Python 在人工智慧中的作用

Python 是目前開發人員使用最廣泛的編程語言之一。Guido Van Rossum 在 1991 年創建了它，從一開始，它就與 C++、Java 和其他語言一起成為最受歡迎的語言之一。

在我們尋找人工智慧或神經網路的最佳編程語言的過程中，Python 佔據了很大的領先地位。讓我們看看為什麼 Python 人工智慧是世界上最令人興奮的想法之一。

Python 的特點和優勢

Python 可以被描述為一種解釋語言，簡單來說，這意味著它在執行之前不需要編譯成機器語言指令，並且它能夠被程序員直接用來執行程序。這使得它成為一種足夠的語言，可以使用基於硬體可以理解的現有機器本機代碼的模擬器或虛擬機。

它是一種高級編程語言，用於複雜的場景。高級語言處理數組、變數、對象和複雜的算術、布爾表達式，以及計算機科學中的其他抽象概念，以便更加完整，從而增加它們的使用。

Python 也被認為是一種通用編程語言，這意味著它能夠跨技術和領域使用。

Python 還附帶了動態類型系統和自動內存管理，支持各種編程技術，例如面向對象、函數式、命令式和過程式，這裡僅舉幾個例子。

Python 對每個操作系統都是可訪問的，並且有一個名為 CPython 的開源產品，它越來越受歡迎。

現在讓我們考慮一下使用 Python 創建人工不雅的方式，它為我們提供了優於其他編程語言的優勢。

人工智慧與 Python:為什麼？

Python 是所有編程語言中最簡單的語言，實際上，與其他 OOP 語言相比，它只有五分之一。這就是為什麼它是目前市場上最知名的語言之一。

• Python 附帶了預構建的庫，如用於執行科學計算的 Numpy、用於高級計算的 Scipy 和用於機器學習的 Pybrain(Python 機器學習)，使其成為人工智慧的頂級語言之一。
• 全球的 Python 開發人員通過教程和論壇提供廣泛的支持和幫助，幫助程序員比另一種流行語言容易得多。
• Python 是獨立於平台的，因此是各種平台和技術中適應性最強、最廣為人知的選項之一，對編碼基礎的修改很少。
• Python 在其他程序中具有最大的靈活性，可以選擇 OOPs 方法和腳本。此外，您可以使用集成開發環境來搜索所有代碼，這對於那些苦於不同演算法的開發人員來說是一件好事。

解讀 Python 和人工智慧

Python 和其他程序如 NumPy science kit-Learn iPython Notebook 和 matplotlib 為啟動 AI 項目提供了基礎。

NumPy 用於存儲廣義數據，它由一個 N 維數組和集成 C/C++代碼、傅立葉變換、隨機數功能和許多其他功能的工具組成。

另一個要研究的庫是 pandas，這是一個開源庫，為用戶提供易於使用的數據結構和使用 Python 的分析工具。

Matplotlib 是一個不同的服務，它是 2D 生產高質量出版物的繪圖庫。Matplotlib 可用於訪問多達六個圖形用戶界面工具、網路應用伺服器以及 Python 腳本。

下一步是研究 k-means 聚類。你可以找到決策樹的基礎。連續數值預測、邏輯回歸等等。最常用的 Python 人工智慧庫有 AIMA、pyDatalog、SimpleAI、EasyAi 等。有很多 Python 機器學習庫，比如 PyBrain、MDP、scikit、PyML。

讓我們更深入地研究一下用於人工智慧的不同 Python 庫，以及使用這種編程語言來創建人工智慧的原因。

面向通用人工智慧的 Python 庫

• AIMA – Python 演算法實現直接來自 Russell 以及 Norvig 的《人工智慧:一種現代方法論》
• pyDatalog-Python 中的邏輯編程引擎
• SimpleAI -各種人工智慧演算法的 Python 實現在「人工智慧，一種現代方法」中進行了解釋。它的主要目標是提供直觀的、記錄良好的、經過測試的庫。
• EasyAI -一個簡單的 Python 引擎，允許兩個玩家使用 AI 玩遊戲(遊戲求解用 Negamax 和換位表)。

