6-ma’ruza. Dasturlash (C da asosiy kutubxonalar)

6-ma’ruza. Dasturlash (C da asosiy 
kutubxonalar)

Reja:
4.1. AI da kutubxonalar bilan ishlash
4.2. NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn kutubxonalari 
bilan ishlash
4.3. Ma'lumotlar ombori SQL va MongoDB bilan ishlash

4.1. AI da kutubxonalar bilan ishlash
Mashinali o’qitish (ML) va sun'iy intellekt (AI) faoliyatning 
turli sohalarida tobora keng tarqalmoqda va ko'plab 
korxonalar ushbu texnologiyalarga faol sarmoya kirita 
boshladilar.
Ma'lumotlar hajmi va murakkabligi o'sishi bilan ularni ML 
va AI yordamida qayta ishlash va tahlil qilish zarurati ortdi.
Sun'iy intellekt aniq hisob-kitoblar va prognozlarni taqdim 
etadi, bu esa samaradorlikni, mahsuldorlikni oshiradi va 
xarajatlarni kamaytiradi.

Python dasturiy ta'minotni ishlab chiqish davomida 
dasturchilarni qo'llab-quvvatlaydi, bu esa rivojlanishning 
yuqori mahsuldorligiga va yakuniy ishonchli natijaga olib 
keladi.
Python AI va ML bilan bog'liq loyihalarni ishlab chiqishda 
katta ahamiyatga ega bo'lgan ko'plab afzalliklarga ega.
Ularga quyidagilarni kiritish mumkin:


o'rnatilgan kutubxonalar

tekis o'rganish egri chizig’i

integratsiya qulayligi

prototiplarni yaratish qulayligi

ochiq manba

ob’yektga yo'naltirilgan paradigma

portativlik

yuqori unumdorlik

platforma mustaqilligi

Aynan shu xususiyatlar tilning mashhurligini yanada oshiradi.
AI va ML uchun ko’plab Python kutubxonalari rivojlanishni 
sezilarli darajada tezlashtiradi. Oddiy sintaksis va o'qilishi 
murakkab jarayonlarni tezkor sinovdan o'tkazishni 
osonlashtiradi va tilni hamma uchun tushunarli qiladi.
Masalan, veb texnologiyalar kontekstida PHP ni Pythonga 
raqobatchi deb hisoblash mumkin, ammo ML va AI 
loyihalarida tajribaga ega PHP dasturchilarini topish juda qiyin.

Mashinali o’qitish va AI uchun eng yaxshi 
Python kutubxonalari
ML va AI algoritmlarini amalga oshirish yaxshi tuzilgan va 
sinovdan o'tgan muhitni talab qiladi - faqat shu tarzda eng 
yaxshi natijalarga erishish mumkin. Mashinali o’qitish uchun 
mo'ljallangan ko'plab Python kutubxonalari loyihalarni yaratish 
vaqtini sezilarli darajada qisqartirishi mumkin.
Quyida bir nechta kutubxonalar keltirilgan.