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連IBM都推!入行AI人工智慧必學Python的8大理由

  • 時間:2019-07-01
  • 發布:達內教育台灣
  • 來源:達內教育台灣 > 知識庫 > Python人工智慧應用課程

隨著各行各業越來越廣泛地應用人工智慧與機器學習,大公司開始在其相關領域進行投資,使得 AI人工智慧與機器學習的人才需求增多。來自 IBM 機器學習部門的 Jean Francois Puget 就表示 Python 是 AI 和 ML最流行的語言。根據 Francois Puget 所繪出的圖表如下,自 2015 年起,Python 已成為 AI人工智慧與機器學習的御用程式語言 (類似內容:2018年度AI人工智慧公司Top10排行榜)。為何 Python 能在眾多語言中脫穎而出,成為 AI人工智慧領域的新寵,原因整理如下八點:

  1. 取之不盡的大量的現成函式庫
  2. 低門檻
  3. 靈活度高
  4. 平台獨立性
  5. 可讀性
  6. 良好的視覺化選項
  7. 具影響力的網路社群支持
  8. 越來越受歡迎

原因一、取之不盡的大量的現成函式庫

Python 是 AI 領域最多人使用的程式語言,主要原因之一是因為它有大量的資料庫,讓用戶可自由套用、執行各式功能、操作。這些資料庫由來自四面八方的來源 (如 PyPi) 所發布,包含預先編寫好的程式片段,讓 AI 開發人員不需要從頭開始編寫程式。

機器學習需要連續的數據處理,Python 的函式庫則可讓你取用、處理、轉換這些數據。以下列出 AI人工智慧與機器學習領域常用的函式庫:

  • Keras - 深度學習。它允許快速計算和原型設計,因為它除了使用計算機的CPU之外還使用GPU。
  • TensorFlow - 透過建立、訓練和使用大量數據集的人工神經網絡,來進行深度學習。
  • Matplotlib - 用於創建2D圖,直方圖,圖表等資訊視覺化。
  • NLTK - 用於計算語言學,自然語言識別和處理。
  • Scikit-image - 用於影像處理。
  • PyBrain - 用於神經網絡、無監督學習、增強學習。
  • Caffe - 用於深度學習,允許在 CPU 和 GPU 之間切換,並使用單個 NVIDIA K40 GPU,每天處理 60 多萬張圖像。
  • StatsModels - 用於統計演算法和資料探勘。

原因二、Python 入手低門檻

AI人工智慧的領域工作,意味著你需要以最方便有效的方式處理大量的數據。Python 的低門檻,讓更多工程師們不會浪費太多時間在學習上,快速上手,並使用它進行 AI人工智慧開發。Python 程式語法如日常英語般親民,透過 Python,你可以輕鬆地使用複雜的系統,元素間的關係也能一目了然。如以下程式碼所示:

(這段程式碼是要辨識:所輸入的數字是否為主要的數字)

test_number = 407 # our example is not a prime number
# prime numbers are greater than 1
if test_number > 1:
# check for factors
number_list = range(2, test_number)
for number in number_list:
number_of_parts = test_number // number
print(f"{test_number} is not a prime number")
print(f"{number} times {number_of_parts} is {test_number}")
break
else:
print(f"{test_number} is a prime number")
else:
print(f"{test_number} is not a prime number")

若你看得懂英文,就可以由上述的程式碼的最後一行知道:若所輸入的數字不是主要的數字,會出現什麼結果。

原因三、Python 靈活度高

Python 是靈活的程式語言,它提供了「 OOP ( 物件導向程式設計 )」 以及「scripting ( 腳本 )」兩種選項。不須重新編譯源始碼,開發工程師就可用它來做任意修改,快速看到結果。程式工程師也可結合 Python 和其他語言來撰寫程式。開發工程師可選擇他們習慣的程式語言風格,甚至可混搭,以最有效的方式解決不同的問題。以下為常見的程式語言風格:

指令式程式語言風格(Imperative Programming)

為主流的程式語言風格,許多程式語言如 C#、Visual Basic、C++ 與 Java 都支援。此風格是按部就班寫出電腦必須要採取的流程 ( 下指令給電腦 ),讓電腦按著指令達成目標。

功能性程式設計風格(Functional Programming)

又被稱為「宣告式程式設計」,與上述的指令式程式設計相對立。它先描述目標的功能,讓電腦明白目標,而非流程。宣告式程式設計告訴電腦需要計算「什麼」而不是「如何」去計算,從而避免隨之而來的副作用。而指令式程式設計則需要用演算法來明確的指出每一步該怎麼做。

