Haben Sie sich schon einmal gefragt: „Was ist die Programmiersprache Python oder wofür wird sie verwendet?“ Nun, dies ist die bevorzugte Sprache für maschinelles Lernen. Und sofern Sie das letzte Jahrzehnt nicht hinter dem Mond gelebt haben, sollten Sie inzwischen wissen, dass maschinelles Lernen derzeit der heißeste Trend in der heutigen Tech-Community ist.
Vor vielen Jahren hätte sich wahrscheinlich niemand eine Welt mit selbstfahrenden Fahrzeugen und Smartphones vorgestellt, die Ihnen laut mitteilen, wie das Wetter am nächsten Tag sein wird, außer vielleicht im Film.
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Software-Apps lernen jetzt von selbst, ohne dass ein Mensch eingreifen muss, und das alles dank des sogenannten maschinellen Lernens.
Laut Forbes stiegen die Patente für maschinelles Lernen von 2013 bis 2017 deutlich um 34 Prozent. Und es besteht kein Zweifel, dass dieser Trend in Zukunft in die Höhe schnellen wird.
Laut GitHub bleibt Python die primäre oder bevorzugte Programmiersprache, die für den Großteil der Forschung und Entwicklung im Bereich des maschinellen Lernens verwendet wird.
Und obwohl es ziemlich klar ist, dass dies die beliebteste Programmiersprache für maschinelles Lernen ist, untersucht dieser Artikel, warum das so ist. Diese Sprache und wofür wird Python verwendet? Diese Fragen werden beantwortet, wenn Sie die folgenden Absätze lesen.
Was ist die Sprache Python?
Wenn Sie die Antwort auf die Frage „Was ist die Sprache Python?“ wissen möchten, sollten Sie zuerst wissen, „was ist Python?“.
Zweifellos ist JavaScript die von Arbeitgebern am meisten nachgefragte Programmiersprache. Aber Python erobert die Herzen von Entwicklern ohne Einschränkungen hinsichtlich Alter, Standort oder Rasse, indem es bemerkenswerte Leistung mit kristallklarer Syntax kombiniert.
Es hat Module, Ausnahmen, Klassen sowie dynamische Typisierung und dynamische Datentypen auf hoher Ebene.
Also, was ist Python? Es ist eine universelle Codiersprache – eine objektorientierte, interpretierte und interaktive Programmiersprache auf hoher Ebene mit integrierter, dynamischer Semantik.
Es kann – neben der Webentwicklung – auch für andere Arten der Programmierung verwendet werden, ganz anders als JavaScript, CSS und HTML.
Python wird als Erweiterungssprache für Apps verwendet, die in anderen Sprachen geschrieben sind und Automatisierungsschnittstellen oder benutzerfreundliche Skripte benötigen.
Um die Frage zu beantworten: „Wofür wird Python verwendet?“ Diese gefragte Programmiersprache kann für Folgendes verwendet werden:
- Datenwissenschaft
- Durchführen mathematischer Berechnungen und Verarbeiten großer Datenmengen
- Backend- (oder serverseitige) Entwicklung mobiler und Web-Apps
- Entwicklung von Software- und Desktop-Apps
- Schreiben von Systemskripten usw.
Programmieranfänger neigen dazu, aufgrund der großen Reichweite und der zahlreichen Anwendungen oder Verwendungsmöglichkeiten Angst davor zu haben. Das ist jedoch nicht nötig, denn diese Sprache ist – genau wie viele andere vertraut klingende Programmiersprachen – leicht zu erlernen.
Diese Programmiersprache ist sehr gefragt. Und wenn Sie lernen, wie es funktioniert und wie Sie es für verschiedene Anwendungen nutzen können, erhöhen Sie Ihre Chancen, von den Top-Leuten der Tech-Welt eingestellt zu werden und innerhalb weniger Monate ein verlockendes Einkommen zu erzielen, erheblich.
Die Benutzerfreundlichkeit und Effizienz von Python bedeutet eine optimierte Qualitätssicherung, weniger Entwicklungszeit sowie einen kürzeren Debugging-Prozess. Es bietet auch eine viel höhere Kapitalrendite im Vergleich zu diesen schwer zu navigierenden Codierungsoptionen oder Alternativen.
