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现在人工智能开发中的5种语言,哪一个会更合适?

时间:2020-08-14 18:14:30来源:海口达内 作者:海口达内 已有: 名学员访问该课程

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前言:人工智能技术的提升不仅为企业的运营带来了效率,而且为人民的生活带来了便利迄今为止,人工智能已经实现了生物识别智能、自动驾驶汽车和人脸识别等等项目。 就像大多数软件应用程序的开发一样,开发人员也在使用多种语言来编写人工智能项目,但是现在还没有任何一种完美的编程语言是可以完

人工智能技术的提升不仅为企业的运营带来了效率,而且为人民的生活带来了便利迄今为止,人工智能已经实现了生物识别智能、自动驾驶汽车和人脸识别等等项目。

就像大多数软件应用程序的开发一样,开发人员也在使用多种语言来编写人工智能项目,但是现在还没有任何一种完美的编程语言是可以完全速配人工智能项目的。编程语言的选择往往取决于对人工智能应用程序的期望功能。

关于最佳人工智能编程语言的争论从未停止,所以海口达内今天就给大家分享,适合人工智能开发的 5 种常用的编语言,看一看你会哪一个呢?

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1.Python

第一名毫无疑问是 Python 。尽管 Python 有些特性令人不爽( whitespace 、 Python 2.x 和 Python 3.x 之间的巨大差异、五种不同的包机制都在不同程度上有缺陷)

但如果你正在从事 AI 工作,你几乎肯定会在某些时候用到 Python 。 ( 在 LiveEdu 上,一位德国的 AI 开发者教大家如何使用 Python 开发两个简单的机器学习模型)

Python 是人工智能研究的前沿语言,这是拥有最多机器学习和深度学习框架的语言,也是 AI 研究者几乎都掌握的语言。

2.Java  和相关语言

JVM 系列语言( Java , Scala , Kotlin , Clojure 等)也是 AI 应用开发的绝佳选择。无论是自然语言处理( CoreNLP )、张量运算( ND4J )还是完整的 GPU 加速深度学习堆栈( DL4J ),都可以使用大量的库来管理流水线的各个部分。

Java 是大多数企业的通用语言,在 Java8 和 Java 9 中提供了新的语言结构,这使得编写 Java 代码的体验不再像我们过去所记得的那样糟糕。使用 Java 编写人工智能应用可能会让人觉得有一点点枯燥,但它确实能完成工作,并且您可以使用所有现成的 Java 基础架构来开发、部署和监视。

3.C/C++

在开发 AI 应用时, C/ C ++ 不太可能成为您的首选,但如果您在嵌入式环境中工作,并且无法承受 Java 虚拟机或 Python 解释器的开销,那么 C / C ++ 就是最好的解决方案。

当你需要榨干系统的每一滴性能时,你就得面对可怕的指针世界。幸运的是,现代 C / C ++ 写起来体验还不错(实话实说!)。

结合 C / C ++ 级别的速度与类型和数据安全性, Rust 是实现产品级性能却不会造成安全问题的最佳选择。并且它现在已经可以与 TensorFlow 绑定了。

4.JavaScript

JavaScript ?我没听错吧?

其实,谷歌最近发布了 TensorFlow.js ,这是一个 WebGL 加速库,允许您在 Web 浏览器中训练和运行机器学习模型。它还包括 Keras API 以及加载和使用在常规 TensorFlow 中训练过的模型的功能。

这可能会吸引大量的 JS 开发者涌入 AI 领域。虽然 JavaScript 目前能够访问的机器学习库与其他语言相比有所局限,但在不久的将来,开发者在网页中添加神经网络就和添加 React 组件或 CSS 属性一样简单。

5.R 语言

R 在这份榜单中排名最末,并且看上去将会越来越没落。 R 是数据科学家喜欢的语言。

但是,其他程序员在第一次接触 R 时会感到有些困惑,因为它采用了以数据帧为中心的方法。

如果您有一组专门的 R 开发者,那么将 R 与 TensorFlow 、 Keras 或 H2O 搭配使用,进行研究、原型设计和实验是有意义的。

但基于性能和操作方面的考虑,我不愿意推荐将 R 用于生产。虽然您可以写出能在生产服务器上部署的高性能 R 代码,但将这种用 R 语言编写的原型重新编码为 Java 或 Python 肯定会更容易。

人工智能,火的不能再火的词了,想要驾驭他还需要不断的磨练,语言是与人工智能对话的基本条件,以上的五种语言你掌握了几种呢?不想成为未来世界的文盲就快些行动起来吧!

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