人工智能為什么要用Python？

發(fā)布時(shí)間：2019-07-09 16:01:16 作者：樂(lè)楊俊

這篇文章主要介紹了人工智能為什么要用Python？小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

Python語(yǔ)言的學(xué)習(xí)已經(jīng)上升到了國(guó)家戰(zhàn)略的層面上。國(guó)家相關(guān)教育部門對(duì)于“人工智能普及，非常重視，不僅將Python列入到小學(xué)、中學(xué)和高中等傳統(tǒng)教育體系中，并借此為未來(lái)國(guó)家和社會(huì)發(fā)展奠定了人工智能的人才培養(yǎng)基礎(chǔ)，從而進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)的推動(dòng)和社會(huì)人才結(jié)構(gòu)的更迭，正在逐步推行“全民學(xué)習(xí)python”。甚至流傳 - 不懂Python語(yǔ)言，人工智能時(shí)代，你將成為新“文盲”。

現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)招聘的時(shí)候你會(huì)發(fā)現(xiàn)有個(gè)條件：熟悉使用Java，PHP，C/C++ 或者 python，都會(huì)帶上python這一附帶要求，“甚至有的企業(yè)HR為了招聘python程序員進(jìn)而打著Java，PHP ，C。。。。。。等語(yǔ)言的旗號(hào)招聘，進(jìn)來(lái)的時(shí)候你會(huì)發(fā)現(xiàn)你愿意轉(zhuǎn)python嗎”，咦？什么套路，沒(méi)聽(tīng)錯(cuò)就是這樣的套路，因?yàn)槭袌?chǎng)沒(méi)有背景好的python開(kāi)發(fā)人員（各大公司像BAT等一線互聯(lián)網(wǎng)公司對(duì)于python語(yǔ)言還不是主要開(kāi)發(fā)語(yǔ)言開(kāi)，也還沒(méi)用python來(lái)做相應(yīng)的核心業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)），背景好的難找，所以變向招聘。一首“涼涼”送給自己。

廠長(zhǎng)（百度CEO李彥宏）在第三屆互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)中曾表述：靠移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的風(fēng)口已經(jīng)沒(méi)有可能再出現(xiàn)獨(dú)角獸了，因?yàn)槭袌?chǎng)已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)相對(duì)平穩(wěn)的發(fā)展階段，互聯(lián)網(wǎng)人口滲透率已經(jīng)超過(guò)了50%。而未來(lái)的機(jī)會(huì)在“人工智能”。大家都會(huì)發(fā)現(xiàn)廠長(zhǎng)又在帶頭搞事情，推從“人工智能”，放棄了之前狼廠的O2O戰(zhàn)略。然而在百度的吹鼓下“人工智能”不聲不響的就這么火起來(lái)了，做什么產(chǎn)品都要帶上“人工智能”的標(biāo)簽。

AI結(jié)合python的背景：

1:人工智能的核心算法是完全依賴于C/C++的，而且Python歷史上也一直都是科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析的重要工具。Python雖然是腳本語(yǔ)言，但是因?yàn)槿菀讓W(xué)，迅速成為科學(xué)家的工具（MATLAB等也能搞科學(xué)計(jì)算，但是軟件要錢，且很貴），從而積累了大量的工具庫(kù)、架構(gòu)，人工智能涉及大量的數(shù)據(jù)計(jì)算，用Python是很自然的，簡(jiǎn)單高效。

2：對(duì)于編程只是副業(yè)的AI科學(xué)家們來(lái)說(shuō)，沒(méi)那么多時(shí)間去學(xué)習(xí)和使用C++，還是把大量時(shí)間用來(lái)研究研究算法比較實(shí)在。

3: Python雖然慢但是它只是調(diào)用AI接口，真正的計(jì)算全是C/C++寫好的數(shù)據(jù)底層，用Python只是寫相應(yīng)的邏輯，幾行代碼就出來(lái)了。換成C++的話，不僅代碼量太大，而且開(kāi)發(fā)效率太低，不是說(shuō)用C++寫不了上層邏輯，，而是換來(lái)總體速度提升1%，得不償失。

4：Python在擁有簡(jiǎn)潔的語(yǔ)法和豐富的生態(tài)環(huán)境從而提高開(kāi)發(fā)速度的同時(shí)，對(duì)C的支持也很好，python結(jié)合了語(yǔ)言的優(yōu)點(diǎn)，又通過(guò)對(duì)C的高度兼容彌補(bǔ)了速度慢的缺點(diǎn)，自然受到數(shù)據(jù)科學(xué)研究者與機(jī)器學(xué)習(xí)程序員的青睞。

Python的優(yōu)勢(shì)：

對(duì)于 AI 項(xiàng)目的每個(gè)需求，Python 都有很多相應(yīng)的庫(kù)。比如用于科學(xué)計(jì)算的 Numpy，用于高級(jí)計(jì)算的 Scipy 以及用于機(jī)器學(xué)習(xí)的 Pybrain。而 AIMA（來(lái)自 Russell 和 Norvig 的 Artificial Intelligence: A Modern Approach）則是迄今為止人工智能領(lǐng)域最好的庫(kù)之一。這樣的專用程序庫(kù)大大節(jié)省了開(kāi)發(fā)人員在基本級(jí)別項(xiàng)目上編碼所花費(fèi)的時(shí)間

一、Python是解釋語(yǔ)言，程序?qū)懫饋?lái)非常方便，即使轉(zhuǎn)語(yǔ)言的同學(xué)也能很快上手

二、Python的開(kāi)發(fā)生態(tài)成熟，有很多有用的庫(kù)可以用

三、Python效率超高，支持很多高效C接口

四：江湖流傳：

1:學(xué)習(xí)周期而言：容易學(xué)代碼可讀性高。Python入門時(shí)間按天計(jì)算，C++入門時(shí)間按年計(jì)算；

用于通用AI：

AIMA —— Python 實(shí)現(xiàn) Russell 和 Norvig 的‘Artificial Intelligence: A Modern Approach’庫(kù)。

pyDatalog —— Python 中的邏輯編程引擎

SimpleAI —— Python 實(shí)現(xiàn)了“AIMA”一書中描述的許多人工智能算法。它側(cè)重于提供易于使用，有據(jù)可查的測(cè)試庫(kù)。

EasyAI —— 簡(jiǎn)單的 Python 引擎，用于 AI 的雙人游戲，如 Negamax, transposition tables, game solving。

用于機(jī)器學(xué)習(xí)：

PyBrain —— 靈活、簡(jiǎn)單，但對(duì)于機(jī)器算法任務(wù)非常高效，它是 Python 的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模塊化庫(kù)。它還提供了各種預(yù)定義的環(huán)境來(lái)測(cè)試和比較你的算法。

PyML —— 一款以 Python 編寫的側(cè)重于 SVM 和其他內(nèi)核方法的雙邊框架。它支持在 Linux 和 Mac OS X 上運(yùn)行。

scikit-learn —— 旨在提供在各種環(huán)境下可重復(fù)使用的簡(jiǎn)單而強(qiáng)大的解決方案：機(jī)器學(xué)習(xí)作為科學(xué)和工程的多功能工具。它是一個(gè) Python 模塊，它將經(jīng)典的經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法集成在如緊密結(jié)合的科學(xué)世界的 Python 軟件包中（如 numpy，scipy，matplotlib）。

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