Startup-Unternehmen lieben Python, da sie normalerweise schlank arbeiten müssen, um zu überleben, insbesondere wenn sie digitale Produkte erstellen – z. B. mobile Apps, Websites oder Softwareprogramme.
Die Verwendung dieser Programmiersprache für maschinelles Lernen ist ziemlich cool; tatsächlich wird diese Programmiersprache am meisten für maschinelles Lernen bevorzugt. Letzteres umfasst Dinge wie Finanzdienstleistungen, Spracherkennung sowie die meisten Empfehlungen, die der führende Anbieter von Film-Streaming-Diensten, Netflix, von Zeit zu Zeit anzeigt, wenn Sie sich anmelden.
Mit diesen Informationen haben Sie bisher mehr Einblicke gewonnen, die Ihnen helfen, die Frage „Was ist Python?“ zu beantworten.
Pythons zunehmende Popularität
Python ist dank seiner Vielseitigkeit, Einfachheit und Wartungsfreundlichkeit wohl eine der beliebtesten Programmiersprachen der Welt. Es ist auch die bevorzugte Programmiersprache großer Marken wie Google, Facebook, Amazon, Quora und Netflix.
Die Programmiersprache wird häufig in einigen der innovativsten und aufregendsten Technologien verwendet, darunter maschinelles Lernen, Robotik und künstliche Intelligenz.
Außerdem ist Python derzeit eine gefragte Programmiersprache an Universitäten – als beliebteste Einführungssprache – und in der Technologiewelt. Immer mehr Entwickler – vom Anfänger bis zum Profi – lernen diese und ihre zahlreichen Anwendungen, um ihr Kompetenzportfolio zu erweitern.
Entwickler kennen die Antwort auf die Frage „Wofür wird Python verwendet?“
Je mehr Menschen und Unternehmen Python verwenden, desto mehr Ressourcen werden rund um Python erstellt oder entwickelt. Die Programmiersprache ist auch die erste Wahl für Entwickler, die an komplexen Aufgaben arbeiten, ohne auf Codierungsprobleme zu stoßen.
Nachdem wir dies nun aus dem Weg geräumt haben, indem wir Antworten auf Fragen wie „Was ist die Sprache Python?“ und „Wofür wird sie verwendet?“ gegeben haben,
Lassen Sie uns herausfinden, warum es die bevorzugte Sprache ist oder sich am besten für maschinelles Lernen eignet.
Der einzige Nachteil, den Python zu haben scheint – der vernachlässigbar ist – ist, dass die Programmiersprache etwas langsamer ist als andere Sprachen von Drittanbietern. Die Datenverarbeitungskapazität dieser Programmiersprache ist jedoch außergewöhnlich.
Gründe, warum Python die bevorzugte Sprache für Maschinensprache ist
Die Programmiersprache Python ist benutzerfreundlich und hat eine niedrige Einstiegshürde
Ob Sie es glauben oder nicht, es gibt einen universellen Mangel an Programmierern. Niemand mag komplizierte Dinge wie Codierung und anderen anspruchsvollen Fachjargon, mit dem viele Programmiersprachen verbunden sind.
Die Benutzerfreundlichkeit von Python ist vielleicht der Hauptgrund, warum es sowohl von experimentellen Anfängern als auch von erfahrenen Entwicklern für maschinelles Lernen am meisten bevorzugt wird. Dies macht die Einstiegshürde extrem niedrig.
Die Einfachheit dieser gefragten Programmiersprache bedeutet, dass sich Entwickler auf allen Ebenen auf das Lösen von Problemen des maschinellen Lernens konzentrieren können, anstatt Energie und Zeit darauf zu verwenden, jede technische Nuance der Sprache zu verstehen.
Es bedeutet auch, dass Datenwissenschaftler umso schneller in Projekte des maschinellen Lernens einsteigen können, je besser sie Python beherrschen.
Die Aufgabe eines Ingenieurs für maschinelles Lernen besteht beispielsweise darin, Daten zu extrahieren, zu verarbeiten, zu verfeinern, zu bereinigen, anzuordnen und zu interpretieren, um intelligente Algorithmen zu entwickeln. Das Konzept der linearen Analysis oder Algebra kann unglaublich komplex sein und daher den größten Aufwand erfordern.
Aber Python kann schnell implementiert werden, und dies hilft Ingenieuren für maschinelles Lernen, Ideen mühelos und zeitnah ohne Stress zu validieren. Dies liefert ausführlichere Informationen.
