人工智能与机器学习是IT行业的新兴热门领域。虽然有关其发展安全性的讨论日益增多，但开发人员仍在不断扩展人工智能的能力与存储容量。如今，人工智能已远远地超出科幻小说中的构想，成为了现实。人工智能技术广泛应用于处理分析大量数据，由于其处理的工作量及工作强度明显提高，因此这些工作今后无需人工操作。
例如，人工智能被应用于分析学中以建立预测，帮助人们创建有力策略和更为有效的解决办法。金融科技公司将人工智能应用于投资平台中，进行市场调查并预测如何实现投资收益最大化。旅游业使用人工智能发送个性化建议，或是开发聊天机器人，优化整体用户体验。这些例子都表明使用人工智能和机器学习处理大量数据会为用户提供更具个性化、更加精准的优质体验。
德勤研究表明，在以提高生产率为目的的技术转型中，采用人工智能技术辅助公司发展成为最新趋势。他们的预测也证明了这一点，即在未来24个月内，更多公司会在产品和生产流程中使用人工智能，达到更高效率、实现战略目标。简而言之，人工智能可帮助公司耗费较少精力、更好地完成工作。
Python是人工智能和机器学习的最佳编程语言
随着人工智能和机器学习逐渐应用于各个渠道、行业，大公司在这些领域进行投资，对机器学习和人工智能领域专家的需求也相应增长。IBM机器学习部门的Jean FrancoisPuget表示，对于人工智能和机器学习，Python是最受欢迎的的语言，而且这一结论是基于indeed.com的趋势搜索结果得出的。
6. 良好的可视化选项
上文已经提到Python提供了各种各样的库，其中一些是很好的可视化工具。然而，对于人工智能开发人员来说，这些工具在人工智能、深度学习和机器学习中的重要性固然重要，更重要的是能够以人类可读格式表示数据。
数据科学家可以使用像 Matplotlib 这样的数据库构建图表、直方图和平面图，获得更好的数据理解、高效表达和可视化。不同的应用程序接口还简化了可视化进程，使创建清晰报表变得更加容易。
7. 社区支持
围绕编程语言所建立的强大社区支持非常有用。Python是一种开源语言，这意味着，对程序员来说，无论是初学者还是专业人士，都有大量的开放资源可以使用。
许多Python文档都可以在线获得，或在Python社区和论坛中获得。程序员和机器学习开发人员都可以在社区和论坛中讨论错误、解决问题并互相帮助。
Python编程语言完全免费，还拥有各种有用的库和工具。
8. 普及度上升
鉴于上文所谈到的各种优点，Python在数据科学家中越来越受欢迎。 StackOverflow 调查显示，Python的流行程度预计至少会持续增长至2020年。
这意味着，在必要情况下，开发人员可以更容易地搜索并替换团队成员。而且，使用Python的工作成本可能和使用不那么普及的编程语言一样高。
Python用于人工智能和机器学习的实例
Python提供了许多针对人工智能和机器学习的功能，这使其成为该领域的最佳语言。难怪各个行业都使用Python进行预测和其他机器学习任务。
仔细看看以下领域的实例：
· 旅行
例如，旅游业巨头Skyscanner使用Python无监督机器学习算法，预测新航线的情况。对比上千个出发地和目的地，使用30个不同的标准评估每个出发地与目的地，以确定乘客的需求。结果显示在 仪表板 上，在上面可以随意选择出发城市，查看编号为0到9的目的地组及其特征。
使用Python构建的在线银行软件中， Venmo 、 Affirm 、 Robinhood 都是比较成功的例子。它们不仅允许用户进行付款、购买，还支持在软件内部创建社交网络，使人们可以一直保持联系。
在加密货币方面，Python用于构建如 Anaconda 这样的平台，以有效地分析市场、进行预测并可视化数据。
· 交通
优步使用Python开发了一个机器学习平台 MichelangeloPyML 。优步公司将其用于在线和离线预测，解决日常任务。MichelangeloPyML是Michelangelo初代产品的升级版，该产品具有可扩展性，但不够灵活。目前，用户可以使用PyML验证模型，然后在Michelangelo中进行复制，实现最佳效率和可扩展性。
Python的日益普及使得数据科学社区内对Python程序员的需求大大增加，选择一种需求量很大的语言是明智的选择，因为该语言在未来会包含更多功能。
总结
作为快速发展的通用技术，人工智能和机器学习可供科学家解决现实生活中的困境，提出巧妙的解决办法。之所以认为Python是最适合人工智能的编程语言在于其具有如下优势：
1. 提供丰富的软件库生态系统
2. 准入门槛较低
3. 极具灵活性
4. 无需依赖任何平台
5. 简单易读
6. 提供大量可视化选项
7. 强大的社区支持
8. 在科学家、教授和大公司中日益普及
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