Tại sao trăn tốt cho ml?

Học máy [ML] là một loại lập trình cho phép máy tính tự động học hỏi từ dữ liệu được cung cấp cho chúng và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần lập trình có chủ ý

Nó dựa trên các thuật toán phân tích dữ liệu, tìm hiểu và phân tích chúng, đồng thời đưa ra dự đoán hoặc quyết định thông minh theo cách tự trị

khóa học liên quan. Khóa học máy Python

Với đặc tính thông minh này của Machine Learning, nó thường được thay thế bằng Trí tuệ nhân tạo [AI]

Tuy nhiên, chính xác mà nói, ML chỉ là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo. Machine Learning đơn giản là AI được áp dụng dựa trên ý tưởng rằng máy móc cần được cấp quyền truy cập vào dữ liệu để chúng tự học và phân tích dữ liệu đó

Tại sao lại dùng Python cho Machine Learning?

Bạn có thể yêu cầu. Ngôn ngữ lập trình tốt nhất để sử dụng cho máy học là gì?

Nếu bạn tiếp tục đọc, bạn sẽ biết tại sao Python cho Machine Learning là lựa chọn hàng đầu của bạn

1. Python rất dễ hiểu

Xin nhắc lại, Machine Learning chỉ đơn giản là nhận dạng các mẫu trong dữ liệu của bạn để có thể tự cải thiện và đưa ra quyết định thông minh

Python là ngôn ngữ lập trình phù hợp nhất cho việc này vì nó dễ hiểu và bạn có thể tự đọc

Tính dễ đọc, không phức tạp và khả năng tạo nguyên mẫu nhanh khiến nó trở thành ngôn ngữ phổ biến đối với các nhà phát triển và lập trình viên trên toàn thế giới

2. Python đi kèm với một số lượng lớn thư viện

Nhiều thư viện sẵn có này dành cho Học máy và Trí tuệ nhân tạo, đồng thời có thể dễ dàng áp dụng ngay lập tức

Một số thư viện là

• scikit-learning để khai thác, phân tích dữ liệu và Học máy;
• Tensorflow, một thư viện mạng thần kinh cấp cao;
• pylearn2 cũng lý tưởng cho khai thác dữ liệu và Học máy, nhưng linh hoạt hơn scikit-learning

3. Python cho phép triển khai dễ dàng và mạnh mẽ

Điều khiến Python trở thành một trong những lựa chọn hàng đầu cho Machine Learning là khả năng triển khai dễ dàng và mạnh mẽ của nó

Với các ngôn ngữ lập trình khác, người mới bắt đầu viết mã hoặc sinh viên cần làm quen với ngôn ngữ này trước khi có thể sử dụng nó cho ML hoặc AI

Đây không phải là trường hợp của Python. Ngay cả khi bạn chỉ có kiến ​​thức cơ bản về ngôn ngữ Python, bạn vẫn có thể sử dụng if cho Machine Learning vì có rất nhiều thư viện, tài nguyên và công cụ dành cho bạn

Ngoài ra, bạn sẽ tốn ít thời gian hơn để viết mã và gỡ lỗi trên Python so với trên Java hoặc C++

Nói chung, các lập trình viên ML và AI thà dành thời gian xây dựng các thuật toán và phương pháp phỏng đoán của họ hơn là sửa mã của họ để tìm các lỗi cú pháp

4. Cú pháp thân thiện và khả năng đọc ở cấp độ con người

Python là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng sử dụng kịch bản hiện đại và cú pháp thân thiện

Được thiết kế với khả năng đọc gần như ở cấp độ con người, bản chất kịch bản của Python cho phép các lập trình viên và lập trình viên kiểm tra giả thuyết của họ và chạy các thuật toán của họ rất nhanh

Đây là lý do tại sao các ngôn ngữ lập trình cấu trúc như Java, Perl và C ++ yêu cầu mã hóa cứng thường không được ưa chuộng cho Machine Learning

Tóm lại, cho dù bạn là một lập trình viên có kinh nghiệm hay người mới bắt đầu viết mã, bạn có thể làm rất nhiều thứ với Python, điều này rất lý tưởng để thực hiện một loạt các tác vụ Machine Learning phức tạp.