Darüber hinaus ist Python äußerst effizient. Mit dieser Programmiersprache können Sie viel Arbeit mit weniger Codezeilen erledigen als mit anderen Alternativen. Python-Codes sind für Menschen unglaublich verständlich.
Sie ist der englischen Sprache bemerkenswert ähnlich und daher leichter zu erlernen, da ihre einfache Satzstruktur es Entwicklern ermöglicht, sicher mit komplexen Systemen zu arbeiten.
Python ist leicht zu lesen
Wenn Sie die Antwort auf die Frage „Was ist Python?“ verstehen, dann wissen Sie, dass die Programmiersprache Python unglaublich einfach zu lesen ist. Das bedeutet, dass jeder Python-Entwickler die Änderung schnell implementieren, teilen oder kopieren kann, wann immer der Code geändert werden muss.
Die Verwendung der Programmiersprache Python eliminiert daher Fehler, Verwirrung sowie widersprüchliche Paradigmen. Dies wiederum steigert die Effizienz des Ideenaustauschs, des Algorithmusaustauschs und der Tools zwischen Spezialisten für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.
Darüber hinaus bieten Tools wie IPython zusätzliche Funktionen, darunter Debugging, Testen, Tab-Vervollständigung usw. Sie ermöglichen Ausführung, parallele Anwendungsentwicklung und interaktive Überwachung.
Python ist mit mehreren Frameworks und Bibliotheken eingebettet
Python ist eine der wenigen Programmiersprachen, die mit Hunderten verschiedener Frameworks und Bibliotheken ausgestattet ist, auf die Entwickler zurückgreifen können. Eine Bibliothek ist eine Sammlung von Routinen und Funktionen, die eine Programmiersprache jederzeit nutzen kann.
Entwickler können diese große Vielfalt an Frameworks und Bibliotheken effizient nutzen und so viel Zeit sparen. Der Zugriff auf diese Bibliotheken und Frameworks bedeutet auch, dass Entwickler komplexe Aufgaben ausführen können, ohne unbedingt viele Codezeilen neu schreiben zu müssen.
Und da maschinelles Lernen stark auf Statistik, mathematischer Optimierung und Wahrscheinlichkeit beruht, helfen Python-Bibliotheken Datenwissenschaftlern dabei, verschiedene Studien nahtlos und schnell durchzuführen. Diese Vorteile haben diese Programmiersprache nach oben katapultiert und sie viel beliebter gemacht als ihre Gegenstücke!
Mehrere Python-Bibliotheken werden explizit sowohl für maschinelles Lernen als auch für künstliche Intelligenz verwendet. Hier sind einige davon:
- Scikit-learn: Dies ist eine kostenlose Softwarebibliothek für maschinelles Lernen. Zahlreiche Regressions-, Clustering- und Klassifizierungsalgorithmen beziehen sich auf diese Bibliothek. Scikit-learn kann auch in Kombination mit SciPy und NumPy verwendet werden.
- TensorFlow: TensorFlow ist ebenfalls eine kostenlose Softwarebibliothek, die für verschiedene Machine-Learning-Anwendungen wie neuronale Netzwerke usw. verwendet wird.
- Keras: Keras ist eine Open-Source-Bibliothek, die sich auf Experimente mit tiefen neuronalen Netzwerken konzentriert.
- Pandas: Wird für allgemeine Analysen und Datenstrukturen auf hohem Niveau verwendet.
- StatsModels: StatsModels wird für Datenexploration und statistische Algorithmen usw. verwendet.
- NumPy: Wird für Datenanalyse und wissenschaftliches Hochleistungsrechnen verwendet.
- Matplotlib: Wird für Histogramme, 2D-Diagramme, Diagramme usw. verwendet.
- Seaborn: Wird für die Datenvisualisierung verwendet.
- SciPy: SciPy wird für fortgeschrittenes Rechnen verwendet.
Dies sind nur einige der Bibliotheken, die Python zur beliebtesten Programmiersprache für Machine Learning machen.
Die Programmiersprache Python ist vielseitig
Ein wesentlicher Bestandteil der Softwareentwicklung ist das Testen. Python für maschinelles Lernen kann praktisch auf jeder Plattform ausgeführt werden, darunter Windows, Linux, macOS, Unix und viele mehr. Dies macht das Testen zu einem Kinderspiel, da Entwickler Tests auf jeder Plattform durchführen können.
