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एआई के लिए पायथन उपयोग करने के 6 बुनियादी लाभ

एआई के लिए पायथन उपयोग करने के लाभ

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हाल के दिनों में, लोगों ने एक ऐसी मशीन बनाने का काम किया है जो इंसानों की तरह व्यवहार करती है। थिंकिंग मशीन मानव जाति के लिए ए आई का सबसे बड़ा उपहार है; इस स्व-चालित मशीन की भव्य प्रविष्टि ने अचानक व्यवसाय के संचालन नियमों को बदल दिया है।

हाल के वर्षों में, सेल्फ-ड्राइविंग वाहन, डिजिटल सहायक, रोबोट फैक्ट्री के कर्मचारी और स्मार्ट शहरों ने साबित कर दिया है कि बुद्धिमान मशीनें संभव हैं। एआई ने खुदरा, विनिर्माण, वित्त, स्वास्थ्य देखभाल और मीडिया जैसे अधिकांश उद्योग क्षेत्रों को बदल दिया है और नए क्षेत्रों पर कदम रख दिए हैं।

एआई के लिए पायथन उपयोग करने के लाभ

अधिकांश सॉफ्टवेयर ऍप्लिकेशन्स के विकास की तरह, एक डेवलपर के पास ए आई एप्लीकेशन लिखने में उपयोग करने के लिए कई तरह की भाषाएँ होती हैं। लोकप्रिय भाषाओं में पायथन, C ++, जावा, लिस्प और प्रोलॉग शामिल हैं। निम्नलिखित लाभों के कारण इनमें से सबसे पसंदीदा पायथन है:

1. एक विशाल लाइब्रेरी

पायथन लाइब्रेरी का एक अच्छा विकल्प प्रदान करता है जो इसकी लोकप्रियता के मुख्य कारणों में से एक है। लाइब्रेरी एक मॉड्यूल या विभिन्न स्रोतों द्वारा प्रकाशित मॉड्यूल का एक समूह है जिसमें कोड का एक पूर्व-लिखित टुकड़ा शामिल होता है जो उपयोगकर्ताओं को कार्यक्षमता तक पहुंचने या विभिन्न कार्यों को करने में मदद करता है। पायथन लाइब्रेरी आधार-स्तरीय आइटम प्रदान करते हैं ताकि डेवलपर्स को उन्हें हर बार शुरू से ही कोड न करना पड़े।

मशीन लर्निंग के लिए डेटा प्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है, और पायथन के पुस्तकालय आपको डेटा तक पहुँचने, संभालने और बदलने की सुविधा देते हैं। एम एल और ए आई के लिए उपयोग किए जाने वाले कुछ सबसे सामान्य लाइब्रेरी हैं:

  • साईकिट-लर्न (Scikit-learn) का उपयोग बुनियादी एम एल एल्गोरिदम जैसे क्लस्टरिंग, लीनियर और लॉजिस्टिक रिग्रेशन, वर्गीकरण आदि के लिए किया जाता है।
  • पांडाज़ (Pandas) का उपयोग उच्च-स्तरीय डेटा संरचनाओं और विश्लेषण के लिए किया जाता है। यह डेटा को मर्ज करने और फ़िल्टर करने में मदद करता है, साथ ही इसे अन्य बाहरी स्रोतों जैसे एक्सेल, आदि से इकट्ठा करता है।
  • केरा (Kera) का उपयोग डीप लर्निंग के लिए किया जाता है। यह तेजी से गणना और प्रोटोटाइप में मदद करता है, क्योंकि यह कंप्यूटर के सी पी यू के अलावा जी पी यू का उपयोग करता है।
  • टेन्सर फ्लो (TensorFlow) का उपयोग डीप लर्निंग के लिए किया जाता है और बड़े पैमाने पर डेटासेट के साथ कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क को स्थापित करने, प्रशिक्षण देने और उपयोग करने में मदद करता है।
  • मैटप्लाटलिब (Matplotlib) का उपयोग 2D प्लॉट, हिस्टोग्राम, चार्ट और कई अन्य विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए किया जाता है।
  • NLTK का उपयोग कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान, प्राकृतिक भाषा मान्यता और प्रसंस्करण के साथ काम करने के लिए किया जाता है।
  • साईकिट-इमेज (Scikit Image) का उपयोग इमेज प्रोसेसिंग के लिए किया जाता है।
  • पाईब्रेन (PyBrain) का उपयोग न्यूरल नेटवर्क, अन सुपरवाइज़्ड और रीइंफोर्समेंट लर्निंग के लिए किया जाता है।
  • कैफे (Caffe) का उपयोग डीप लर्निंग के लिए किया जाता है जो सी पी यू और जी पी यू के बीच स्विच करने में मदद करता है।
  • स्टैट्समॉडल्स (StatsModels) का उपयोग सांख्यिकीय एल्गोरिदम और डेटा अन्वेषण के लिए किया जाता है।

