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인공지능(AI)은 컴퓨터 시스템이 인간의 지능을 모방하고 다양한 작업을 수행하는 능력을 가리키는 기술이다. 인공지능(AI)은 인간이 단일한 방식으로 사고할 수 있도록 하는 컴퓨터 기반 기술이다. Python 언어는 단순성, 학습 용이성 및 유연성으로 인해 인공 지능 분야에서 선택되는 언어가 되었습니다. 이 기사에서는 인공 지능에서 Python을 사용하는 방법을 설명합니다. 기계 학습 머신러닝은 프로그램이 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터로부터 학습하고 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖는 것을 목표로 하는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. Python에는 풍부한 라이브러리와 프레임워크 세트가 있습니다. 기계 학습에 일반적으로 사용되는 Python 라이브러리에는 Numpy, pandas 및 scikit-learn이 있습니다. 게다가 머신러닝에 필요한 기능을 모아놓은 라이브러리가 많아 활용 가능한 리소스의 양이 늘어나 개발 비용 절감과 효율성 향상으로 이어진다. 자연어 처리(NLP) 자연어 처리(NLP)는 인간이 사용하는 자연어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술 및 기법을 총칭하는 용어입니다. 텍스트, 오디오 등 자연어 데이터를 분석, 해석, 생성하는 기술을 제공합니다. Python은 자연어 처리에도 널리 사용됩니다. 대량의 텍스트 데이터를 분석하고 처리하는 데 사용할 수 있는 NLTK 및 SpaCy와 같은 광범위한 NLP 라이브러리 및 프레임워크가 있습니다. 컴퓨터 시각 인식 컴퓨터 비전은 컴퓨터와 시스템이 디지털 이미지, 비디오 및 기타 시각적 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고 해당 정보를 기반으로 조치를 취하고 권장 사항을 제시할 수 있도록 하는 인공 지능(AI)의 한 형태입니다. 분야에 관한 것입니다. Python에는 OpenCV 및 Scikit 이미지와 같은 광범위한 컴퓨터 비전 라이브러리 및 프레임워크가 있어 사용자가 이미지 향상, 대상 감지 및 분할과 같은 작업을 수행하여 유용한 결론을 도출하는 데 도움이 됩니다. 또한 Pytho...

 앞으로 점점 더 많은 라이브러리가 Python을 프런트 엔드(프로그래밍 효율성 향상)로 사용하고 Rust를 백 엔드(성능 향상)로 사용할 것입니다. 파이썬 Rust는 고성능 Python 패키지의 "백엔드"로 C를 대체하고 있습니다. 그 이유는 무엇입니까? 먼저 동기를 생각해 봅시다. Python은 작성하기 쉽지만 실행 속도가 느린 문제가 있습니다. 특히 Python은 속도가 매우 느리고 순수 Python으로는 고성능 라이브러리를 작성하기가 어렵기 때문에 데이터 처리 라이브러리를 작성할 수 없습니다. 그러나 Python은 기계 학습 및 데이터 엔지니어링의 기본 언어입니다. 따라서 데이터 엔지니어나 기계 학습 엔지니어를 위한 라이브러리를 작성하려고 하면 다음과 같은 문제에 직면하게 됩니다. API를 Python으로 작성해야 하지만 Python만으로는 고성능 데이터 처리 작업을 수행할 수 없습니다. 이는 라이브러리 작성에 다음과 같은 옵션이 있음을 의미합니다. 당신이 C를 배우고 사용하거나, 다른 누군가가 C를 배우고, 라이브러리를 작성하고, 당신은 그 라이브러리에 의존하여 낮은 수준의 작업을 수행할 수 있습니다. C 언어에 익숙한 사람이라면 “이게 무슨 문제가 있는 걸까요?”라고 물을 수도 있습니다. 많은 라이브러리 작성자는 수치 계산을 NumPy 또는 SciPy에 아웃소싱할 수 있습니다. “나는 배울 수 있어.”라고 생각할 수도 있습니다. 그러나 상황은 그리 이상적이지 않습니다. 일부 작업을 NumPy, SciPy 등과 같은 라이브러리에 아웃소싱하는 것이 편리하지만 모든 기능을 벡터화해야 하며 for 루프에 코드를 작성할 수 없습니다. 또한 GIL(Global Interpreter Lock)에 의해 특정 작업이 차단되는 것에 대해 걱정해야 하며 그 외에도 다양한 문제가 있습니다. 당신이 하고 싶은 모든 것을 이미 존재하는 라이브러리에서 쉽게 찾을 수는 없습니다. 따라서 또 다른 방법이 있습니다. C로 라이브러리를 처음부터 작성하고 나중에 Py...