Tất cả những lý do được đề cập ở trên khiến Python trở thành một kỹ năng ngôn ngữ được ưa thích và tìm kiếm trong thế giới CNTT

5. Cộng đồng

Cuối cùng, Python cung cấp hỗ trợ rộng rãi. Bởi vì rất nhiều người, cả lập trình viên và người dùng bình thường, coi Python là tiêu chuẩn, nên cộng đồng hỗ trợ của nó rất lớn, càng làm tăng mức độ phổ biến của Python hơn nữa

Trí tuệ nhân tạo [AI] và Machine Learning [ML] là vận đen mới của ngành CNTT. Trong khi các cuộc thảo luận về sự an toàn của sự phát triển của nó tiếp tục leo thang, các nhà phát triển mở rộng khả năng và năng lực của trí tuệ nhân tạo. Trí tuệ nhân tạo ngày nay đã vượt xa ý tưởng khoa học viễn tưởng. Nó đã trở thành một điều cần thiết. Được sử dụng rộng rãi để xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ, AI giúp xử lý những công việc không thể thực hiện thủ công được nữa do khối lượng và cường độ tăng lên đáng kể.

Chẳng hạn, AI được áp dụng trong phân tích để xây dựng các dự đoán có thể giúp mọi người tạo ra các chiến lược mạnh mẽ và tìm kiếm các giải pháp hiệu quả hơn. áp dụng AI trong các nền tảng đầu tư để nghiên cứu thị trường và dự đoán nơi đầu tư tiền để có lợi nhuận lớn hơn. Ngành du lịch sử dụng AI để đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa hoặc khởi chạy chatbot, đồng thời nâng cao trải nghiệm tổng thể của người dùng. Những ví dụ này cho thấy rằng AI và ML được sử dụng trong quá trình tải dữ liệu để mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn, cá nhân hơn và chính xác hơn

Công nghệ hình thức AI và ML của tương lai như thế nào

Ngày nay, với sự mở rộng về khối lượng và độ phức tạp của dữ liệu, AI và ML được sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu. Công bằng mà nói, bộ não con người có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu, nhưng khả năng này bị giới hạn bởi khối lượng dữ liệu mà nó có thể hấp thụ bất cứ lúc nào. Trí tuệ nhân tạo thoát khỏi giới hạn này. Những dự đoán và thông tin chi tiết chính xác hơn do AI cung cấp sẽ cải thiện hiệu quả kinh doanh, giảm chi phí sản xuất và tăng năng suất. Không có gì ngạc nhiên khi nhiều ngành áp dụng AI và ML để cải thiện hiệu suất và thúc đẩy phát triển sản phẩm

Theo nghiên cứu của Deloitte, các công ty sử dụng AI là xu hướng mới nhất trong quá trình chuyển đổi công nghệ nhằm cải thiện năng suất. Điều đó cũng được chứng minh bằng dự đoán của họ rằng trong vòng 24 tháng tới, số lượng công ty sẽ sử dụng AI trong các sản phẩm và quy trình của họ để đạt được hiệu quả cao hơn và các mục tiêu chiến lược có thể sẽ tăng lên. Nói ngắn gọn, AI giúp làm việc tốt hơn với ít nỗ lực hơn

Với những lợi ích được liệt kê của việc sử dụng AI, ngày càng có nhiều công ty mong muốn sử dụng nó. Tuy nhiên, AI là con đường hai chiều — được sử dụng để tối ưu hóa quy trình phân tích, đây không phải là công nghệ dễ phát triển nhất. Do khối lượng dữ liệu khổng lồ cần phân tích, sản phẩm AI phải có khả năng xử lý quy trình tải cao một cách hiệu quả và không mất quá nhiều thời gian cho việc đó. Để làm cho nó hoạt động bình thường, ngôn ngữ thích hợp phải được chọn để phát triển nó. Cái sẽ không quá phức tạp về mặt cú pháp, sẽ có thể xử lý các quy trình phức tạp và dễ hỗ trợ

Python là ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho AI và ML

Khi AI và ML đang được áp dụng trên nhiều kênh và ngành khác nhau, các tập đoàn lớn đầu tư vào các lĩnh vực này và nhu cầu về các chuyên gia về ML và AI cũng tăng theo. Jean Francois Puget, từ bộ phận học máy của IBM, bày tỏ quan điểm của mình rằng Python là ngôn ngữ phổ biến nhất cho AI và ML và dựa trên kết quả tìm kiếm xu hướng trên thực tế. com

Theo biểu đồ từ Francois Puget, Python là ngôn ngữ mã chính cho AI và ML

Chúng tôi đã tiến hành một số nghiên cứu về các mặt mạnh của Python và tìm ra lý do tại sao bạn nên chọn Python khi đưa các dự án AI và ML của mình vào cuộc sống

