为什么人工智能用Python
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发布时间:2022-04-25 23:57
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热心网友
时间:2022-04-06 15:53
这属于一种误解,人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的,因为是计算密集型,需要非常精细的优化,还需要GPU、专用硬件之类的接口,这些都只有C/C++能做到。所以某种意义上其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。
Python是这些库的API binding,使用Python是因为CPython的胶水语言特性,要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口,Python是最容易的,比其他语言的ffi门槛要低不少,尤其是使用Cython的时候。其他语言的ffi许多都只能导入C的函数入口点,复杂的数据结构大多只能手工用byte数组拼起来,如果还需要回调函数输入那就无计可施了。而CPython的C API是双向融合的,可以直接对外暴露封装过的Python对象,还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性,甚至可以从C代码当中再调用Python的函数(当然,也有一定的条件*)。不过这也是PyPy这样的JIT解释器的一个障碍。
而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具,有numpy这样的底子,因为行业近似所以选择API binding语言的时候会首选Python,同时复用numpy这样的基础库既减少了开发工作量,也方便从业人员上手。
热心网友
时间:2022-04-06 17:11
Python借助AI和数据科学,目前已经攀爬到了编程语言生态链的顶级位置,可以说Python基本上与AI已经紧密*在了一起了。为什么人工智能开发要使用到python语言?小编认为基于以下几个原因:
简洁高效
Python作为一门编程语言,对于程序员来说,想要从事AI和机器学习相关的工作,Python是再合适不过的选择。简洁优美、开发效率高,Python语言已经得到了越来越多公司的青睐,很多公司都开始选用Python进行网站Web、搜索引擎、云计算、大数据、人工智能、科学计算等方向的开发。
可移植性强
Python希望看到一个更加优秀的人创造并经常改进。由于它的开源本质,Python已经被移植在许多平台上。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性,那么你的所有Python程序无需修改就可以在下述任何平台上面运行。
庞大的标准库
Python既支持面向过程的函数编程也支持面向对象的抽象编程。在面向过程的语言中,程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在面向对象的语言中,程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。与其他主要的语言如C++和Java相比,Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程,标准库确实很庞大。
有的语言过于依赖背后金主的商业支持,好的时候风光无限,一旦被打入冷宫,连生存下去都成问题。更多的语言,刚刚取得一点成功,就迫不及待的想成为全能冠军,在各个方向上拼命的伸展触角,特别是在增强表达能力和提升性能方面经常过分积极,不惜将核心语言改得面目全非,终将变成谁都无法掌控的庞然大物。
相比之下,Python 是现代编程语言设计和演化当中的一个成功典范。Python之所以在战略定位上如此清晰,战略坚持上如此坚定,归根结底是因为其社区构建了一个堪称典范的决策和治理机制。因此稳坐人工智能语言头把交椅Python也是实至名归。
热心网友
时间:2022-04-06 18:46
Python作为一门编程语言,被昵称为“胶水语言”,更被热爱它的程序员誉为“最美丽的”编程语言。从云端、客户端,到物联网终端,python应用无处不在,同时也是人工智能首先的编程语言。
在人工智能上使用Python编程语言的优势主要有:
1.优质的文档,Python极其容易上手,因为Python有极其简单的说明文档
2.平台无关,可以在现在每一个Lnix版本上使用,由于它的开源本质,Python已经被移植在许多平台上(经过改动使它能够工作在不同平台上)。
3.和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速,Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
4.Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包,Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。
5.Python的设计非常好,快速,坚固,可移植,可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。
6.对于科学用途的广泛编程任务都很有用,无论从小的shell脚本还是整个网站应用。
7.最后,它是开源的,可以得到相同的社区支持。Python是FLOSS(自由/开放源码软件)之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。
AI的Python库:
1.总体的AI库
AIMA:Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能:一种现代的方法”的算法
pyDatalog:Python中的逻辑编程引擎
SimpleAI:Python实现在“人工智能:一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用,有良好文档和测试的库。
EasyAI:一个双人AI游戏的python引擎(负极大值,置换表、游戏解决)
2.机器学习库
PyBrain:一个灵活,简单而有效的针对机器学习任务的算法,它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。
PyML:一个用Python写的双边框架,重点研究SVM和其他内核方法。它支持Linux和Mac OS X。
scikit-learn:旨在提供简单而强大的解决方案,可以在不同的上下文中重用:机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。它是python的一个模块,集成了经典的机器学习的算法,这些算法是和python科学包(numpy,scipy.matplotlib)紧密联系在一起的。
MDP-Toolkit:这是一个Python数据处理的框架,可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算法和其他数据处理单元,可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的,包括信号处理方法(主成分分析、独立成分分析、慢特征分析),流型学习方法(局部线性嵌入),集中分类,概率方法(因子分析,RBM),数据预处理方法等等。
3.自然语言和文本处理库
NLTK 开源的Python模块,语言学数据和文档,用来研究和开发自然语言处理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。
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时间:2022-04-06 20:37
谷歌的TensorFlow基本上所有的代码都是C++和Python,其他语言一般只有几千行 。如果讲运行速度的部分,用C++,如果讲开发效率,用Python,谁会用Java这种高不成低不就的语言搞人工智能呢?Python虽然是脚本语言,但是因为容易学,迅速成为科学家的工具(MATLAB也能搞科学计算,但是软件要钱,且很贵),从而积累了大量的工具库、架构,人工智能涉及大量的数据计算,用Python是很自然的,简单高效。51cto学院Python有非常多优秀的深度学习库可用,现在大部分深度学习框架都支持Python,不用Python用谁?人生苦短,就用Python。
热心网友
时间:2022-04-06 22:45
Python,一种强大的计算机编程语言,对于没有学过代码的同学,Python无疑是你的最佳选择,简单易学功能强大使得它进入了世界编程语言的前四,称之为“四哥”。
Python几乎可以做各个领域各个平台,包括Web开发,网络运维,科学计算,3D游戏开发,图形界面开发,人工智能等。
我们来说说未来互联网的主流人工智能!
