人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 是 IT 行业的新秀。在对其开发安全性的讨论不断升级的同时，开发人员也在扩展人工智能的能力和容量。人工智能被广泛用于处理和分析大量数据，有助于处理由于其数量和强度显着增加而无法手动完成的工作。
例如，人工智能被应用于分析以构建预测，帮助人们制定强有力的战略并寻找更有效的解决方案。旅游行业使用人工智能提供个性化建议或启动聊天机器人，并提升整体用户体验。这些示例表明，人工智能和机器学习用于处理大量数据，以提供更好、更个性化和准确的用户体验。
AI 和 ML 如何形成未来的技术
今天，随着数据量和复杂性的扩大，人工智能和机器学习被用于处理和分析。公平地说，人脑可以分析大量数据，但这种能力受到它随时可以吸收的数据量的限制。人工智能不受此限制。AI 提供更准确的预测和洞察可提高业务效率、降低生产成本并提高生产力。难怪许多行业都应用 AI 和 ML 来提高性能并推动产品开发。简而言之，人工智能有助于以更少的努力完成更好的工作。
鉴于列出的人工智能使用优势，越来越多的公司都在使用它。 然而，人工智能不是最容易开发的技术。 由于要分析的数据量很大，人工智能产品必须能够有效地处理高负载的过程，并且不会花费太多时间。为了使其正常工作，必须选择合适的语言进行开发。一种在语法方面不会太复杂、能够处理复杂的过程并且易于支持。
Python 作为 AI 和 ML 的最佳编程语言
随着人工智能和机器学习在各个渠道和行业的应用，大公司在这些领域进行投资，对机器学习和人工智能专家的需求也相应增长。IBM 机器学习部门的 Jean Francois Puget 根据趋势搜索结果表达了他的观点，即 Python 是人工智能和机器学习领域最受欢迎的语言。
Python 是 AI 和 ML 的主要代码语言。我们对 Python 的优势进行了一些研究，并找出了在将 AI 和 ML 项目变为现实时为什么应该选择 Python。
1. 一个强大的 library 生态系统
大量的库选择是 Python 成为人工智能最流行的编程语言的主要原因之一。库是由不同来源（如 PyPi）发布的一个模块或一组模块，其中包含一段预先编写的代码，允许用户访问某些功能或执行不同的操作。Python 库提供了基本级别的项目，因此开发人员不必每次都从一开始就对它们进行编码。
ML 需要连续的数据处理，而 Python 的库让开发者可以访问、处理和转换数据。以下是一些可用于 ML 和 AI 的最广泛使用的库：
- Scikit-learn： 用于处理基本 ML 算法，如聚类、线性和逻辑回归、回归、分类等。
- Pandas：用于高级数据结构和分析。例如，它允许合并和过滤数据，以及从其他外部来源（如 Excel）收集数据。
- Keras：用于深度学习，它允许快速计算和原型设计，因为除了计算机的 CPU 之外，它还使用 GPU。
- TensorFlow ：通过设置、训练和利用具有大量数据集的人工神经网络来处理深度学习
- Matplotlib：用于创建 2D 图、直方图、图表和其他形式的可视化。
- NLTK： 用于计算语言学、自然语言识别和处理。
- Scikit-image：用于图像处理。
- PyBrain：用于神经网络、无监督和强化学习。
- Caffe：用于深度学习，允许在 CPU 和 GPU 之间切换，并使用单个 NVIDIA K40 GPU 每天处理 60 多万张图像。
- StatsModels：用于统计算法和数据探索。
- 在 PyPI 存储库中，可以发现和比较更多 Python 库。
2. 入门的门槛低
在 ML 和 AI 行业工作意味着需要以最方便和有效的方式处理大量数据。较低的入门门槛让更多的数据科学家能够快速掌握 Python 并开始将其用于 AI 开发，而无需在语言学习上浪费太多精力。
Python 编程语言类似于日常英语，这使得学习过程更容易。其简单的语法使开发者可以轻松地处理复杂的系统，确保系统元素之间的关系清晰。
除此之外，
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