Entwickler müssen lediglich beispielsweise PyInstaller verwenden, um ihren Code so einzurichten, dass er auf mehreren Plattformen ausgeführt werden kann. Dies bedeutet nur eines: Die Verwendung von Python für maschinelles Lernen spart Ihnen viel Geld, Zeit und Mühe!
Python ist erweiterbar und portierbar
Die Tatsache, dass Python erweiterbar und portierbar ist, ist ein weiterer Grund, warum die Programmiersprache im maschinellen Lernen weit verbreitet ist. Aufgrund dieser Eigenschaften können mehrere sprachübergreifende Operationen in Python schnell ausgeführt werden.
Viele Datenwissenschaftler verwenden gerne GPUs (Graphics Processing Units), um ihre Modelle für maschinelles Lernen auf ihren eigenen Maschinen zu trainieren. Die erweiterbare und portable Natur von Python ist hierfür hervorragend geeignet.
Python ist flexibel
Python für maschinelles Lernen ist wegen seiner großen Flexibilität sehr beliebt. Entwickler können Python zusammen mit anderen Programmiersprachen verwenden, um ihre Ziele zu erreichen.
Es ist nicht erforderlich, Quellcodes neu zu kompilieren, d. h. alle Änderungen können sofort vorgenommen und implementiert werden, sodass Sie die Ergebnisse ziemlich schnell oder in Echtzeit anzeigen können. Die Flexibilität von Python verringert auch die Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Fehlern sehr stark.
Python bietet Unternehmens- und Community-Support
Wussten Sie, dass es Python seit 1990 gibt? Das ist mehr als genug Zeit, um eine äußerst unterstützende und starke oder lebendige Community aufzubauen. Da Python eine Open-Source-Programmiersprache ist, bedeutet dies, dass Sie Zugriff auf einen riesigen und großzügigen Pool an Ressourcen haben, den Sie nutzen können, egal ob Sie Anfänger oder sogar Profi sind.
Und infolgedessen können Python-Lernende oder -Neulinge ihre Fähigkeiten und Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen schnell verbessern, was zur zunehmenden Popularität der Programmiersprache führt.
Wenn Sie auf Ihrem Weg zum erfahrenen Python-Entwickler auf Herausforderungen stoßen, wird Ihnen jemand in der Community eine helfende Hand anbieten.
In Python-Communitys und -Foren werden mehrere häufige Probleme diskutiert. Es gibt auch mehrere Ressourcen oder Python-Dokumentationen online, um maschinelles Lernen in Python zu fördern!
Natürlich ist die Unternehmensunterstützung ein wichtiger Teil des Erfolgs von Python für maschinelles Lernen in der Technologiewelt. Wie bereits erwähnt, verwenden Google, Facebook, Netflix, Quora, Instagram usw. diese innovative Programmiersprache für ihre umfangreichen Produkte.
Google ist im Alleingang für die Entwicklung der meisten umfangreichen Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen wie TensorFlow, Keras usw. verantwortlich.
Python kann aufgrund seiner erweiterbaren Natur nahtlos in .NET-Komponenten oder C/C++-Bibliotheken und Java integriert werden.
Python ist zweifellos die beste und bevorzugte Wahl/Programmiersprache für maschinelles Lernen. Es ist benutzerfreundlich und hilft dabei, die Datenvalidierung nahezu fehlerfrei und schnell durchzuführen.
Der Zugriff auf ein gut entwickeltes Bibliotheksökosystem ermöglicht es Entwicklern, Aufgaben auszuführen, die keine umfangreiche Codierung erfordern.
Die Vielseitigkeit von Python ermöglicht es auch, Tests effizient und auf jeder Plattform durchzuführen, einschließlich Windows, Linux, Macintosh, Solaris und Unix.
Infolgedessen haben sowohl Anfänger als auch Profis Python aufgegriffen, was es sehr beliebt macht und es Unternehmen erleichtert, Entwickler einzustellen, die über die richtigen Fähigkeiten verfügen, um sich intensiv in Projekte zum maschinellen Lernen einzubringen.
Mit diesen Punkten und Informationen sollten Sie die Antwort auf die Frage „Was ist die Sprache Python?“ haben