Bạn cũng có thể thích

1. Một hệ sinh thái thư viện tuyệt vời

Một sự lựa chọn tuyệt vời của các thư viện là một trong những lý do chính Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất được sử dụng cho AI. Thư viện là một mô-đun hoặc một nhóm mô-đun được xuất bản bởi các nguồn khác nhau như PyPi, bao gồm một đoạn mã được viết sẵn cho phép người dùng tiếp cận một số chức năng hoặc thực hiện các hành động khác nhau. Các thư viện Python cung cấp các mục cấp cơ sở để các nhà phát triển không phải viết mã chúng ngay từ đầu mỗi lần

ML yêu cầu xử lý dữ liệu liên tục và các thư viện của Python cho phép bạn truy cập, xử lý và chuyển đổi dữ liệu. Đây là một số thư viện phổ biến nhất mà bạn có thể sử dụng cho ML và AI

• Scikit-learning để xử lý các thuật toán ML cơ bản như phân cụm, hồi quy tuyến tính và logistic, hồi quy, phân loại và các thuật toán khác
• Pandas cho cấu trúc và phân tích dữ liệu cấp cao. Nó cho phép hợp nhất và lọc dữ liệu, cũng như thu thập dữ liệu từ các nguồn bên ngoài khác như Excel chẳng hạn
• Máy ảnh dành cho học sâu. Nó cho phép tính toán và tạo mẫu nhanh, vì nó sử dụng GPU ngoài CPU của máy tính
• TensorFlow để làm việc với học sâu bằng cách thiết lập, đào tạo và sử dụng mạng thần kinh nhân tạo với bộ dữ liệu lớn
• Matplotlib để tạo các ô 2D, biểu đồ, biểu đồ và các hình thức trực quan hóa khác
• NLTK để làm việc với ngôn ngữ học tính toán, nhận dạng và xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Scikit-image để xử lý ảnh
• PyBrain cho mạng lưới thần kinh, học tập tăng cường và không giám sát
• Caffe dành cho deep learning cho phép chuyển đổi giữa CPU và GPU và xử lý hơn 60 triệu hình ảnh mỗi ngày bằng một GPU NVIDIA K40 duy nhất
• StatsModels cho các thuật toán thống kê và khám phá dữ liệu

Trong kho lưu trữ PyPI, bạn có thể khám phá và so sánh nhiều thư viện Python hơn

2. Rào cản gia nhập thấp

Làm việc trong ngành ML và AI đồng nghĩa với việc bạn phải xử lý một đống dữ liệu cần xử lý một cách thuận tiện và hiệu quả nhất. Rào cản gia nhập thấp cho phép nhiều nhà khoa học dữ liệu nhanh chóng tiếp thu Python và bắt đầu sử dụng nó để phát triển AI mà không tốn quá nhiều công sức học ngôn ngữ này

Ngôn ngữ lập trình Python giống với ngôn ngữ tiếng Anh hàng ngày và điều đó làm cho quá trình học dễ dàng hơn. Cú pháp đơn giản của nó cho phép bạn làm việc thoải mái với các hệ thống phức tạp, đảm bảo mối quan hệ rõ ràng giữa các phần tử hệ thống

Chẳng hạn, mã này được viết với mục đích tìm hiểu xem một số đầu vào có phải là số nguyên tố hay không

Đây là quan điểm của mã

test_number = 407 # our example is not a prime number# prime numbers are greater than 1if test_number > 1:# check for factorsnumber_list = range[2, test_number]for number in number_list:number_of_parts = test_number // numberprint[f"{test_number} is not a prime number"]print[f"{number} times {number_of_parts} is {test_number}"]breakelse:print[f"{test_number} is a prime number"]else:print[f"{test_number} is not a prime number"]

Và như bạn có thể thấy ở hàng cuối cùng, kết quả của đoạn mã này là số kiểm tra không phải là số nguyên tố. Nói thẳng ra, một người nói tiếng Anh có thể dễ dàng hiểu ý nghĩa của mã, vì nó sử dụng các từ tiếng Anh đơn giản

Ngoài ra, có rất nhiều tài liệu có sẵn và cộng đồng Python luôn sẵn sàng trợ giúp và đưa ra lời khuyên