2. भाषा सीखने में आसान

एम एल और ए आई उद्योग में काम करने का मतलब है बहुत सारे डेटा से निपटना जो आपको सबसे सुविधाजनक और प्रभावी तरीके से संसाधित करने की आवश्यकता होती है। इसकी सहजता के कारण, यह अधिक डेटा वैज्ञानिकों को भाषा सीखने पर बहुत अधिक प्रयास बर्बाद किए बिना पायथन को जल्दी से लेने और एआई विकास के लिए इसका उपयोग शुरू करने की अनुमति देता है।

पायथन प्रोग्रामिंग भाषा रोजमर्रा की अंग्रेजी भाषा से मिलती जुलती है, और इससे सीखने की प्रक्रिया आसान हो जाती है। यह सरल सिंटैक्स का उपयोग करता है जो आपको जटिल प्रणालियों के साथ आराम से काम करने की अनुमति देता है। इसके अलावा, इसमें बहुत अधिक डॉक्यूमेंटेशन उपलब्ध हैं।

3. भाषा का लचीलापन

निम्नलिखित विशेषताओं के कारण पायथन एक बहुत ही लचीली भाषा है:

  • यह ओओ पी या स्क्रिप्टिंग का उपयोग करने के लिए या तो चुनने का विकल्प प्रदान करता है।
  • स्रोत कोड को पुन: कम्पाइल करने की कोई आवश्यकता नहीं है। डेवलपर्स किसी भी बदलाव को लागू कर सकते हैं और परिणाम जल्दी से देख सकते हैं।
  • वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए प्रोग्रामर पायथन और अन्य भाषाओं को मिला सकते हैं।

इसके अलावा, लचीलापन डेवलपर्स को प्रोग्रामिंग शैलियों को चुनने की अनुमति देता है जिसके साथ वे पूरी तरह से सहज हैं। पायथन का उपयोग निम्नलिखित शैलियों में किया जा सकता है:

  • इम्पेरेटिव शैली: इसमें कमांड होते हैं जो वर्णन करते हैं कि कंप्यूटर को इन आदेशों को कैसे करना चाहिए। इस शैली के साथ, आप प्रोग्राम स्थिति के परिवर्तन के रूप में होने वाली गणनाओं के अनुक्रम को परिभाषित करते हैं।
  • फंक्शन शैली: इसे घोषणात्मक भी कहा जाता है क्योंकि यह घोषित करता है कि कौन से संचालन किए जाने चाहिए। यह इम्पेरेटिव शैली की तुलना में प्रोग्राम की स्थिति पर विचार नहीं करता है, यह गणितीय समीकरणों के रूप में स्टेटमेंट्स की घोषणा करता है।
  • ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड शैली: यह वस्तुओं की अवधारणा पर आधारित है। यद्यपि यह शैली पूरी तरह से पायथन में उपलब्ध नहीं है, फिर भी डेवलपर्स इस शैली का उपयोग एक सीमित डिग्री तक कर सकते हैं।
  • प्रोसिजरल शैली: यह शुरुआती लोगों में सबसे आम है, क्योंकि यह चरण-दर-चरण प्रारूप में कार्यों को आगे बढ़ाता है। इसका उपयोग अक्सर अनुक्रमण, पुनरावृत्ति, मॉडुलराइज़ेशन और सिलेक्शन के लिए किया जाता है।

