[ad_1]
Python в настоящее время является очень популярным языком программирования для анализа данных, машинного обучения, искусственного интеллекта и т. д. Бесплатная библиотека Python Scikit Learn предоставляет удобные инструкции для соответствующих шагов. Использование искусственных нейронных сетей (глубокого обучения) в наши дни стало особенно популярным.
Тема искусственного интеллекта (ИИ) сегодня становится все более важной, особенно в сферах, где процессы автоматизированы и обрабатываются большие объемы данных. В этом отношении существует множество возможных применений, особенно в автомобильном секторе, виртуальном процессе разработки и секторе тестирования. Частью искусственного интеллекта является машинное обучение. Это становится все более важным в традиционных экспертных системах, основанных на правилах.
Таким образом, мы выделили 5 основных причин, по которым вам необходимо использовать Python в автомобильной промышленности.
Причина 1. Гибкость и общность:
Источник изображения: Ютуб.com
Python — гибкий язык, и его легко понять, даже если вы не имеете опыта работы в области компьютерных наук. Python — очень простой и эффективный язык программирования. Вы можете решить сложные проблемы за считанные секунды. Даже если вы инженер-механик/автомобильщик, Python часто бывает полезен.
А поскольку у него такое огромное сообщество, это также поможет вам обратиться за помощью по коду или даже получить готовые исходные коды. Сообщество Python намного более разнообразно и своей простотой оно доступно многим другим.
Причина 2 – Огромное количество библиотек:
Источник изображения:кубит-лаборатории
Как мы уже упоминали об огромном и поддерживающем сообществе Python, у нас, по сути, есть много людей, которые разработали несколько библиотек, которые могут помочь вам в соответствующей области. Вы можете найти множество библиотек с открытым исходным кодом, таких как Tensorflow (для оптимизации моделей), Keras (предоставляет интерфейс для искусственной нейронной сети), PyTorch (фреймворк машинного обучения), Pandas (для анализа данных), Matplotlib для создания анимированных и интерактивных визуализаций. .
Причина 3 – Численный анализ и анализ данных:
Даже если вы инженер-механик/автомобильщик, Python часто бывает полезен. Линейное уравнение и задачи ОДУ/ЧЧП требуют много времени для аналитического решения проблемы. В машиностроении обычно существуют граничные условия, которые усложняют решение задач численного анализа, чем обычно.
Численный анализ можно применять в различных областях, таких как производство, автомобилестроение, энергетика, производство и даже в других механических работах.
Причина 4 – Термодинамика и эффективность автомобильных мотивов:
Источник изображения:
ytimg
Как мы уже знаем, термодинамика всегда была важной областью автомобилестроения. Python можно использовать для решения классических термодинамических задач. Независимо от того, является ли проблема химической кинетикой или механикой жидкости, вы можете написать код для решения проблемы и сэкономить время. На самом деле отрасль не обращает внимания на то, как решать проблемы или выполнять работу.
В конце концов, важна эффективность транспортного средства, которую не нужно будет определять традиционным методом проб и ошибок.
Причина 5 – Обработка огромных объемов данных:
Веб-сайты, приложения, веб-приложения и почти все остальные службы, также называемые в настоящее время большими данными, каждый раз собирают данные от своих клиентов. Однако управление, обработка и анализ данных становятся намного сложнее.
Особенно в автомобильной среде в ходе моделирования и испытаний генерируются обширные данные, часто требующие автоматического анализа. В дополнение к классической интерпретации результатов индивидуального моделирования или испытаний методы машинного обучения открывают новый взгляд на модели и результаты. На основе анализа многочисленных результатов (big data).
Это 5 основных причин, по которым мы считаем, что Python гораздо важнее для автомобильной промышленности и будет продолжать расти. Поделитесь с нами своим мнением о Python и его применении в отрасли.
[ad_2]
Source link