人工智能开发软件的五种开发语言

  人工智能开发软件的五种开发语言。人工智能技术的提高不仅仅为公司的运营提供了生产率,并且为人民群众的生活提供了便捷。目前为止,人工智能早就实现了生物识别技术智能化、无人驾驶汽车和人脸识别系统等等新项目。

  01、Python

  第一名毫无疑问是 Python。尽管 Python 有些特性令人不爽(whitespace、Python 2.x 和 Python 3.x 之间的巨大差异、五种不同的包机制都在不同程度上有缺陷)但如果你正在从事 AI 工作,你几乎肯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。NumPy 已经变得如此普遍,以至于几乎成为了张量运算的标准 API,Pandas 将 R 的强大而灵活的数据帧带入 Python。对于自然语言处理(NLP),您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(TensorFlow,PyTorch,Chainer,Apache MXNet,Theano 等)都是在 Python 上首先实现的项目。

  02、JAVA 和相关语言

  JVM 系列语言(Java,Scala,Kotlin,Clojure 等)也是 AI 应用开发的绝佳选择。无论是自然语言处理(CoreNLP)、张量运算(ND4J)还是完整的 GPU 加速深度学习堆栈(DL4J),您都可以使用大量的库来管理流水线的各个部分。另外,您还可以轻松访问 Apache Spark 和 Apache Hadoop 等大数据平台。

  Java 是大多数企业的通用语言,在 Java 8 和 Java 9 中提供了新的语言结构,这使得编写 Java 代码的体验不再像我们过去所记得的那样糟糕。使用 Java 编写人工智能应用可能会让人觉得无聊,但它确实能完成工作,并且您可以使用所有现成的 Java 基础架构来开发、部署和监视。


人工智能开发软件

  03、C/C++

  在开发 AI 应用时,C / C ++ 不太可能成为您的首选,但如果您在嵌入式环境中工作,并且无法承受 Java 虚拟机或 Python 解释器的开销,那么 C / C ++ 就是最好的解决方案。当你需要榨干系统的每一滴性能时,你就得面对可怕的指针世界。

  幸运的是,现代 C / C ++ 写起来体验还不错(实话实说!)。您可以从下列方法中选择一个最适合的:您可以一头扎进堆栈底部,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;您也可以使用 TensorFlow 或 Caffe 以访问灵活的高级 API。后者还允许您导入数据科学家用 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。

  在未来一年中,请密切留意 Rust 在 AI 领域的一些动作。结合 C / C ++ 级别的速度与类型和数据安全性,Rust 是实现产品级性能却不会造成安全问题的最佳选择。并且它现在已经可以与 TensorFlow 绑定了。

  04、Prolog

  Prolog也是古老的编程语言之一,与Lisp一样,它也是人工智能项目开发的常用语言,拥有灵活框架的机制,它是一种基于规则和声明性的语言,包含了决定其人工智能编码语言的事实和规则。

  Prolog支持基本的机制,例如模式匹配、基于树的数据结构和人工智能编程的自动回溯。除了在人工智能项目中广泛使用外,Prolog还用于创建医疗系统。

  05、R语言

  R 在这份榜单中排名最末,并且看上去将会越来越没落。

  R 是数据科学家喜欢的语言。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帧为中心的方法。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意义的。但基于性能和操作方面的考虑,我不愿意推荐将 R 用于生产。

  虽然您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 肯定会更容易。

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