la gente tratara las bibliotecas numéricas como el ecosistema Javascript (rompiendo cambios cada 2 días, el nuevo bombo cada 3 meses), los científicos se enojarían enormemente. Basta con mirar la adopción de Python 3 …

Supongo que se debe a la falacia de la tasa base. Python es el lenguaje de elección para muchas tareas [1] y, como la IA también es una tarea, Python es un lenguaje de elección.

Notas al pie

[1] ¿Por qué Python está creciendo tan rápido? – Blog de desbordamiento de pila

No siempre es el idioma de elección, pero muchas personas lo prefieren.

Además de lo obvio que se enseña como un lenguaje inicial debido a su facilidad de lectura, programación rápida, y que las escuelas lo usan como introducción para enseñar conceptos sin que los estudiantes tengan que preocuparse por olvidar un punto y coma; Más personas lo entienden y lo saben.

Además, es multifuncional y se puede aplicar a muchos campos diferentes, incluida la robótica, las aplicaciones de escritorio y las automatizaciones del lado del servidor.

Tiene una gran biblioteca matemática y estadística debido a que es de código abierto. Las estadísticas y otras matemáticas son importantes en la ciencia de datos, y con la utilización de las bibliotecas puede ahorrar mucho tiempo en lugar de hacerlo usted mismo.

Mientras trabaja en algoritmos, la visualización de datos es muy útil. Si está utilizando un shell interactivo, puede revisar cada conjunto de datos que desee en cualquier momento. Eso hace que sea muy fácil ver lo que sucede en su algoritmo. Además, python proporciona un buen entorno orientado a objetos.

Todas las bibliotecas están escritas en C ++ con API para Python, y a menudo otros lenguajes como R o Java. Python es el más popular porque es fácil escribir código rápidamente, tiene toneladas de útiles bibliotecas de datos y matemáticas, y puede ejecutar código desde el intérprete que le permite ver los efectos de su código en tiempo real en lugar de esperar a compilar.

Hay 2 razones principales que pueden ver

1. Dado que Python es tan amigable para los principiantes, esto atrae a una gran base de desarrolladores que contribuyen con módulos y bibliotecas geniales. Entonces, el soporte para el aprendizaje automático es masivo. Permitir al programador omitir muchos pasos.
2. El aprendizaje automático a menudo no es la programación más avanzada, sino que es la matemática y la resolución de problemas lo que es realmente impresionante. Entonces verá muchos matemáticos y físicos trabajando en ello, en lugar de puramente programadores. Python les permite preocuparse menos por la sintaxis y la falta; y más bien usando sus habilidades para resolver el problema en cuestión.

Python es popular en tecnología de inteligencia artificial y ciencia de datos, pero no significa que sea la mejor herramienta disponible. Es popular porque tiene un buen apoyo de la comunidad y tiene bibliotecas ampliamente disponibles.

El estudio de caso entre Python Vs R se realiza aquí. Revisa.

Debido a su sintaxis bastante fácil, gran soporte para bibliotecas y tener una comunidad de desarrolladores bastante activa.

Debido a sus extensas bibliotecas y código compacto, también está ganando popularidad, por lo que estos son los factores que contribuyen.

¡Prestigio!

Es:

• intuitivo
• Fácil de aprender
• Fácil de codificar
• ¡Evolucionando rápido!
• Modular
• Y probablemente lo más importante es que una gran cantidad de comunidad de desarrollo está programando en él.

Principalmente por TensorFlow, pero también por numpy, matplotlib y otras geniales bibliotecas. Pero eso no quiere decir que no puedas hacer IA en ningún lenguaje OOP.