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파이썬은 인공지능과 같은가요?
인공지능과 파이썬의 기원은 우리가 통계를 계산하거나 excel 을 표로 선택할 때와 같다. 왜냐하면 우리가 덧셈, 곱셈, 나눗셈, 함수가 필요할 때 우리는 회사를 적용하기만 하면 되기 때문이다. SUM, AVERAGE 등의 함수는 C++/C# 등의 언어로 실행되므로 Excel 은 계산이 아닌 표시 형식일 뿐입니다. 마찬가지로, Python 은 인공지능을 배울 때 심도 있는 학습 프레임워크를 조작하는 도구일 뿐이다. 실제로 운영을 담당하는 주요 모듈은 Python 에 의존하지 않지만 많은 복잡한 C++/CUDA 프로그램이 실제로 작동합니다.
인공지능을 깊이 배울 때 스스로 계산하고 C++ 코드 조작을 쓰는 것은 너무 복잡하다. 이때 프로그래머는 복잡한 Excel 구성 테이블을 사용하지 않고 매개변수 가져오기 데이터를 직접 채우고 버튼 한 번으로 훈련 모델을 시작하여 결과를 얻을 수 있는 신경 네트워크를 구축하려고 합니다. 이 방법은 간단하고 실용적이지만 신경망 구축이 너무 복잡해서 작성해야 할 매개변수가 너무 많아 다양한 옵션을 직관적인 그래픽 도구로 만들기가 어렵다. 비교적 사용하기 쉬운 파이썬 같은 언어로, 단순화된 프로그램 코드를 통해 신경망을 구축하고, 매개변수를 채우고, 데이터를 가져오고, 실행 함수를 호출하여 훈련을 할 수 있습니다. 이 언어는 모델을 설명하고, 매개변수를 전달하고, 입력 데이터를 변환한 다음 계산을 위해 복잡한 심도 있는 학습 프레임워크에 던지는 데 사용됩니다. 그렇다면 왜 파이썬을 선택했을까요?
과학자들은 오래전부터 파이썬 실험 알고리즘을 즐겨 사용했고, numpy 를 사용하여 과학 계산을 하고, pyplot 을 사용하여 데이터 맵을 그리는 것도 잘했다. Python 은 구글에서도 광범위하게 사용되기 때문에 Python 을 채택하는 것은 필연적이다. 파이썬 외에도 TensorFlow 프레임워크는 실제로 JavaScript, c++, Java, GO 등의 언어를 지원합니다. 인공지능 알고리즘도 이것들을 사용할 수 있다고 한다. 그러나 공식 발표에 따르면 Python 이외의 언어는 반드시 API 의 안정성을 약속하는 것은 아니다. 그래서 인공지능과 파이썬은 불가분의 관계입니다.
인공지능의 핵심 알고리즘은 C/C++ 에 전적으로 의존하고 있습니다. 계산량이 많고, 매우 세밀한 최적화가 필요하며, GPU, 특수 하드웨어 등의 인터페이스가 필요합니다. C/C++ 만 할 수 있습니다. 그래서 어떤 의미에서 C/C++ 는 실제로 인공지능 분야에서 가장 중요한 언어이다. 파이썬은 이러한 라이브러리의 API 바인딩입니다. Python 은 다른 언어에서 C/C++ 로 연결되는 교차 언어 인터페이스를 개발하기 위해 가장 간단하며 다른 언어의 FFI 임계값보다 훨씬 낮습니다. CPython 의 C API 는 양방향으로 캡슐화된 Python 객체를 직접 공개할 수 있으므로 이러한 사용자 객체를 상속하여 새 특성을 도입하거나 c 코드에서 Python 함수를 호출할 수도 있습니다.
파이썬은 항상 과학 컴퓨팅 및 데이터 분석을 위한 중요한 도구였습니다. 파이썬은 이러한 라이브러리의 API 바인딩이며 다른 언어에서 C/C++ 로 연결되는 언어 간 인터페이스를 개발해야 합니다. 파이썬은 가장 간단하고, 다른 언어의 FFI 문턱은 훨씬 낮다. CPython 의 C API 는 양방향 융합입니다. 캡슐화된 파이썬 객체를 직접 공개할 수 있으며, 사용자가 이러한 사용자 정의 객체를 상속하여 새로운 기능을 도입하거나 c 코드에서 파이썬 함수를 호출할 수도 있습니다. 시세가 영웅을 만든다고 해도 인공지능과 파이썬이 서로 성취했다고 할 수 있다. 인공지능 알고리즘은 Python 의 발전을 촉진시켰고, Python 은 알고리즘을 더 쉽게 만들었다.