3. Uyển chuyển

Python cho máy học là một lựa chọn tuyệt vời vì ngôn ngữ này rất linh hoạt

• Nó cung cấp một tùy chọn để chọn sử dụng OOP hoặc tập lệnh
• Cũng không cần biên dịch lại mã nguồn, nhà phát triển có thể thực hiện bất kỳ thay đổi nào và nhanh chóng thấy kết quả
• Các lập trình viên có thể kết hợp Python và các ngôn ngữ khác để đạt được mục tiêu của mình

Hơn nữa, tính linh hoạt cho phép các nhà phát triển chọn phong cách lập trình mà họ hoàn toàn cảm thấy thoải mái hoặc thậm chí kết hợp các phong cách này để giải quyết các loại vấn đề khác nhau theo cách hiệu quả nhất

• Kiểu mệnh lệnh bao gồm các lệnh mô tả cách máy tính thực hiện các lệnh này. Với phong cách này, bạn xác định trình tự tính toán xảy ra khi thay đổi trạng thái chương trình
• Kiểu chức năng còn được gọi là khai báo vì nó tuyên bố những thao tác nào sẽ được thực hiện. Nó không xét đến trạng thái chương trình, so với kiểu mệnh lệnh, nó khai báo các câu lệnh dưới dạng phương trình toán học
• Phong cách hướng đối tượng dựa trên hai khái niệm. lớp và đối tượng, nơi các đối tượng tương tự tạo thành các lớp. Phong cách này không được Python hỗ trợ đầy đủ vì nó không thể thực hiện đóng gói đầy đủ, nhưng các nhà phát triển vẫn có thể sử dụng phong cách này ở một mức độ hữu hạn
• Phong cách thủ tục là phổ biến nhất đối với những người mới bắt đầu, vì nó tiến hành các nhiệm vụ theo định dạng từng bước. Nó thường được sử dụng để giải trình tự, lặp lại, mô đun hóa và lựa chọn

Yếu tố linh hoạt làm giảm khả năng xảy ra lỗi, vì các lập trình viên có cơ hội kiểm soát tình hình và làm việc trong một môi trường thoải mái

4. Nền tảng độc lập

Python không chỉ dễ sử dụng, dễ học mà còn rất linh hoạt. Điều chúng tôi muốn nói là Python dành cho phát triển máy học có thể chạy trên mọi nền tảng bao gồm Windows, MacOS, Linux, Unix và 21 nền tảng khác. Để chuyển quy trình từ nền tảng này sang nền tảng khác, nhà phát triển cần thực hiện một số thay đổi quy mô nhỏ và sửa đổi một số dòng mã để tạo dạng mã thực thi cho nền tảng đã chọn. Các nhà phát triển có thể sử dụng các gói như PyInstaller để chuẩn bị mã của họ để chạy trên các nền tảng khác nhau

Một lần nữa, điều này giúp tiết kiệm thời gian và tiền bạc cho các thử nghiệm trên nhiều nền tảng khác nhau và làm cho toàn bộ quy trình trở nên đơn giản và thuận tiện hơn

5. khả năng đọc

Python rất dễ đọc nên mọi người đều có thể hiểu mã của đồng nghiệp và thay đổi, sao chép hoặc chia sẻ mã đó. Không có nhầm lẫn, lỗi hoặc mô hình xung đột và điều này dẫn đến việc trao đổi thuật toán, ý tưởng và công cụ hiệu quả hơn giữa các chuyên gia AI và ML

Ngoài ra còn có các công cụ như IPython, đây là một trình bao tương tác cung cấp các tính năng bổ sung như kiểm tra, gỡ lỗi, hoàn thành tab, v.v. và tạo điều kiện thuận lợi cho quy trình làm việc

6. Tùy chọn trực quan tốt

Chúng tôi đã đề cập rằng Python cung cấp nhiều thư viện khác nhau và một số trong số chúng là những công cụ trực quan tuyệt vời. Tuy nhiên, đối với các nhà phát triển AI, điều quan trọng cần nhấn mạnh là trong trí tuệ nhân tạo, học sâu và học máy, điều quan trọng là có thể biểu diễn dữ liệu ở định dạng mà con người có thể đọc được.

