1. Quelle est la relation entre l'intelligence artificielle (IA) et Python ?
- Personne ne peu nier que Python est le langage de programmation le plus populaire et le plus pratiqué par les développeurs à l'heure actuelle. Guido Van Rossum a créé Python en 1991, et depuis lors, c'est l'un des langages les plus utilisés avec Java, C, C++, etc.
- Si vous êtes à la recherche du meilleur langage de programmation adapté aux réseaux de neurones et à l'intelligence artificielle, vous allez trouver Python en tête de la liste. Vous allez voir et comprendre pourquoi l'intelligence artificielle avec Python est sans doute la meilleure idée sous le soleil.
2. Avantages et fonctionnalités de Python
- Un développeur peut directement utiliser Python pour exécuter le programme sans le compiler en langage machine avant l'exécution. Cela fait de Python un langage interprété et un langage suffisamment complet qui peut être interprété par une machine virtuelle ou un émulateur en plus du langage machine natif installé au sein du matériel.
- Étant un langage de haut niveau et utilisé dans de nombreux scénarios complexes, Python traite des objets, des variables, des tableaux, des expressions booléennes, des expressions arithmétiques complexes et d'autres types de concepts abstraits liés à l'informatique. Cela fait de Python le langage le plus complet et, par conséquent, il entraine et motive une communauté géante des utilisateurs qui est actuellement toujours en croissance exponentielle.
- D'autre part, Python peut également être utilisé comme langage de programmation général, ce qui signifie qu'il peut être utilisé dans toutes les technologies et tous les domaines.
- Python propose également une gestion automatique de la mémoire et un système de type dynamique. Ceux-ci prennent en charge un large éventail de paradigmes de programmation, notamment impératif, orienté objet, procédural et fonctionnel, pour n'en citer que quelques-uns.
- Python fournit également une offre open source intitulée CPython et est également disponible pour chaque système d'exploitation. Cela a également été la raison de la popularité généralisée de Python.
- Les développeurs Python du monde entier fournissent une assistance suffisante et un support explicatif via des tutoriels et des forums. Cela rend le codage plus facile que dans d'autres langages.
- Python ne dépend pas de la plate-forme, ce qui en fait un choix flexible et populaire car il peut être utilisé sur tous les types de technologies et de plates-formes.
Nous savons maintenant pourquoi Python a gagné en popularité, mais voyons voir maintenant pourquoi Python pour l'intelligence artificielle a un avantage sur les autres langages de programmation.
3. Pourquoi Python est toujours couplé avec l'Intelligence Artificielle ?
- Une question que tout le monde pose : pourquoi Python pour l'IA et pas d'autres langages de programmation ? La principale raison derrière cela est que Python fournit le moins de code par rapport aux autres. Et maintenant, il devient très évident pourquoi Python est le plus populaire sur le marché.
- Python est livré avec des bibliothèques prédéfinies. Ses bibliothèques prédéfinies incluent: Numpy, Sympy, Scipy, Pandas, Scikit Learn, TensorFlow, Keras... ce qui fait de Python le langage le plus adapté à l'IA.
- Les professionnels travaillant avec des applications de science des données ne veulent pas s'enliser dans des exigences de programmation compliquées. Ils veulent utiliser des langages de programmation comme Python et Ruby pour effectuer des tâches sans tracas.
- Ruby est excellent pour effectuer des tâches telles que le nettoyage et la suppression des données, ainsi que d'autres tâches de prétraitement des données. Cependant, il ne comporte pas autant de bibliothèques d'apprentissage automatique que Python. Cela donne à Python l'avantage en matière de science des données et d'apprentissage automatique
- Python permet également aux développeurs de déployer des programmes et de faire fonctionner des prototypes, ce qui accélère considérablement le processus de développement. Une fois qu'un projet est en passe de devenir un outil ou une application d'analyse, il peut être porté vers des langages plus sophistiqués tels que Java ou C si nécessaire.
- Le nettoyage des données en Python est un jeu d'enfant: des estimations prudentes placent le nettoyage des données à 80 % de la charge de travail typique d'un data scientist. Mais bonne nouvelle : Python est excellent dans ce domaine ! Si vous souhaitez vous lancer dans la science des données, vous devez accepter le fait que vous allez effectuer de nombreux nettoyages, nettoyages, massages, querelles de données, etc. avant même de créer une seule visualisation intéressante. Ce besoin est ce qui fait de l'apprentissage de Python pour la science des données un excellent choix : il est conçu pour nettoyer.
- Les nouveaux data scientists gravitent autour de Python en raison de sa facilité d'utilisation, ce qui le rend accessible. Si populaire en fait, 48 % des scientifiques des données ayant cinq ans d'expérience ou moins ont classé Python comme leur langage de programmation préféré. Finallement, Python s'est avéré être un excellent point de départ pour les data scientists.
Younes Derfoufi
CRMEF OUJDA
