Python的影响，如何统治AI世界？

人工智能（AI）和机器学习（ML）的兴起将带来一个新的数字化时代。但是，人们担心AI技术会取代现有的人工，这部分是正确的。正如研究预测的那样，人工智能替代工作的速度必将飞速上升，从而影响到工厂工人，会计师，放射科医生，律师助理和司机等工作。

因为AI技术的快速普及和应用落地，企业劳动力正慢慢发生转变。但是，距离完全替代人工，还有很远的距离。

重塑你的职业规划

AI替代人工引发人们的担忧，也许人工智能和自动化取代数百万技术专业人员的工作只是时间问题。一份来自2018年由“世界经济论坛”的报告显示，大约75万个就业机会将于未来五年内转移到自动化和人工智能。但报告也指出，尽管将替换许多工作，但同时还将为AI工程师和AI专家创造1.33亿个新的职位。

简而言之，在未来五年内，人工智能领域将新增约5800万个职位。所以，你不必担心AI和自动化会抢走工作，而应考虑如何重塑自己的职业生涯。

面对AI和ML，如何为这种影响做好准备呢？人工智能和机器学习项目正在引领每个行业进入崭新的时代。问题是，你将这些体验变为现实的最佳方法是什么？可以用于机器学习和AI的编程语言是什么呢？提前做准备，可以首先考虑将Python用于机器学习和AI。

为什么要使用Python？

Python是AI的基础语言。但是，它确实不同于传统的软件项目，因此有必要更深入地研究。建立AI职业生涯的关键在于学习Python，它是一种既稳定又灵活的语言，很多开发者都喜欢它。现在，它已广泛用于机器学习应用，并已成为整个行业的最佳选择之一。

Python有大量的库/框架

在运行ML或AI算法时选择最适合的，通常是一项棘手的任务。而拥有正确的库集，为开发人员提供了最佳解决方案的框架，以及良好的环境至关重要。

为了减轻开发时间，大多数开发人员都依赖Python的库和框架。在软件库中，开发人员已经查找了预编写的代码来解决编程难题。在此，Python预先存在的大量库和框架供你选择，比如下面的这些：

SciPy，高级计算

Keras，机器学习和深度学习模型

Scikit-learn，数据建模

NumPy，数据清理和数据处理

Seaborn，数据可视化

Caffe，图像处理

Pandas，数据分析的一般用法

PyTorch，训练深度学习模型

OpenCV，图像处理

使用这些解决方案，开发人员可以更轻松地，更快地开发产品。即使这样，开发团队也需要时间来寻找最适合其项目的库。

Python拥有强大的社区和广泛的知名度

根据开发社区Stack Overflow（2018）的调查，Python被视为开发人员中最受欢迎的编程语言之一。这仅意味着，对于你在就业市场中寻求的每项工作，人工智能将永远是他们寻求雇用的技能之一。

还可以看到，有将近14万个具有定制Python软件包的在线存储库。例如，SciPy，NumPy和Matplotlib之类的Python库可以很容易地安装在运行于Python上的程序中。

调查显示，Python相比于2019年中8个发展最快的编程语言，有151％的同比增长率。

现在，这些用于机器学习的软件包可帮助AI工程师从大型数据集中检测模式。Python的普及也得到互联网巨头的青睐，比如Google使用它来抓取网页；皮克斯动画工作室使用它制作电影；Spotify也使用Python来推荐歌曲。

在过去的几年中，Python已不断在全球范围内扩展其社区。你可以找到共享机器学习解决方案的多个平台和论坛。对于每个问题，你都能找到已经有人遇到了相同的问题。因此，通过社区很容易找到解决方案和指导。

平台无关

编程语言或框架允许开发人员在单个机器学习上实现，并且可以在另一机器学习上使用它们而无需进一步更改。关于Python的最好因素是，它是一种与平台无关的语言，并且受到Windows，macOS和Linux等其他几种平台的支持。

Python代码本身可以创建一个独立的程序，该程序可以在大多数操作系统中执行，甚至不需要Python编译器。

Python是简单的编程语言

Python是提供可读代码的最简单，最一致的编程语言。尽管机器学习伴随着复杂的算法，但Python的简洁和易读性使AI专业人员可以编写可靠的简单系统。这使开发人员可以解决复杂的机器学习问题，而不用处理语言的技术问题。

到目前为止，Python被认为是开发人员易于学习的唯一语言。与其他编程语言相比，Python是最直观的。尽管有人认为，这是由于Python提供的库数量众多，使得它适合所有开发人员使用。

结论

Python的强大功能和易用性使其迅速成为提供机器学习解决方案的核心语言之一。此外，自微芯片问世以来，人工智能和机器学习已成为迄今为止最大的创新领域，在这一领域发展，可为你的职业发展铺平道路。