Các thư viện như Matplotlib cho phép các nhà khoa học dữ liệu xây dựng biểu đồ, biểu đồ và sơ đồ để hiểu dữ liệu tốt hơn, trình bày hiệu quả và trực quan hóa. Các giao diện lập trình ứng dụng khác nhau cũng đơn giản hóa quy trình trực quan hóa và giúp tạo báo cáo rõ ràng dễ dàng hơn

7. Sự đóng góp cho cộng đồng

Nó luôn rất hữu ích khi có sự hỗ trợ cộng đồng mạnh mẽ được xây dựng xung quanh ngôn ngữ lập trình. Python là một ngôn ngữ nguồn mở, có nghĩa là có rất nhiều tài nguyên mở cho các lập trình viên bắt đầu từ những người mới bắt đầu và kết thúc bằng những chuyên gia

Rất nhiều tài liệu về Python có sẵn trực tuyến cũng như trong các cộng đồng và diễn đàn Python, nơi các lập trình viên và nhà phát triển máy học thảo luận về lỗi, giải quyết vấn đề và giúp đỡ lẫn nhau

Ngôn ngữ lập trình Python hoàn toàn miễn phí cũng như rất nhiều thư viện và công cụ hữu ích

8. ngày càng phổ biến

Do những ưu điểm đã thảo luận ở trên, Python ngày càng trở nên phổ biến hơn đối với các nhà khoa học dữ liệu. Theo StackOverflow, mức độ phổ biến của Python được dự đoán sẽ tăng lên cho đến năm 2020, ít nhất là

Điều này có nghĩa là việc tìm kiếm nhà phát triển và thay thế người chơi trong nhóm nếu cần sẽ dễ dàng hơn. Ngoài ra, chi phí cho công việc của họ có thể không cao như khi sử dụng ngôn ngữ lập trình ít phổ biến hơn

Các trường hợp sử dụng Python cho AI và ML

Python cung cấp nhiều tính năng hữu ích cho AI và ML nói riêng và điều đó khiến nó trở thành ngôn ngữ tốt nhất cho những mục đích này. Không có gì ngạc nhiên khi các ngành công nghiệp khác nhau sử dụng Python để dự đoán và các nhiệm vụ học máy khác

Hãy xem xét kỹ hơn một số ví dụ trong

• Du lịch;
• công nghệ tài chính;
• Vận chuyển;
• Chăm sóc sức khỏe

Du lịch

Ví dụ: gã khổng lồ ngành du lịch Skyscanner đã sử dụng thuật toán ML không giám sát của Python để dự đoán hành vi của các tuyến máy bay mới. Họ so sánh hàng ngàn điểm xuất phát và điểm đến, đánh giá từng điểm đến với 30 tiêu chí khác nhau để xác định nhu cầu của hành khách. Kết quả của họ được hiển thị trên bảng điều khiển, nơi bạn có thể chọn bất kỳ thành phố gốc nào để xem các nhóm điểm đến được đánh số từ 0 đến 9 và đặc điểm của chúng

Một ví dụ như vậy cực kỳ hữu ích để gợi ý các điểm đến cho người dùng, hỗ trợ tạo ngân sách tiếp thị cũng như đặt giá ban đầu cho các tuyến mới

công nghệ tài chính

giúp giải quyết các vấn đề liên quan đến quản lý rủi ro, phòng chống gian lận, ngân hàng được cá nhân hóa, tự động hóa và các công cụ khác giúp cung cấp dịch vụ tài chính chất lượng cao cho người dùng. Người ta dự đoán rằng AI trong fintech có thể giảm 22% chi phí hoạt động vào năm 2030, mang lại doanh thu ấn tượng 1 nghìn tỷ đô la

Một số ví dụ thành công về phần mềm ngân hàng trực tuyến được xây dựng trên Python là Venmo, Affirm hoặc Robinhood. Các dịch vụ này không chỉ cho phép người dùng thực hiện và kiểm soát các khoản thanh toán và mua hàng của họ mà còn tạo ra một mạng xã hội bên trong phần mềm để mọi người có thể duy trì kết nối

Khi nói đến tiền điện tử, Python được sử dụng để xây dựng các giải pháp như Anaconda để phân tích thị trường một cách hiệu quả, đưa ra dự đoán và trực quan hóa dữ liệu

Vận chuyển

Uber đã phát triển nền tảng ML Michelangelo PyML bằng Python. Họ sử dụng nó để dự đoán trực tuyến và ngoại tuyến, giải quyết các công việc hàng ngày. Michelangelo PyML là phần mở rộng của sản phẩm Michelangelo ban đầu có khả năng mở rộng nhưng không đủ linh hoạt. Giờ đây, người dùng có thể xác thực các mô hình bằng PyML, sau đó sao chép chúng trong Michelangelo để có hiệu quả và khả năng mở rộng tối đa