4. प्लेटफार्म इंडिपेंडेंस

पायथन न केवल उपयोग करने में आसान और सीखने में आसान है, बल्कि बहुत बहुमुखी भी है। एम् एल विकास के लिए Python Windows, macOS, Linux, Unix और कई अन्य सहित किसी भी प्लेटफ़ॉर्म पर चल सकता है। प्रक्रिया को एक प्लेटफॉर्म से दूसरे प्लेटफॉर्म पर स्थानांतरित करने के लिए, डेवलपर्स को कई छोटे-छोटे बदलावों को लागू करने और चुने हुए प्लेटफॉर्म के लिए कोड का एक निष्पादन योग्य रूप बनाने के लिए कोड की कुछ पंक्तियों को संशोधित करने की आवश्यकता होती है।

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डेवलपर्स विभिन्न प्लेटफार्मों पर चलने के लिए अपना कोड तैयार करने के लिए PyInstaller जैसे पैकेजों का उपयोग कर सकते हैं।

5. प्रचुर मात्रा में कम्युनिटी सपोर्ट

प्रोग्रामिंग भाषा के आसपास मजबूत सामुदायिक समर्थन होने पर यह हमेशा बहुत मददगार होता है। पायथन एक ओपन-सोर्स भाषा है जिसका अर्थ है कि प्रोग्रामर के लिए शुरुआती से शुरू होने और पेशेवरों के साथ समाप्त होने वाले महान संसाधन हैं।

बहुत सारे पायथन डॉक्युमेंटेशन ऑनलाइन के साथ-साथ पायथन समुदायों और मंचों पर भी उपलब्ध हैं जहाँ प्रोग्रामर त्रुटियों पर चर्चा करते हैं, समस्याओं को हल करते हैं और एक दूसरे की मदद करते हैं।

6. उत्कृष्ट विज़ुअलाइज़ेशन विकल्प

जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, पायथन में पुस्तकालयों का एक व्यापक सेट है और उनमें से कुछ अद्भुत विज़ुअलाइज़ेशन टूल प्रदान करते हैं। एआई में यह बहुत काम का है क्योंकि इसमें मानव-पठनीय प्रारूप में डेटा का प्रतिनिधित्व शामिल है।

मैटप्लाटलिब (Matplotlib) डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक पुस्तकालय है जो उन्हें चार्ट, हिस्टोग्राम और ग्राफ़ बनाने की अनुमति देता है ताकि डेटा को अधिक बोधगम्य और कल्पनात्मक तरीके से प्रस्तुत किया जा सके।

निम्नलिखित सबसे लोकप्रिय लाइब्रेरी हैं जो डेटा के अद्भुत दृश्य में मदद करते हैं:

  • मैटप्लाटलिब (Matplotlib): यह 2D ऐरे के लिए पायथन में एक अद्भुत विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी है। इसमें कई प्लॉट होते हैं जैसे लाइन, बार, स्कैटर, हिस्टोग्राम आदि।
  • सीबॉर्न (Seaborn): यह एक ओपन-सोर्स, बीएसडी-लाइसेंस प्राप्त पायथन लाइब्रेरी है जो पायथन प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करके डेटा की कल्पना करने के लिए एक उच्च-स्तरीय एपीआई प्रदान करती है। यद्यपि Matplotlib का उपयोग डेटा के विज़ुअलाइज़ेशन के लिए भी किया जाता है, यह संक्षेप में है कि यदि Matplotlib “आसान चीजों को आसान और कठिन चीजों को संभव बनाने की कोशिश करता है”, सीबॉर्न “कठिन चीजों के एक अच्छी तरह से परिभाषित सेट को भी आसान बनाने का प्रयास करता है”।
  • Ggplot: यह एक R प्लॉटिंग सिस्टम है और यह आपको एक संपूर्ण प्लॉट बनाने के लिए घटकों को परत करने देता है। उदाहरण के लिए, आप को ऑर्डिनेट एक्सिस से शुरू कर सकते हैं, फिर अंक जोड़ सकते हैं, फिर एक रेखा, एक ट्रेंडलाइन आदि। निर्माता के अनुसार, ggplot को अत्यधिक अनुकूलित ग्राफिक्स बनाने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है। यह प्लॉटिंग के जटिल कार्यो को सरल बनाता है। Ggplot को पांडा के साथ एकीकृत किया गया है, इसलिए ggplot का उपयोग करते समय अपने डेटा को DataFrame में संग्रहीत करना सबसे अच्छा है।
  • बोकेह (Bokeh): इसकी ताकत इंटरैक्टिव, वेब-तैयार प्लॉट बनाने की क्षमता में निहित है, जिसे आसानी से JSON ऑब्जेक्ट, HTML दस्तावेज़ या इंटरैक्टिव वेब एप्लिकेशन के रूप में आउटपुट किया जा सकता है। बोकेह स्ट्रीमिंग और रीयल-टाइम डेटा को भी सपोर्ट करता है। बोकेह विभिन्न उपयोगकर्ता प्रकारों को समायोजित करने के लिए नियंत्रण के विभिन्न स्तरों के साथ तीन इंटरफेस प्रदान करता है। उच्चतम स्तर जल्दी से चार्ट बनाने के लिए है। इसमें बार प्लॉट, बॉक्स प्लॉट और हिस्टोग्राम जैसे सामान्य चार्ट बनाने के तरीके शामिल हैं। मध्य स्तर में matplotlib के समान विशिष्टता है और आपको प्रत्येक चार्ट के मूल बिल्डिंग ब्लॉक्स (उदाहरण के लिए स्कैटर प्लॉट में डॉट्स) को नियंत्रित करने की अनुमति देता है। निम्नतम स्तर डेवलपर्स और सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए तैयार है। इसमें कोई पूर्व-निर्धारित डिफ़ॉल्ट नहीं है और आपको चार्ट के प्रत्येक तत्व को परिभाषित करने की आवश्यकता है।
  • Pygal: Pygal इंटरेक्टिव प्लॉट प्रदान करता है जिसे वेब ब्राउज़र में एम्बेड किया जा सकता है। इसका मुख्य अंतर एस वी जी के रूप में चार्ट को आउटपुट करने की क्षमता है। यह छोटे डेटासेट के लिए सबसे उपयुक्त है।
  • प्लॉटली (Plotly): यह डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म है। प्लॉटली का सबसे बड़ा फायदा कंटूर प्लॉट, डेंड्रोग्राम और 3डी चार्ट जैसे ग्राफिक्स बनाना है।
  • जियोप्लोटलिब (Geoplotlib): यह मानचित्र बनाने और भौगोलिक डेटा की साजिश रचने का एक उपकरण है। आप इसका उपयोग विभिन्न प्रकार के मानचित्र बनाने के लिए कर सकते हैं, जैसे कोरोप्लेथ्स, हीटमैप्स और डॉट-डेंसिटी मैप्स।
  • ग्लीम (Gleam): ग्लीम आपको केवल पाइथन लिपियों का उपयोग करके विश्लेषण को इंटरैक्टिव वेब पेजों में बदलने की अनुमति देता है, इसलिए आपको HTML, CSS या जावास्क्रिप्ट जैसी अन्य भाषाओं को जानने की आवश्यकता नहीं है। ग्लीम किसी भी पायथन डेटा विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी के साथ काम करता है। एक बार जब आप एक प्लॉट बना लेते हैं, तो आप उसके ऊपर फ़ील्ड बना सकते हैं ताकि उपयोगकर्ता डेटा को फ़िल्टर और सॉर्ट कर सकें।
  • मिसिंगनो (Missingno): लापता डेटा से निपटना वास्तव में बहुत दुखद होता है। Missingno आपको किसी तालिका के माध्यम से ट्रूडिंग करने के बजाय, एक दृश्य सारांश के साथ डेटासेट की पूर्णता का शीघ्रता से आकलन करने की अनुमति देता है। आप हीटमैप या डेंड्रोग्राम के साथ पूर्णता या स्पॉट सहसंबंधों के आधार पर डेटा को फ़िल्टर और सॉर्ट कर सकते हैं।
  • लेदर (Leather): यह सभी डेटा प्रकारों के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है और चार्ट को SVG के रूप में तैयार करता है, ताकि आप छवि गुणवत्ता खोए बिना उन्हें स्केल कर सकें। चूंकि यह पुस्तकालय अपेक्षाकृत नया है, इसलिए कुछ डॉक्युमेंटेशन अभी भी प्रगति पर हैं।
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