WAAROM PYTHON ZO GOED IS VOOR AI, MACHINE LEARNING & DEEP LEARNING

Python is de laatste jaren gestaag gegroeid en mikt nu op de positie van een van de meest populaire programmeertalen ter wereld. Gebruikt voor toepassingen variërend van webontwikkeling tot scripting en procesautomatisering, is Python snel de topkeuze aan het worden onder ontwikkelaars voor kunstmatige intelligentie (AI), machine learning en deep learning-projecten.

Wij gebuiken o.a. python voor machine learning

AI heeft een wereld van kansen gecreëerd voor applicatieontwikkelaars. Met AI kan Spotify artiesten en liedjes aan gebruikers aanbevelen of Netflix u laten weten welke shows u later wilt zien. Het wordt ook veel gebruikt door bedrijven in de klantenservice om zelfbediening te stimuleren en de workflows + productiviteit van medewerkers te verbeteren. En in een tijd van de 'text generation' wordt speech tot text ook steeds relevanter.

Maar wat is het met Python dat het zo geschikt maakt voor AI? Hieronder leest u de belangrijkste redenen waarom Python de programmeertaal is voor ontwikkelaars die werken op het gebied van machine learning en deep learning en waarom u dit zou moeten overwegen voor uw volgende AI-project.


HET VERSCHIL TUSSEN AI, MACHINE LEARNING EN DEEP LEARNING

Het kan nuttig zijn om het verschil tussen AI, machine learning en deep learning te begrijpen. Eenvoudig gezegd is deep learning een subset van machine learning en is AI de algemene categorie die machine learning bevat.

AI is in wezen elke intelligentie die wordt vertoond door een machine die leidt tot een optimale of suboptimale oplossing, gegeven een probleem. Machinaal leren gaat vervolgens een stap verder door algoritmen te gebruiken om gegevens te ontleden en er van te leren om weloverwogen beslissingen te nemen.

Deep learning functioneert op een vergelijkbare manier, maar heeft zeer verschillende mogelijkheden; namelijk het vermogen om conclusies te trekken op een manier die lijkt op menselijke besluitvorming. Het doet dit door een gelaagde structuur van algoritmen te gebruiken die zijn geïnspireerd door het neurale netwerk ( lees: neural networks ) van het menselijk brein. Het resultaat is een model dat meerdere niveaus van representatie kan leren die overeenkomen met verschillende niveaus van abstractie.


WAT MAAKT DEEP LEARNING WITH PYTHON EEN GESCHIKTE KEUZE VOOR AI?

Python heeft de voorkeur voor een hele reeks toepassingen, maar wat maakt het bijzonder geschikt voor projecten met AI?

Uitgebreide selectie van bibliotheken en frameworks

Een van de aspecten die Python een geschikte keuze maakt, is de overvloed aan bibliotheken en frameworks die codering vergemakkelijken en ontwikkelingstijd besparen. Machine learning en Deep learning worden uitzonderlijk goed verzorgd.

NumPy, gebruikt voor wetenschappelijke berekeningen, SciPy voor geavanceerde berekening en scikit-learn voor data mining en data-analys. Deze behoren tot de meest populaire bibliotheken en werken naast zware kaders als TensorFlow, CNTK en Apache Spark. In termen van machine learning en deep learning models zijn deze bibliotheken ( bijv. een keras library) en frameworks in essentie Python-first, terwijl sommige, zoals PyTorch, specifiek voor Python zijn geschreven.

Lees op onze site 'DEEP LEARNING WITH PYTHON' en hoe wij AI oplossingen bedenken.

De eenvoud

Python staat bekend om zijn beknopte, leesbare code en is bijna ongeëvenaard als het gaat om gebruiksgemak en eenvoud, vooral voor nieuwe ontwikkelaars. Dit heeft verschillende voordelen voor machine learning en deep-learning.

Zowel ML als DL vertrouwen op uiterst complexe algoritmen en meerfasewerkstromen, dus hoe minder een ontwikkelaar zich zorgen hoeft te maken over de fijne kneepjes van codering, hoe meer zij zich kunnen richten op het vinden van oplossingen voor problemen en het bereiken van de doelstellingen van het project.

De eenvoudige syntaxis van Python betekent dat het ook sneller is in ontwikkeling dan veel programmeertalen, en stelt de ontwikkelaar in staat om snel algoritmen te testen zonder deze te hoeven implementeren.

Bovendien is gemakkelijk leesbare code van onschatbare waarde voor codering in samenwerkingsverband, of wanneer machine learning of deep learning-projecten van eigenaar wisselen tussen ontwikkelteams. Dit is met name het geval als een project veel aangepaste bedrijfslogica of componenten van derden bevat.

Overvloed aan ondersteuning

Python is een open-source programmeertaal en wordt ondersteund door een heleboel bronnen en documentatie van hoge kwaliteit. Het heeft ook een grote en actieve gemeenschap van ontwikkelaars die bereid zijn om advies en hulp te bieden in alle stadia van het ontwikkelingsproces.


CONCLUSIE

AI heeft een diepgaand effect op de wereld waarin we leven, met nieuwe toepassingen die de hele tijd opkomen. Slimme ontwikkelaars kiezen Python als hun go-to programmeertaal voor de talloze voordelen die het bijzonder geschikt maken voor machine learning en deep learning projecten.

Python's uitgebreide selectie van machine-learning-specifieke bibliotheken en frameworks vereenvoudigen het ontwikkelingsproces en verkorten de ontwikkelingstijd. De eenvoudige syntaxis en leesbaarheid van Python bevorderen het snel testen van complexe algoritmen en maken de taal toegankelijk voor niet-programmeurs. Het vermindert ook de cognitieve overhead op ontwikkelaars, waardoor hun mentale hulpbronnen vrijkomen, zodat ze zich kunnen concentreren op het oplossen van problemen en het bereiken van projectdoelen. Ten slotte maakt de eenvoudige syntaxis het gemakkelijker om samen te werken of projecten over te dragen tussen ontwikkelaars. Python beschikt ook over een grote, actieve gemeenschap van ontwikkelaars die graag hulp en ondersteuning bieden, wat van onschatbare waarde kan zijn bij het omgaan met dergelijke complexe projecten.

Hoewel andere programmeertalen ook kunnen worden gebruikt in AI-projecten, is er geen reden om van het feit af te wijken dat Python op het scherpst van de snede staat en dat er veel aandacht aan moet worden besteed. Dit is waarom u Python zeker moet overwegen voor je AI-project. Wij helpen u graag bij deze keuze. Neem vandaag nog vrijblijvend contact met ons op om te informeren naar de mogelijkheden voor het inzetten van Python voor uw AI, Machine Learning of Deep Learning project.

Categorieën

Vraag nu een vrijblijvende offerte aan voor de ontwikkeling van uw app idee of software oplossing en ontvang binnen 24 uur reactie.

  • orange
  • openbaarministerie
  • valvoline
  • temptationisland
  • smurfitkappa
  • zodiaknl
  • bekina boots
  • leprastichting
  • apk group
  • boersenlem
  • world fashion centre
  • ijbgroep
  • slijptechniek enter
  • dermatude
  • motoroccasion
  • nouveau contour
  • ssh
  • stichting robijn
  • amstelveen college
  • Zorgaccent
  • afas