Chăm sóc sức khỏe

AI đang định hình lại ngành chăm sóc sức khỏe bằng cách giúp dự đoán và quét bệnh, phát hiện chấn thương và giúp mọi người duy trì sức khỏe tốt ngay cả trong công việc hàng ngày bằng các ứng dụng di động dễ sử dụng

Có rất nhiều dự án dựa trên AI tuyệt vời trong ngành. Ví dụ, Fathom là một hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên được tạo ra để phân tích hồ sơ sức khỏe điện tử và nhiệm vụ của họ là “tự động hóa mã hóa y tế”. ” Các nhà lãnh đạo của họ đã đến từ các công ty như Google, Amazon, Facebook hoặc các trường đại học Stanford và Harvard

AiCure là một công ty khởi nghiệp khác tập trung vào việc đảm bảo bệnh nhân dùng đúng thuốc vào đúng thời điểm. Với mục đích đó, họ sử dụng các công nghệ như nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng viên thuốc và nhận dạng hành động. Ứng dụng này cũng có thể phân tích trạng thái của bệnh nhân và hiểu liệu phương pháp điều trị có hiệu quả hay không. Họ sử dụng IMA, một trợ lý y tế tương tác có thể thu thập dữ liệu quan trọng về mặt lâm sàng, sau đó phần mềm có thể phân tích

Sự phổ biến ngày càng tăng dẫn đến nhu cầu ngày càng tăng đối với các lập trình viên Python trong cộng đồng khoa học dữ liệu và việc chọn một ngôn ngữ có nhu cầu cao là một lựa chọn khôn ngoan, vì trong tương lai, nó sẽ cho phép nhiều chức năng hơn nữa.

Python cho máy học. các dự án mã nguồn mở hữu ích

Bản chất nguồn mở của Python cho phép bất kỳ công ty phát triển AI nào chia sẻ thành quả của họ với cộng đồng. Nếu bạn đã quyết định học Python hoặc muốn sử dụng ngôn ngữ này cho các dự án AI của mình, thì đây là danh sách các dự án mã nguồn mở hữu ích để bạn bắt đầu

• OpenCog Foundation
  OpenCog đang “cùng nhau xây dựng những bộ óc tốt hơn” bằng cách nỗ lực tạo ra Trí tuệ tổng hợp nhân tạo [AGI] với khả năng của con người. Nó được thành lập vào năm 2011 và hiện tại, nó được sử dụng tại dự án SingularityNET, cũng như tại Hanson Robotics cung cấp thông tin tình báo cho Sofia và các robot khác.
• Viện Trí tuệ Nhân tạo
  Viện Trí tuệ Nhân tạo là một bộ phận của Khoa Khoa học Máy tính tại Đại học Bremen. Nó tiến hành nghiên cứu về AI và tổ chức các hội thảo và sự kiện khác nhau giúp thúc đẩy các công nghệ AI phát triển, thu hút nhiều người trẻ tuổi hơn vào lĩnh vực này và giáo dục họ, đồng thời hỗ trợ các dự án và công ty do AI hiện có.
• Zulip
  Đây là “trò chuyện nhóm hiệu quả nhất thế giới” cho phép xử lý hàng nghìn tin nhắn theo thời gian thực mỗi ngày. Các công ty trong danh sách Fortune 500 và các dự án nguồn mở lớn khác sử dụng Zulip, cung cấp khả năng tổ chức rõ ràng, giao tiếp không đồng bộ và các lợi thế tuyệt vời khác hữu ích cho các nhóm.
• Magenta
  Magenta là một thư viện Python và là một dự án nghiên cứu, mục tiêu lớn nhất là tạo ra âm nhạc và nghệ thuật bằng AI. Nó hoạt động trên hình ảnh, bài hát, tạo bản vẽ và cho phép các nghệ sĩ khám phá những cách sáng tạo mới.
• MailPile
  MailPile là ứng dụng email sáng tạo tập trung vào giao tiếp an toàn và riêng tư. Đó là một dự án cố gắng trả lời một câu hỏi. “Làm cách nào tôi có thể bảo vệ quyền riêng tư của mình khi trực tuyến?” .

Tóm tắt nó

AI và ML là những công nghệ phổ biến và đang phát triển nhanh chóng cho phép các nhà khoa học giải quyết các tình huống khó xử trong đời thực và đưa ra các giải pháp thông minh. Lý do tại sao nhiều người trong số họ coi Python là ngôn ngữ lập trình hoàn hảo cho AI là do những ưu điểm sau