人工智能為什么用python語(yǔ)言?針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,今天小編總結(jié)這篇網(wǎng)有關(guān)python的文章,有需要的朋友可以參考一下,希望對(duì)大家有所幫助。
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相對(duì)于其他語(yǔ)言,python對(duì)人工智能最大的優(yōu)勢(shì)是他的可擴(kuò)展性、可嵌入性。這也是他被程序員稱為“膠水語(yǔ)言”的原因。
python對(duì)人工智能應(yīng)用的優(yōu)點(diǎn):
1:人工智能的核心算法是完全依賴于C/C++的,而且Python歷史上也一直都是科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析的重要工具。Python雖然是腳本語(yǔ)言,但是因?yàn)槿菀讓W(xué),迅速成為科學(xué)家的工具(MATLAB等也能搞科學(xué)計(jì)算,但是軟件要錢,且很貴),從而積累了大量的工具庫(kù)、架構(gòu),人工智能涉及大量的數(shù)據(jù)計(jì)算,用Python是很自然的,簡(jiǎn)單高效。
2: Python雖然慢但是它只是調(diào)用AI接口,真正的計(jì)算全是C/C++寫好的數(shù)據(jù)底層,用Python只是寫相應(yīng)的邏輯,幾行代碼就出來(lái)了。換成C++的話,不僅代碼量太大,而且開(kāi)發(fā)效率太低,不是說(shuō)用C++寫不了上層邏輯,,而是換來(lái)總體速度提升1%,得不償失。
3:Python在擁有簡(jiǎn)潔的語(yǔ)法和豐富的生態(tài)環(huán)境從而提高開(kāi)發(fā)速度的同時(shí),對(duì)C的支持也很好,python結(jié)合了語(yǔ)言的優(yōu)點(diǎn),又通過(guò)對(duì)C的高度兼容彌補(bǔ)了速度慢的缺點(diǎn),自然受到數(shù)據(jù)科學(xué)研究者與機(jī)器學(xué)習(xí)程序員的青睞。
python擴(kuò)展語(yǔ)言的優(yōu)勢(shì):
用于通用AI:
1.AIMA —— Python 實(shí)現(xiàn) Russell 和 Norvig 的‘Artificial Intelligence: A Modern Approach’庫(kù)。
2.pyDatalog —— Python 中的邏輯編程引擎SimpleAI —— Python 實(shí)現(xiàn)了“AIMA”一書中描述的許多人工智能算法。它側(cè)重于提供易于使用,有據(jù)可查的測(cè)試庫(kù)。
3.EasyAI —— 簡(jiǎn)單的 Python 引擎,用于 AI 的雙人游戲,如 Negamax, transposition tables, game solving。
用于機(jī)器學(xué)習(xí):
1.PyBrain —— 靈活、簡(jiǎn)單,但對(duì)于機(jī)器算法任務(wù)非常高效,它是 Python 的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模塊化庫(kù)。它還提供了各種預(yù)定義的環(huán)境來(lái)測(cè)試和比較你的算法。
2.PyML —— 一款以 Python 編寫的側(cè)重于 SVM 和其他內(nèi)核方法的雙邊框架。它支持在 Linux 和 Mac OS X 上運(yùn)行。
3.scikit-learn —— 旨在提供在各種環(huán)境下可重復(fù)使用的簡(jiǎn)單而強(qiáng)大的解決方案:機(jī)器學(xué)習(xí)作為科學(xué)和工程的多功能工具。它是一個(gè) Python 模塊,它將經(jīng)典的經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法集成在如緊密結(jié)合的科學(xué)世界的 Python 軟件包中(如 numpy,scipy,matplotlib)。
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