Python在人工智能中的作用

Python在人工智能中的作用

Python是目前开发者们广泛使用的编程语言之一。Guido Van Rossum于1991年创造了它，并且从一开始就成为了与C++、Java和其他语言一起最受欢迎的语言之一。

Python在我们确定最佳人工智能或神经网络编程语言的过程中占据了领先地位。让我们来看看为什么Python与人工智能是世界上最令人兴奋的想法之一。

Python的特点和优势

Python可以被描述为一种解释性语言，简单来说，它不需要事先编译成机器语言指令即可执行，并且程序员可以直接使用它来执行程序。这使得它成为可使用模拟器或基于现有机器本机代码的虚拟机来使用的足够语言，硬件能够理解该语言。

它是一种在复杂情景中使用的高级编程语言。高级语言处理数组、变量、对象和复杂算术、布尔表达式以及计算机科学中的其他抽象概念，以使其更完整，并从而增强其使用。

Python还被认为是一种通用编程语言，这意味着它能够在各种技术和领域中使用。

Python还具备动态类型系统和自动内存管理，支持各种编程技术，如面向对象、函数式、命令式和过程式等。

Python适用于各种操作系统，并且有一个名为CPython的开源软件供选择，正在获得巨大的流行度。

现在让我们考虑使用Python创建人工智能相比其他编程语言的优势。

人工智能与Python：为什么选择Python

Python是所有编程语言中最简单的语言，实际上，与其他面向对象的编程语言相比，其代码量只有五分之一。这就是为什么它目前是市场上最知名的语言之一。

• Python具有预构建的库，例如Numpy用于执行科学计算，Scipy用于高级计算，Pybrain用于机器学习（Python机器学习），使其成为AI领域最受欢迎的语言之一。
• 全球范围的Python开发者提供广泛的支持和帮助，通过教程和论坛，使得程序员比使用其他流行语言更容易。
• Python是跨平台的，因此是各种平台和技术的最灵活和最知名的选择之一，只需要对基本编码进行少量修改。
• Python在其他编程语言中具有最大的灵活性，可以选择面向对象方法和脚本编写。此外，您可以使用集成开发环境（IDE）搜索所有代码，并帮助开发人员应对不同算法所面临的挑战。

解码Python和人工智能

Python和其他程序，例如NumPy Sciencekit-Learn iPython Notebook和matplotlib，为启动AI项目提供了基础。

NumPy用于存储广义的数据，包括一个N维数组和集成C/C++代码、傅里叶变换、随机数功能和许多其他函数的工具。

另一个值得关注的库是pandas，它是一个开源库，为用户提供易于使用的数据结构和与Python一起使用的分析工具。

Matplotlib是一个不同的服务，它是用于二维绘图的库，可生成高质量的出版物。Matplotlib可用于访问最多六个图形用户界面工具、Web应用程序服务器以及Python脚本。

下一步是研究K-Means聚类。您可以了解决策树的基本原理。连续数值预测、逻辑回归等等。最常用的Python AI库有AIMA、pyDatalog、SimpleAI、EasyAi等等。还有很多Python的机器学习库，如PyBrain、MDP、scikit、PyML。

让我们深入了解用于AI的不同Python库，以及为什么使用这种编程语言来创建AI。

Python一般人工智能库

• AIMA - Python算法实现直接来自Russell和Norvig的《人工智能：一种现代方法》。
• pyDatalog - Python中的逻辑编程引擎。
• SimpleAI - Python实现的各种人工智能算法，解释在《人工智能：一种现代方法》中。其主要目标是提供直观、文档完备且经过测试的库。
• EasyAI - 一个简单的Python引擎，允许两个玩家使用AI（Negamax和博弈解决的位移表）进行游戏。

Python用于机器学习（ML）

让我们看看为什么使用Python进行机器学习以及它为此提供的各种库。

• PyBrain - 是一种易于使用且灵活的算法，用于执行机器学习任务。它还作为Python的可扩展机器学习库，提供了一系列预定义环境，用于测试和评估算法。
• PyML - 一个以Python开发的双向框架，专注于支持向量机（SVM）和其他基于核的方法。它适用于Linux和Mac OS X。
• Scikit-learn - 可以描述为使用Python进行数据分析的有效工具。这是一个完全免费和开源的库。它是最常用的通用机器学习库。
• MDP - 一种不同的Python数据处理框架，易于扩展，包含各种无监督学习和有监督学习算法以及其他用于数据分析的计算单元，可以组合成数据处理序列和更复杂的前馈网络。新算法的实现很简单。可用的算法数量不断增长。它包括信号处理技术（主成分分析、独立成分分析和慢特征分析）、学习的流形方法（Hessian Locally Linear embedding）以及许多分类方法、概率方法（因子分析、RBM）和数据预处理技术等等。

Python自然语言和文本处理库

• NTLK - 开源Python模块文档和语言数据，用于进行自然文本处理和分析的研究和研究。有适用于Windows、Mac OSX和Linux的软件。

Python相对于其他流行语言

现在让我们看看Python与其他用于人工智能的语言（如C++和Java）相比的情况。

Python vs. C++用于人工智能

• Python是一门比C++更为知名的人工智能编程语言，从开发者的多数票中得以领先57%。这是因为Python简单易学且易于使用。凭借其众多的库，Python还可以用于数据分析。
• 就性能而言，C++优于Python。这是因为C++是一种静态类型语言，所以在运行时没有任何类型错误。C++还能生成更小更快的运行时代码。
• Python是一种主动（与静态相对）语言，可以降低协作的复杂性，以便您可以用更少的代码创建函数。与C++相反，大多数编译器都执行特定的优化并专为特定的平台设计。Python代码几乎可以在任何平台上执行，而无需依赖它来设置特定的配置。
• GPU加速计算的兴起提供了并行性的能力，导致了像CuDNN和CUDA这样的库的开发。Python以及CuDNN在与C++对比时具有优势。这意味着在机器学习应用中所需的越来越多的计算被转移到了GPU上。结果是您可能认为C++可能具有的任何性能优势正在变得越来越不相关。
• 对于编程的简单性，Python优于C++，尤其是对于初学者开发者而言。C++是一种低级语言，需要更多的经验和知识来掌握。
• Python的语法易于理解，并且更容易使用自然且简单的ETL（Extract Transform Load和Extract）过程。这意味着与C++相比，它更快速地开发，允许开发者在不匆忙开发的情况下评估机器学习技术。

与C++相比，Python在语法方面具有优势，更适合于人工智能。凭借其简单的语法和可读性，它可以促进对高级机器学习算法的快速测试，以及由Jupyter Notebooks和Google Colab等协作工具支持的活跃社区。Python获胜。

结论

Python是人工智能编程语言的关键部分，因为它拥有良好的框架，例如在Python中进行机器学习的scikit-learn，几乎满足了这一领域的所有要求，以及D3.js数据驱动文档JS。它是最高效和用户友好的可视化工具之一。

除了框架，Java的快速原型设计使其成为一个不容忽视的重要语言。人工智能需要大量的研究，这就是为什么在Java中不需要一个500KB的样板代码来测试一个创新的想法，但它永远无法完成项目。在Python中，几乎可以用二十到三十行代码（与JS使用的库相同）轻松验证几乎每个概念。这使得它成为帮助开发AI的极其有用的语言。

这就是为什么清楚地说，Python是全球顶级的AI编程语言。除了成为顶级的AI编程语言之外，Python还具有在其他各种目标中的价值。