Python和人工智能(AI) - 它們如何相關？

Python是當今開發人員使用的最流行的編程語言之一。Guido Van Rossum于1991年創建它，自成立以來，它一直是使用最廣泛的語言之一，還有C ++，Java等。

在我們努力確定什么是AI和神經網絡的最佳編程語言時，Python取得了很大的領先優勢。

Python的特性和優勢

Python是一種解釋語言，在人類的術語中意味著它不需要在執行之前編譯成機器語言指令，并且可以由開發人員直接用于運行程序。這使得它足夠全面，可以讓仿真器或虛擬機在本機機器語言之上解釋語言，這是硬件理解的。

它是一種高級編程語言，可用于復雜的場景。高級語言處理變量，數組，對象，復雜算術或布爾表達式以及其他抽象計算機科學概念，以使其更加全面，從而以指數方式增加其可用性。

Python也是一種通用編程語言，這意味著它可以跨域和技術使用。

Python還具有動態類型系統和自動內存管理功能，支持各種編程范例，包括面向對象，命令式，功能和程序等等。

Python適用于所有操作系統，并且還有一個名為CPython的開源產品，該產品也廣受歡迎。

現在讓我們看一下如何為什么Python 對AI比其他流行的編程語言更具優勢。

AI和Python：為什么？

為什么我們應該選擇Python作為AI而不是其他？

Python提供的代碼最少，實際上是其他OOP語言的1/5。這是它是當今市場上最受歡迎的產品之一。Python有預建庫，如Numpy用于科學計算，Scipy用于高級計算，Pybrain用于機器學習(Python機器學習)，使其成為AI的最佳語言之一。

世界各地的Python開發人員通過論壇和教程提供全面的支持和幫助，使編碼人員的工作比任何其他流行語言更容易。

Python是獨立于平臺的，因此是最靈活和最受歡迎的選擇之一，適用于不同平臺和技術，基本編碼調整最少。

Python是最靈活的，可以選擇在OOP方法和腳本之間進行選擇。您還可以使用IDE本身來檢查大多數代碼，對于正在努力使用不同算法的開發人員來說是一個福音。

將Python與AI一起解碼

Python以及NumPy，scikit-learn，iPython Notebook和matplotlib等軟件包構成了啟動AI項目的基礎。

NumPy用作通用數據的容器，包括N維數組對象，用于集成C / C ++代碼的工具，傅里葉變換，隨機數功能和其他功能。

另一個有用的庫是pandas，一個開源庫，為用戶提供易于使用的數據結構和Python分析工具。

Matplotlib是另一項服務，它是一個2D繪圖庫，可以創建出版質量數據。您可以將matplotlib用于最多6個圖形用戶界面工具包，Web應用程序服務器和Python腳本。

下一步是探索k-means聚類，并收集有關決策樹，連續數值預測，邏輯回歸等的知識。

一些最常用的Python AI庫是AIMA，pyDatalog，SimpleAI，EasyAi等。還有用于機器學習的Python庫，如PyBrain，MDP，scikit，PyML。

讓我們更詳細地了解AI中的各種Python庫以及為什么這種編程語言用于AI。

一般AI的Python庫AIMA - 來自Russell和Norvig的“人工智能：現代方法”的算法的Python實現。

pyDatalog - Python中的邏輯編程引擎

SimpleAI - “人工智能，現代方法”一書中描述的許多人工智能算法的Python實現。它著重于提供易于使用，記錄良好且經過測試的庫。

EasyAI - 簡單的Python引擎，適用于帶有AI的雙人游戲(Negamax，換位表，解決游戲)。

機器語言Python(ML)

為什么Python用于機器學習以及它為此目的提供的各種庫。PyBrain - 一種靈活，簡單但有效的ML任務算法。它也是一個用于Python的模塊化機器學習庫，提供各種預定義環境來測試和比較算法。

PyML - 用Python編寫的雙邊框架，側重于SVM和其他內核方法。它在Linux和Mac OS X上受支持。

Scikit-learn - Scikit-learn是使用Python時進行數據分析的有效工具。它是開源和最流行的通用機器學習庫。

MDP-Toolkit - 另一個可以輕松擴展的Python數據處理框架，它還有一系列有監督和無監督的學習算法和其他數據處理單元，可以組合成數據處理序列和更復雜的前饋網絡體系結構。新算法的實現簡單直觀。可用算法的基礎正在穩步增長，包括信號處理方法(主成分分析，獨立分量分析和慢特征分析)，流形學習方法([Hessian]局部線性嵌入)，幾種分類器，概率方法(因子分析，RBM) )，數據預處理方法等等。

用于自然語言和文本處理的Python庫NLTK - 開源Python模塊，語言數據和文檔，用于自然語言處理和文本分析的研究和開發，包括Windows，Mac OSX和Linux的發行版。

Python比其他流行語言

現在讓我們看看Python與其他計算機語言(如C ++和Java)所處的位置。

用于AI的Python與C ++對于人工智能而言，Python是一種比C ++更流行的語言，并且在開發人員中投票率為57％。這是因為Python易于學習和實現。憑借其眾多庫，它們還可用于數據分析。

性能上C ++優于Python。這是因為C ++具有靜態類型語言的優點，因此在運行時沒有輸入錯誤。C ++還可以創建更緊湊，更快的運行時代碼。

Python是一種動態(而非靜態)語言，在協作時降低了復雜性，意味著您可以用更少的代碼實現功能。與C ++不同，C ++所有重要的編譯器都傾向于進行特定的優化并且可以是特定于平臺的，所以Python代碼可以在幾乎任何平臺上運行，而不會浪費時間在特定的配置上。

隨著GPU加速計算的興起，提供了并行性的能力，這導致了CUDA Python和cuDNN等庫的創建，Python比C ++更具優勢。這意味著越來越多的機器學習工作負載的實際計算被卸載到GPU - 結果是C ++可能具有的任何性能優勢變得越來越無關緊要。

Python在代碼簡單性方面勝過C ++，特別是在新開發人員中。C ++是一種較低級別的語言需要更多的經驗和技能來掌握。

Python的簡單語法還允許更自然和直觀的ETL(提取，轉換，加載)過程，并且意味著與C ++相比，它更快地進行開發，允許開發人員在不必快速實現它們的情況下測試機器學習算法。

在C ++和Python之間，后者具有更多優勢，更適合AI。憑借其簡單的語法和可讀性，促進了復雜機器學習算法的快速測試以及由Jupyter Notebooks和Google Colab等協作工具支持的蓬勃發展的社區，Python贏得了冠軍。

如果您能看懂這篇文章，一定是有一定的編程基礎的，本部已與浙大合作AI項目，如果您對進軍AI(或希望通過學習轉型AI)，請私聊我

總結

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