一、Python为什么更适合人工智能?
差不多所有的编程语言都可以用来做人工智能,比如主流的编程语言c/c++,Java等,但是为什么Python可以取代它们成为主流呢,Python还是用Java编译的,为什么儿子可以超越爸爸呢?
相对于Python而言,c/c++的运行速度比Python强了至少几倍,甚至几百几千倍,但是c/c++专业性比较强一点,写的代码也比较多;Java比c/c++速度慢点,但是可移植性是最强的,当然也可以做人工智能,但是Python为什么能取代高不成低不就Java做人工智能的主流呢?对,因为简单高效。
二、Python做人工智能的好处
1. 简单高效
2. 优质的文档
3. 强大的AI库
4. 海量的模块
人生苦短,我用Python,同样一个程序用C语言写可能要1000行代码,用Java写要100行,但是用Python写只要20行,当然在程序运行速度上来说,Python与C语言相差很大,但是由于Python的简单易学性,这个差距可忽略不记,马云:人工智能是未来的大趋势!
人工智能时代,互联网将迎来最大的浪潮,你难道不想在这浪潮中充分的展现自己吗?
热心网友
时间:2022-04-07 01:10
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。这也是人工智能必备知识。
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时间:2022-04-07 03:51
因为python语法简单,开发者仅需关注人工智能本身,而不用花太多时间在python语言本身上面,而且人工智能用到的很多库都有python的,可以很方便的使用。
热心网友
时间:2022-04-07 06:49
不是人工智能用python
是关于数据、计算、统计这类的实现大多使用python,人工智能属于其中一个分支。
这是因为python代码简洁,使用效率高,又有很多成熟的第三方库,大大减轻了做数据科学的劳动量。
热心网友
时间:2022-04-07 10:04
写人工智能的程序不一定非要用python,目前很多的机器学习库例如tensorflow既提供python的api接口,也提供其它语言的api接口。
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时间:2022-04-07 13:35
Python是一种通用的脚本开发语言,比其他编程语言更加简单、易学,其面向对象特性甚至比Java、C#、.NET更加彻底,非常适合快速开发,Python在软件质量控制、开发效率、可移植性、组件集成、库支持等方面均处于先进地位!
中国人工智能行业正处于一个创新发展时期,对人才的需求也在同步急剧增长,如今Python语言的学习已经上升到了国家战略的层面上。国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视,不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中,并借此为未来国家和社会发展奠定了人工智能的人才培养基础,逐步由底层向高层推动“全民学Python”,从而进一步实现人工智能技术的推动和社会人才结构的更迭。可见Python在人工智能领域的重要性,那么,做人工智能为什么要学Python呢?
人工智能为什么要用Python语言?
1. Python除了极少的事情不能做之外,其他基本上可以说全能,系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、黑客编程、爬虫编写、机器学习、人工智能等等都可以做。
2. Python是解释语言,程序写起来非常方便,写程序方便对做机器学习的人很重要。
3. Python的开发生态成熟,有很多有用的库可以用。相比而言,Lua虽然也是解释语言,甚至有LuaJIT这种神器加持,但其本身很难做到Python这样。
4. Python效率超高,解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。毫无疑问使用Python语言的企业将会越来越多,Python程序猿的人才缺口也将越来越大,认准时机,把握机遇。