Источник изображения: dxminds

Python, вероятно, самый гибкий язык, который вы можете найти где угодно. И мы говорим это не только потому, что так думаем. Было множество случаев, когда Python не переставал нас очаровывать, демонстрируя свои возможности. И мы можем видеть это из его приложений в области науки о данных (от обработки огромных объемов данных), анализа данных и использования моделей искусственного интеллекта.

Введение в Python

Как мы уже обсуждали, Python — действительно гибкий язык. В 1991 году его создал Гвидо Ван Россум. И после его выпуска появилось очень много библиотек. Эти библиотеки предоставляют вам гораздо более гибкие возможности, но их применение пока неизвестно.

Конечно, некоторые из основных приложений лежат в машинном обучении, разработке моделей искусственного интеллекта, анализе данных и науке о данных. Давайте подробнее обсудим ключевые факторы Python.

Шаг к инновациям с помощью Python

Источник изображения: тензорный поток

Искусственный интеллект — очень обширная область, где Python очень помогает. И дело не только в простоте использования Python. Python имеет огромное количество библиотек, которые могут помочь с искусственным интеллектом.

Некоторые из них включают в себя:

• МЛПак

• Scikit-обучение

• Тензорфлоу

• SciPy

• PyTorch

• МЛ.НЕТ

• Теано

Помимо использования языков для искусственного интеллекта, вы также можете использовать их для науки о данных и анализа данных. Было достигнуто так много беспрецедентных достижений в разработке моделей искусственного интеллекта, которые могут помочь автомобильной промышленности.

Модели искусственного интеллекта

Источник изображения: Эмердж

Такие компании, как Motional, работают с Hyundai над разработкой собственных автономных автомобилей. В своих моделях они используют обнаружение света и определение дальности (метод дистанционного зондирования). Вы можете наблюдать это в их последней модели Роботакси – IONIQ 5.

Помимо этого, Driive.ai, Nutonomy, AutoX и многие другие компании добились успехов в использовании моделей искусственного интеллекта для разработки своих автомобилей.

NN (нейронные сети) в автомобилестроении

Источник изображения: Бернармарр

PyTorch также помог создать множество нейронных сетей. Искусственные нейронные сети имеют свою область применения. Глубокие нейронные сети, сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети могут значительно способствовать развитию автономных автомобилей.

Проблемы с Python для принятия решений

Проблема искусственного интеллекта заключается в том, что он принимает моральные решения. Даже если модель ИИ научится управлять автомобилем с помощью реакций, кодов и логики, которым мы ее учим, она будет связана той же логикой. Это означает, что принятие логических решений затруднено.

Митали П.