¿Puedo hacer algoritmos aprendiendo Python?
Cuando se trata de inteligencia artificial, definitivamente se mencionará Python. Algunos principiantes incluso piensan que la inteligencia artificial y Python son equivalentes. De hecho, Python es un lenguaje de programación de computadoras. Es un lenguaje de programación dinámico y orientado a objetos. Originalmente se usó para escribir scripts de automatización (shells). A medida que se actualizan las versiones y se agregan nuevas características del lenguaje, se utiliza cada vez más para el desarrollo de proyectos independientes y de gran escala. En términos generales, la inteligencia artificial utiliza tecnología integrada para escribir programas manualmente en las máquinas, haciendo así que los programas sean inteligentes. Evidentemente, la inteligencia artificial y Python son dos conceptos diferentes.
Usar Python para el aprendizaje profundo
Cuando el cálculo es demasiado complejo y requiere escribir código C para funcionar, se necesita IA de aprendizaje profundo. En este punto, los programadores quieren construir directamente redes neuronales, completar parámetros e importar datos sin la necesidad de un conjunto similar de hojas de configuración de Excel. Comience a entrenar el modelo directamente y obtenga los resultados. Este método es simple y práctico, pero la construcción de la red neuronal es demasiado compleja, hay demasiados parámetros que deben completarse y es difícil crear herramientas gráficas intuitivas de varias maneras. Solo puede usar un lenguaje relativamente fácil de usar como Python y usar código de programa simplificado para construir una red neuronal, completar parámetros, importar datos y llamar a funciones de ejecución para entrenamiento. Utilice este lenguaje para describir el modelo, pasar parámetros, transformar los datos de entrada y luego colocarlos en un marco complejo de aprendizaje profundo para su cálculo.
A los científicos les ha gustado durante mucho tiempo usar Python para experimentos de algoritmos y son buenos usando numpy para cálculos científicos y pyplot para trazar datos. Da la casualidad de que Google también usa Python internamente, por lo que usar Python era inevitable. Además de Python, el marco TensorFlow admite JavaScript, C, Java, GO y otros lenguajes. Se dice que los algoritmos de inteligencia artificial también pueden utilizar estos lenguajes. Sin embargo, los funcionarios afirmaron que otros lenguajes además de Python no necesariamente garantizan la estabilidad de la API. Por tanto, la inteligencia artificial y Python son inseparables.
En resumen, el algoritmo central de la inteligencia artificial se basa completamente en C/C porque es computacionalmente intensivo, requiere una optimización muy detallada y requiere interfaces como GPU y hardware dedicado. Todo esto se puede lograr con C/C. Entonces, en cierto sentido, C/C++ es en realidad el lenguaje más importante en el campo de la inteligencia artificial. Python es el enlace API para estas bibliotecas. Para desarrollar interfaces en varios idiomas desde otros lenguajes a C/C, Python es el más fácil y su umbral ffi también es más bajo que el de otros lenguajes. La API C de CPython está integrada bidireccionalmente, no solo expone directamente los objetos Python encapsulados, sino que también permite a los usuarios introducir nuevas funciones heredando estos objetos personalizados e incluso llamar a funciones Python desde el código C.
Por qué elegir Python, lo explicaremos
Python es más fácil para comenzar
Python siempre ha sido una herramienta importante para la informática científica y el análisis de datos. Python es el enlace API para estas bibliotecas. Es necesario desarrollar interfaces multilingües de otros idiomas a C/C. En comparación con otros lenguajes, Python es el más simple y tiene un umbral mucho más bajo. La API C de CPython es una conexión bidireccional. Puede exponer objetos Python encapsulados directamente al mundo exterior. También puede permitir a los usuarios introducir nuevas funciones heredando estos objetos personalizados e incluso llamar a funciones de Python desde el código C. Se puede decir que los tiempos hacen héroes, o que la inteligencia artificial y Python se complementan. Los algoritmos de IA promueven el desarrollo de Python y Python simplifica los algoritmos.