人工智能与机器学习是IT行业的新兴热门领域。虽然有关其发展安全性的讨论日益增多，但开发人员仍在不断扩展人工智能的能力与存储容量。如今，人工智能已远远地超出科幻小说中的构想，成为了现实。人工智能技术广泛应用于处理分析大量数据，由于其处理的工作量及工作强度明显提高，因此这些工作今后无需人工操作。
例如，人工智能被应用于分析学中以建立预测，帮助人们创建有力策略和更为有效的解决办法。金融科技公司将人工智能应用于投资平台中，进行市场调查并预测如何实现投资收益最大化。旅游业使用人工智能发送个性化建议，或是开发聊天机器人，优化整体用户体验。这些例子都表明使用人工智能和机器学习处理大量数据会为用户提供更具个性化、更加精准的优质体验。
随着数据量的增多与数据复杂性的增大，人们将人工智能和机器学习应用于数据处理与分析。公平地来讲，人脑可以分析大量的数据，但这项能力会受随时可容纳数据量的限制。然而，人工智能却不受此限制，它能提供更为精准的预测和观点，提高业务效率、生产率，降低生产成本。为此，许多行业都开始应用人工智能和机器学习，提高产品性能、推动产品研发，就不足为奇了。
德勤研究表明，在以提高生产率为目的的技术转型中，采用人工智能技术辅助公司发展成为最新趋势。他们的预测也证明了这一点，即在未来24个月内，更多公司会在产品和生产流程中使用人工智能，达到更高效率、实现战略目标。简而言之，人工智能可帮助公司耗费较少精力、更好地完成工作。
人工智能五大优势
· 提高当前生产率（44%）
· 合理规划内部运作（42%）
· 更好地做出决策（35%）
· 合理规划外部运作（31%）
· 自由工作者更具创造力（31%）
鉴于以上列出的人工智能的使用优势，越来越多的公司跃跃欲试。然而，人工智能是相互的——它可以帮助人们优化分析过程，但需要人们进行有难度的开发。由于需要分析大量数据，人工智能产品必须在短时间内高效处理高负载工作进程。为确保正常工作，必须选择适当的语言进行开发。编程语言需要句法简单、能处理复杂进程，而且还要随时提供支持。
随着人工智能和机器学习逐渐应用于各个渠道、行业，大公司在这些领域进行投资，对机器学习和人工智能领域专家的需求也相应增长。IBM机器学习部门的Jean FrancoisPuget表示，对于人工智能和机器学习，Python是最受欢迎的的语言，而且这一结论是基于indeed.com的趋势搜索结果得出的。
根据FrancoisPuget的图表，Python是人工智能和机器学习的主要编程语言。
对Python的优势进行调查后，发现以下几个使用Python将人工智能和机器学习项目付诸实践的原因。
1. 强大的软件库生态系统
拥有众多的软件库选择是Python成为人工智能最受欢迎的编程语言的主要原因之一。软件库由PyPi等不同源发布的模块或模块组组成，其中包括预先编写的代码片段，允许用户访问某些功能或执行不同操作。Python库提供基本级项目，因此开发人员不必每次都从头编码。
机器学习需要连续地进行数据处理，Python库允许访问、处理和转换数据。以下是机器学习和人工智能领域使用最为广泛的软件库：
· Scikit-learn适用于处理机器学习基本算法，如聚类、线性和逻辑回归、回归和分类等。
· Pandas适用于高级数据结构与分析，允许合并和过滤数据，以及从其他外部源（如Excel）收集数据。
· Keras适用于深度学习，可进行快速计算和建立原型。因为该软件库除了使用计算机的CPU之外，还使用GPU。
· TensorFlow适用于通过设置、训练和利用含有大量数据集的人工神经网络来进行深度学习。
· Matplotlib适用于创建2D图、直方图、图表和其他形式的可视化操作。
· NLTK适用于计算语言学、自然语言识别与处理。
· Scikit-image适用于图像处理。
· PyBrain适用于神经网络、无监督学习和强化学习。
· Caffe适用于深度学习，可以在CPU和GPU之间进行切换，并通过使用单个NVIDIAK40 GPU每天处理60多万个图像。
· StatsModels适用于统计算法和数据探索。
在PyPI存储库中，可以探索、对比更多的Python库。
2. 准入门槛低
在机器学习和人工智能领域工作意味着需要方便有效地处理大量数据。较低的准入门槛可让更多的数据科学家快速掌握Python，进行人工智能开发，而且学习此语言无需花费过多精力。
Python编程语言与日常英语十分相似，这使得学习过程更加容易。其简单的句法可以让人轻松自如地使用复杂系统，并确保系统元素间的清晰关系。
例如，编写此代码目的是算出输入数字是否为质数。
推荐阅读：叶紫