物件導向程式設計風格(The object-oriented style)

由 Class ( 類 ) 與 Object ( 物件 ) 組成,相似的物件會組成一個類。Python 不完全支持這種風格,因為它無法完全執行封裝,但開發人員仍然可以在有限的程度上使用這種風格。/p>

程序式程式設計(The procedural style)

由 Class ( 類 ) 與 Object ( 物件 ) 組成,相似的物件會組成一個類。Python 不完全支持這種風格,因為它無法完全執行封裝,但開發人員仍然可以在有限的程度上使用這種風格。

Python 的高靈活度,讓程式設計師能在用最習慣的方式撰寫,在舒適的狀態下掌握狀況,大大降低 bug。

原因四、Python 的平台獨立性

Python 不僅僅用起來舒服、好上手、功能多樣,還可以在任何平台上運行,包括 Windows、MacOS、Linux、Unix 和其他 21 個平台。當程式開發工程師將程式從一個平台轉移到另一個平台時,也只需要做小小規模的更改、修改少許的程式代碼即可。工程師可使用像 PyInstaller 這樣的封包來修改代碼,以便在不同的平台上運行。

這樣在就有效的節省在各種平台測試的時間和金錢,使整個流程更加簡單方便。

原因五、Python 的可讀性

Python 非常易於閱讀,因此每個 Python 開發人員都可以理解他們的同行代碼並更改、複製或共享它,而不容易產生混淆、錯誤或衝突。因此 AI人工智慧與 ML 機器學習的專業人員之間更有效的交流算法、想法和工具。

還有像 IPython 這樣的工具,它是一個互動式直譯器,提供互動式的被開發、執行、除錯和監控等額外功能,能加速工作流程。

原因六、良好的視覺化選項

之前我們已經提到 Python 提供了各種各樣的函式庫,其中一些是很好用的「可視化工具」。然而,對於 AI 開發人員來說,重點是要強調在人工智慧、深度學習和機器學習的領域中,能夠以人類可讀的形式來展現資料。

像 Matplotlib 這樣的函式庫允許數據工程師構建直方圖等圖表,讓數據可視化、更易於理解閱讀。還有其他不同的應用程式介面,更簡化了可視化的過程,使創建圖表更簡易。

Matplotlib的例子如下所示 (資料來源:維基百科)

曲線圖

Python-Matplotlib-曲線圖

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> a = np.linspace(0,10,100)
>>> b = np.exp(-a)
>>> plt.plot(a,b)
>>> plt.show()

直方圖

Python-Matplotlib-直方圖

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from numpy.random import normal,rand
>>> x = normal(size=200)
>>> plt.hist(x,bins=30)
>>> plt.show()

散點圖

Python-Matplotlib-散點圖

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from numpy.random import rand
>>> a = rand(100)
>>> b = rand(100)
>>> plt.scatter(a,b)
>>> plt.show()

3D 圖

Python-Matplotlib-3D圖

>>> from matplotlib import cm
>>> from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> fig = plt.figure()
>>> ax = fig.gca(projection='3d')
>>> X = np.arange(-5, 5, 0.25)
>>> Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
>>> X, Y = np.meshgrid(X, Y)
>>> R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
>>> Z = np.sin(R)
>>> surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm)
>>> plt.show()

原因七、具影響力的網路社群支持

Python 語言有多熱門? 看看如 Django Girls、台灣 Python 社群 Python Taiwan、 PyLadies 等來自各國以 Python 為主的社群紛紛建立,還定期召開「PyCon」、「SciPy」等會議就知道了!台灣自 2012 年還定期舉辦「PyCon TW」呢! Python是一種完全免費的開源程式語言,無論是初學者還是專業的 Python 都可以享用這一些開放資源。許多 Python 相關的檔案、函式庫等都可以於網路上、社群與論壇中獲得,Python 工程師、AI人工智慧與機器學習開發人員可以討論、解決問題並互相幫助。

原因八、越來越受歡迎

由於上面討論的優點,PythonAI人工智慧、大數據分析工程師中越來越受歡迎。根據 StackOverflow 的說法,預計 Python 的熱潮到 2020 年還持續著。

Python 提供了許多應用於 AI人工智慧和機器學習的功能,也是這些領域的最佳程式語言。除此之外,像是旅遊業、Fintech 金融科技、物流業與醫療業等各個行業也都使用 Python 進行預測和機器學習。

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