面向機器語言的 Python

讓我們看看 Python 用於機器學習的原因，以及它為此提供的各種庫。

• PyBrain -是一個簡單而靈活的演算法，用於執行機器學習任務。它還充當 Python 的可擴展機器學習庫，為測試和評估演算法提供了一系列預定義的環境。
• PyML -一個用 Python 開發的雙向框架，專註於支持向量機和其他基於內核的方法。它可以在 Linux 和 Mac OS X 上訪問。
• Scikit-learn -可以說是利用 Python 進行數據分析的有效工具。這是一個完全免費的開源庫。它是使用最廣泛的通用機器學習庫。
• MDP – Toolkit 一個不同的 Python 數據處理框架，易於擴展，包含各種無監督和有監督的學習演算法和其他用於數據分析的計算單元，可以組合起來創建數據處理序列和更複雜的前饋網路。新演算法的實現很簡單。可用演算法的數量不斷增長。它包括信號處理技術(主成分分析、獨立成分分析以及慢特徵分析)、多種學習方法(Hessian 局部線性嵌入)以及許多分類方法、概率技術(因子分析、RBM)和數據預處理技術等等。

用於自然語言和文本處理的 Python 庫

• NTLK -開源 Python 模塊文檔和語言數據，在自然文本處理和分析方面進行研究。有一些軟體可以與 Windows、Mac OSX 和 Linux 一起工作。

Python 優於其他流行語言

現在讓我們看看 Python 與其他用於人工智慧的語言(如 C++和 Java)相比有什麼不同。

面向人工智慧的 Python 與 C++的比較

• 對於人工智慧來說，Python 是比 C++更知名的編程語言，並且以開發者 57%的多數票領先。這是因為 Python 易於掌握和使用。憑藉其眾多的庫，它還能夠用於分析數據。
• 就性能而言，C++優於 Python。這是因為 C++具有靜態類型語言的優勢，這意味著在運行時沒有任何類型錯誤。C++還創建了更小更快的運行時代碼。
• Python 是一種活動的(而不是靜態的)語言，它降低了協作的複雜性，因此您可以用更少的代碼行創建函數。與大多數編譯器執行特定優化並特定於特定平台的 C++相反，Python 代碼幾乎可以在每個平台上執行，而不必依賴它來設置特定的配置。
• GPU 加速計算的興起為並行提供了能力，這導致了像 CuDNN 和 CUDA 這樣的庫的發展。Python，以及 cuDNN，Python 相對 C++有優勢。這意味著機器學習應用中所需的越來越多的計算量被轉移到了圖形處理器上。結果是，無論你認為 C++可能有什麼性能優勢，都變得越來越無關緊要。
• 就編程的簡單性而言，Python 優於 C++，尤其是在新手開發者中。C++是一種低級語言，需要更多的經驗和知識來掌握。
• Python 的語法很容易理解，並且更容易使用自然和簡單的 ETL(提取、轉換、載入和提取)過程。這意味著與 C++相比，它的開發更快，允許開發人員評估機器學習技術，而不需要匆忙開發它們。

與 C++和 Python 相比，在語法方面，Python 有優勢，更適合 AI。憑藉其簡單的語法和可讀性，它可以促進先進的機器學習演算法的快速測試，以及一個活躍的社區，輔助工具的合作，如 Jupyter 筆記本電腦和谷歌 Colab。Python 獲獎。

結論

Python 是 AI 編程語言的一個關鍵部分，因為它有很好的框架，比如 Python 中的 scikit-learn-Machine Learning 幾乎滿足了這個領域的所有需求，以及 D3.js 數據驅動文檔 js。它是最高效和用戶友好的可視化工具之一。

除了框架之外，Java 的快速原型化使 Java 成為一種不可錯過的重要語言。AI 需要大量的研究，這就是為什麼沒有必要為 Java 準備一個 500 KB 的樣板來測試一個創新的想法，但是它永遠無法完成這個項目。在 Python 中，幾乎每一個概念都可以用二三十行代碼輕鬆驗證(與使用庫的 JS 相同)。這使得它成為一種極其有用的語言來幫助人工智慧的發展。

這就是為什麼很明顯 Python 是世界上頂級的 AI 編程語言。除了是頂級的人工智慧編程語言之外，Python 對其他各種目標也有價值。