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Pythonは、おそらくどこでも見つけることができる最も柔軟な言語です。 そして、そう思うからというだけではありません。 Pythonが何ができるかを誇示することによって、Pythonが私たちを魅了することに失敗しなかったことが何度もありました。 そして、データサイエンス（大量のデータの処理から）、データ分析、および人工知能モデルの使用におけるそのアプリケーションからそれを見ることができます。
Pythonの紹介
すでに説明したように、Pythonは非常に柔軟な言語です。 1991年、グイドヴァンロッサムが作成しました。 そして、そのリリース後、非常に多くのライブラリが存在するようになりました。 これらのライブラリは非常に柔軟ですが、それらのアプリケーションはまだ不明です。
もちろん、主要なアプリケーションのいくつかは、機械学習、人工知能モデルの開発、データ分析、データサイエンスにあります。 同じためのPythonの重要な要素について詳しく説明しましょう。
Pythonで革新するためのステップ
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人工知能は、Pythonが大いに役立つ非常に広大な分野です。 Pythonの使いやすさだけが理由ではありません。 Pythonには、人工知能に役立つ膨大な量のライブラリがあります。
その一部は次のとおりです。
•• MLPack
•• Scikit-learn
•• TensorFlow
•• SciPy
•• PyTorch
•• ML.NET
•• テアノ
人工知能の言語を使用する以外に、データサイエンスやデータ分析にも使用できます。 自動車産業を支援できる人工知能モデルの開発には、これまでにないほど多くの進歩がありました。
人工知能モデル
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Motionalのような企業は、現代と協力して独自の自動運転車を開発しています。 モデルには、光検出と測距（リモートセンシング手法）を使用しています。 Robotaxiの最新モデルであるIONIQ5でそれを観察できます。
これとは別に、Driive.ai、Nutonomy、AutoXなど、多くの企業がAIモデルを使用して自動車を開発する進歩を遂げています。
自動車のNN（ニューラルネットワーク）
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PyTorchは、多くのニューラルネットワークの構築にも役立っています。 人工ニューラルネットワークには、独自のアプリケーション分野があります。 ディープニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワークは、自動運転車の開発を大幅に強化することができます。
意思決定のためのPythonの問題
人工知能の問題は、彼らの道徳的な意思決定です。 AIモデルが、私たちが教える反応、コード、ロジックによって車の運転方法を学習したとしても、同じロジックに拘束されます。 論理的な意思決定が妨げられることを意味します。
MitaliPによる。