「编程」2020年人工智能的5种最佳编程语言
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如今 , 人们期望AI程序员掌握多种语言 , 因为它们是在跨学科环境中而不是在孤岛中工作 。 清单上列出了Python , R , Java , Lisp , Prolog , Julia等 。
尽管当前这一代人更喜欢Python , 但是前端开发人员必须了解JavaScript , Python和R才能用于机器学习应用程序 。 著名的组织了解R , Java , Nia和.Net并为AI , 机器学习 , 聊天机器人 , 自动化系统等编写代码 。 但是 , 大型企业系统仍继续用Java编写 。 我的一个开发人员朋友在编写Siri之前的通信工具时使用了PHP 。 R , Matlab , Weka是机器学习和数据挖掘所必需的 。
是的 , 没有一种“ AI语言”可以被视为最佳编程语言 。
因此 , 让我们讨论一些在全球AI项目中流行和使用的流行语言 。
1)Python:
在AI , ML和数据分析的所有其他语言中 , 它排名第一 。 建议您在需要快速编码时使用 。
Python是最受欢迎的选择 , 因为:
?它具有出色的库生态系统 。 一些常用的库有SciKit-learn处理基本的ML算法 , Pandas用于高级数据结构和分析 , Keras和TensorFlow用于深度学习 , Matplotlib用于可视化 。 今天 , 大多数AI工程师都使用Keras和TensorFlow 。
?对于AI开发人员而言 , 学习曲线要容易得多 。
?Python语言灵活 , 可以减少出错的可能性 , 程序员也可以将Python与其他语言结合使用 。
?由于python与平台无关 , 因此节省了用于在各种平台上进行测试的金钱和时间 。 它使整个平台变得简单便捷 。
2)Lisp:
Lisp是开发人员在构建AI解决方案时解决归纳逻辑项目中问题的最喜欢的语言 。 除了Lisp , Prolog , Scheme之外 , Haskell还适合进行基于逻辑的AI项目 。
Lisp用于AI的原因如下:
?支持符号编程 。
?不区分数据和代码 , 这使语言更加强大 。
?比其他编程语言可扩展 。
?Read-Eval-Print Loop简化了交互式编程 。
?它具有调试 , 增量编译器等良好的环境 。
3)Prolog:
Prolog具有独特的功能 , 例如模式匹配和自动回溯 。 此功能在AI开发中用于高级解决方案 。 它是一种逻辑编程语言 , 受到AI程序员的青睐 。
Prolog程序包括:
?关系的事实声明 。
?宣布有关关系的规则 。
?问题的表达 。
因此 , 序言可以分析行为 , 陈述和条件陈述之间的关系 , 这对人工智能很有帮助 。
4)Matlab:
建议在实现复杂的数学运算时使用Matlab 。 Matlab提供AI功能 , 例如Caffe和TensorFlow 。 它使您可以将AI集成到完整的工作流程中 。 在某种程度上 , 借助MATLAB , 即使没有机器学习经验 , 您也可以开始使用AI 。 您可以使用应用程序并快速尝试其他方法 。
C ++:
AI工程师建议将其用于搜索引擎 , 计算机游戏 , 构建神经网络等项目 , 因为它有助于更快地执行复杂算法 。 由于C ++由于继承和数据隐藏而支持程序的重用 , 因此节省了时间和成本 。
建议使用C ++ , 因为:
?可以轻松找到复杂的AI问题的解决方案 。
?包含丰富的库函数和编程工具 。
?它支持面向对象的原理 , 可用于获得有组织的数据 。
5)Java:
Java用于神经网络 , 可与搜索算法很好地配合使用 。 它可以用于较大的项目 。
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