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最适合开发人工智能的编程语言有哪些,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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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,人工智能已实现了生物识别智能、自动驾驶汽车和人脸识别等项目。
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,但目前还没有任何一种完美的编程语言可以完全速配人工智能项目。
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。关于很好人工智能编程语言的“争论”从未停止,今天我们将为大家分享最适合人工智能开发的5种常用编程语言,看一看你会哪一个呢?
第一名毫无疑问是Python。尽管Python的某些特性在不同程度上有所缺陷。但如果你正在从事AI工作,你必定会在某些时候用到Python。Python中可用库的数量是其他语言所无法企及的。
作为Python的一个扩展程序库,NumPy的重要性和普遍性日趋增强,以至于几乎成为了张量运算的标准API。基于NumPy,Pandas可将R强大而灵活的数据框带入Python。对于自然语言处理,你还可以使用久负盛名的NLTK和快如闪电的SpaCy。
对于机器学习,有经过实战检验的Scikit-learn。当谈到深度学习时,当前所有的库都是在Python上首先实现的项目。
(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,它是拥有最多机器学习和深度学习框架的语言,也是目前AI研究者几乎都掌握的一种语言。
JVM系列语言也是AI应用开发的绝佳选择。
无论是自然语言处理、张量运算还是完整的GPU加速深度学习堆栈,你都可以使用大量的库来管理流水线的各个部分。此外,你还可以轻松访问ApacheSpark和ApacheHadoop等大数据平台。
Java是大多数企业的通用语言。Java8和Java9为我们提供了新的语言结构,这使得你在编写Java代码时,其体验不再像过去那样“糟糕”。
使用Java编写人工智能应用可能会略感枯燥,但它确实是你完成工作的好帮手,并且你可以基于所有现成的Java基础架构来开发、部署和监视。
在开发AI应用时,C/C可能不会成为你的选,但如果你在嵌入式的环境中工作,且无法承受Java虚拟机或Python解释器所带来的开销,那么C/C就是你好的选择。
你可以从下列方法中选择一个最适合你的:
•扎进堆栈底部,使用CUDA等库来编写自己的代码,这些代码将直接在GPU上运行;
•你也可以使用TensorFlow或Caffe以访问灵活的高级API。
当然,后者还支持你导入数据科学家用Python写的模型,然后以C/C级别的速度在生产环境中运行它们。
Java是一种直译式脚本语言,是一种动态类型、弱类型、基于原型的语言,内置支持类型。
众所周知,谷歌于2018年发布了TensorFlow.js。TensorFlow.js是一个开源的基于硬件加速的Java库,用于训练和部署机器学习模型。
TensorFlow.js是一个WebGL加速库,支持你在Web浏览器中训练和运行机器学习模型。它还包括KerasAPI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Java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。
为在各种环境中都尽可能获得好的计算性能,Tensorflow.js目前已经实现了纯Java或WebGL的客户端,以及Nodejs服务器端三种后端计算环境。同时,Tensorflow.js还支持对已有模型的再训练,帮助用户定制符合自己业务需求的模型。
R在这份榜单中排名最末,且看上去将会越来越没落。R是数据科学家较为喜欢的一种编程语言。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框为中心的方法。
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一定意义和价值的。
但基于性能和操作方面的考虑,这里不建议大家将R用于生产。
虽然你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应该会更容易。
语言是与人工智能对话的基本条件,想要驾驭人工智能,我们还需要进行不断的磨练。以上的五种编程语言你掌握了几种呢?不想成为未来世界的文盲就赶快学习和行动起来吧!
关于最适合开发人工智能的编程语言有哪些问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。