Python 在人工智能中的作用

Python是目前开发人员使用最广泛的编程语言之一。它由Guido Van Rossum于1991年创建，自问世以来，它一直与C++、Java等语言一起位居最受欢迎的语言之列。

在寻找最适合AI或神经网络的编程语言方面，Python已遥遥领先。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是一种解释型语言，简单来说，这意味着它在执行前不需要编译成机器语言指令，程序员可以直接使用它来执行程序。这使得它成为一种足够强大的语言，可以通过基于现有机器本地代码（硬件能理解的语言）的仿真器或虚拟机来使用。

它是一种高级编程语言，用于复杂的场景。高级语言处理数组、变量、对象和复杂的算术、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，从而增加其用途。

Python也被认为是一种通用编程语言，这意味着它可以在不同的技术和领域中使用。

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

Python适用于所有操作系统，并提供一个名为CPython的开源版本，该版本正在获得巨大普及。

现在，让我们考虑使用Python创建人工智能相对于其他编程语言的优势。

人工智能与Python：为什么？

Python是所有编程语言中最简单的语言，实际上，与其他OOP语言相比，它的代码量只有五分之一。这就是为什么它目前是市场上最著名的语言之一。

• Python拥有预构建的库，例如用于科学计算的Numpy，用于高级计算的Scipy，以及用于机器学习的Pybrain（Python机器学习），这使其成为AI的顶级语言之一。
• 世界各地的Python开发者通过教程和论坛提供广泛的支持和帮助，使程序员比其他流行语言更容易使用。
• Python是平台独立的，因此它是各种平台和技术中最具适应性和最受欢迎的选择之一，对基本编码的修改最少。
• Python在程序中具有最大的灵活性，可以选择OOP方法和脚本。此外，您可以使用IDE搜索所有代码，这对于正在努力解决不同算法的开发人员来说是一个福音。

Python与人工智能的结合

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

NumPy用于存储通用数据，它由一个N维数组和用于集成C/C++代码的工具、傅里叶变换、随机数功能以及许多其他功能组成。

另一个值得研究的库是pandas，一个开源库，为用户提供易于使用的数据结构和与Python配合使用的分析工具。

Matplotlib是另一项服务，它是一个用于2D绘图的库，可生成高质量的出版物。Matplotlib可用于访问多达六种图形用户界面工具、Web应用服务器以及Python脚本。

下一步是研究k-均值聚类。您可以了解决策树的基础知识。连续数值预测、逻辑回归等等。最常用的Python AI库是AIMA、pyDatalog、SimpleAI、EasyAi等。有许多Python机器学习库，如PyBrain、MDP、scikit、PyML。

让我们更深入地研究用于AI的不同Python库，以及为什么使用这种编程语言来创建AI。

通用人工智能的Python库

• AIMA - Python算法实现直接来自Russell和Norvig的“人工智能：现代方法”。
• pyDatalog - Python中的逻辑编程引擎
• SimpleAI - Python实现了“人工智能，现代方法”中解释的各种人工智能算法。其主要目标是提供直观、文档齐全且经过测试的库。
• EasyAI - 一个简单的Python引擎，允许两个玩家使用AI进行游戏（Negamax和用于游戏解决的换位表）。

用于机器学习（ML）的Python

让我们看看为什么Python用于机器学习以及为此目的它提供了哪些不同的库。

• PyBrain - 是一种简单而灵活的算法，用于执行机器学习任务。它还充当Python的可扩展机器学习库，提供一系列预定义的测试和评估算法的环境。
• PyML - 一个用Python开发的双向框架，专注于SVM和其他基于内核的方法。它可在Linux和Mac OS X上使用。
• 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。它是最广泛使用的通用机器学习库。
• MDP - Toolkit 另一个易于扩展的Python数据处理框架，包含各种无监督和有监督学习算法以及其他用于数据分析的计算单元，这些单元可以组合起来创建数据处理序列和更复杂的前馈网络。新算法的实现很简单。可用算法的数量正在不断增加。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）、流形学习方法（[Hessian局部线性嵌入）以及多种分类方法、概率技术（因子分析、RBM）和数据预处理技术等等。

用于自然语言与文本处理的Python库

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

Python优于其他流行语言

现在，让我们看看Python与用于人工智能的其他语言（如C++和Java）相比如何。

Python与C++在人工智能领域的比较

• Python比C++更受AI编程语言的欢迎，并以57%的多数票领先于开发人员。这是因为Python易于学习和使用。凭借其众多的库，它也可以用于数据分析。
• 在性能方面，C++优于Python。这是因为C++具有静态类型语言的优势，这意味着在运行时不会出现类型错误。C++还会生成更小、更快的运行时代码。
• Python是一种动态（而非静态）语言，它降低了协作的复杂性，因此您可以用更少的代码行创建函数。与C++不同，C++的大多数编译器执行特定的优化并特定于某个平台，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配置。
• GPU加速计算的兴起提供了并行能力，这导致了CuDNN和CUDA等库的开发。Python和cuDNN，Python相对于C++具有优势。这意味着机器学习应用所需的计算量越来越转移到GPU上。结果是，您可能认为C++可能拥有的任何性能优势都变得越来越不相关。
• 在编程的简易性方面，Python优于C++，尤其对于新手开发人员而言。C++是一种低级语言，需要更多的经验和知识才能掌握。
• Python的语法易于理解，并且更易于使用自然简单的ETL（提取、转换、加载）过程。这意味着它的开发速度比C++快，允许开发人员评估机器学习技术，而无需匆忙开发它们。

与C++和Python在语法方面进行比较，Python具有优势，更适合AI。凭借其简单的语法和可读性，它可以促进高级机器学习算法的快速测试，以及一个活跃的社区，辅以Jupyter Notebooks和Google Colab等协作工具。Python赢得了奖项。

结论

Python是AI编程语言中的关键部分，因为它具有良好的框架，例如scikit-learn - Python中的机器学习，几乎满足了该领域的所有要求，以及D3.js数据驱动文档JS。它是最有效和最用户友好的可视化工具之一。

除了框架之外，Java的快速原型开发也使Java成为一种不容错过的关键语言。AI需要大量的研究，这就是为什么不需要500KB的Java样板来测试一个创新想法，但它永远无法完成项目。在Python中，几乎每个概念都可以用二三十行代码轻松验证（与使用库的JS相同）。这使其成为一种非常有用的语言，有助于AI的开发。

这就是为什么Python是世界上顶级的AI编程语言的原因。除了是顶级的AI编程语言，Python对于各种其他目标也很有价值。