当前位置:今期特马刘伯温玄机图 > 人工语言 >

最适合人工智能开发的5种编程语言你知道几种?

  人工智能技术的提升不仅为企业的运营带来了效率,而且为人民的生活带来了便利。

  迄今为止,人工智能已经实现了生物识别智能、自动驾驶汽车和人脸识别等等项目。

  就像大多数软件应用程序的开发一样,开发人员也在使用多种语言来编写人工智能项目,但是现在还没有任何一种完美的编程语言是可以完全速配人工智能项目的。

  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。

  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,

  (在LiveEdu上,一位德国的AI开发者教大家如何使用Python开发两个简单的机器学习模型)

  Python 是人工智能研究的前沿语言,这是拥有最多机器学习和深度学习框架的语言,也是 AI 研究者几乎都掌握的语言。

  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),

  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有一点点枯燥,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。

  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。

  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;

  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。

  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。

  其实,谷歌最近发布了 TensorFlow.js,这是一个 WebGL 加速库,允许您在 Web 浏览器中训练和运行机器学习模型。

  它还包括 Keras API 以及加载和使用在常规 TensorFlow 中训练过的模型的功能。

  虽然 JavaScript 目前能够访问的机器学习库与其他语言相比有所局限,但在不久的将来,开发者在网页中添加神经网络就和添加 React 组件或 CSS 属性一样简单。

  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。

  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。

  人工智能,火的不能再火的词了,想要驾驭他还需要不断的磨练,语言是与人工智能对话的基本条件,

  本网站依据国家相关规定准备了相应的稿酬,但由于客观原因无法支付。如您是这篇文章或图片的著作权人或其他权利人,请与本网站联系。本网站在确认您的身份后将予以支付。

http://aqilabutik.com/rengongyuyan/132.html
点击次数:??更新时间2019-06-03??【打印此页】??【关闭
  • Copyright © 2002-2017 DEDECMS. 织梦科技 版权所有  
  • 点击这里给我发消息
在线交流 
客服咨询
【我们的专业】
【效果的保证】
【百度百科】
【因为有我】
【所以精彩】