Python语言在人工智能中的功能及优势

人工智能

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  Python语言是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言,Python语法简捷、清晰和易读。Python是开源的语言,具有丰富和强大的类库,同时具有优良的可扩展性和平台可移植性,它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块轻松地联结在一起。本文主要详解Python语言在人工智能中的功能及优势,具体的跟随小编来详细的了解一下。

  为何用Python开发人工智能

  Python由于其简洁优美和极高的开发效率,得到了越来越多公司的青睐,人工智能已经成为了当下最热门的话题了,未来可以说就是人工智能的天下了。

  公司选用Python进行网站Web、搜索弓|擎(Google)、云计算(OpenStack)、大数据、人工智能、科学计算等方向的开发。

  Python将成为继C++和Java之后的第三个主流编程语言,Python结台人工智能也是达内的优势课程,python的人才就业优势也是比较明显的。

  如今移动互联网取代PC互联网领跑在互联网时代的最前沿,Android和iOS-度成为移动互联网应用平台的两大霸主,成为移动开发者首选的两门技术,HTML5以其跨平台的优势在移动互联网应用平台占据重要位置,可以说是后来者居上。由于技术的限制难以催生出更多的新应用,互联网+的产品日渐饱和,移动互联网从巅峰时代逐渐趋于平缓发展,下一个时代谁是主场?下一门应用技术谁来掌门?

  在第三届互联网大会中百度CEO李彦宏曾表述:靠移动互联网的风C1已经没有可能再出现独角兽了,因为市场已经进入了一个相对平稳的发展阶段,互联网人口渗透率已经超过了50%。而未来的机会在人工智能。的确互联网巨头公司在人工智能领域投入明显增大,都力争做人工智能时代的“带头大哥”。

  Python作为一门编程语言,其魅力远超C#,Java,C,C++,它被昵称为“胶水语言”,更被热爱它的程序员营为最美丽的”编程语言。从云端、客户端,到物联网终端,python应用无处不在,同时也是人工智能首先的编程语言。

  

  Python语言在人工智能中的优势

  1、更加人性化的设计

  Python的设计更加人性化,具有快速、坚固、可移植性、可扩展性的特点,十分适合人工智能;开源免费,而且学习简单,很容易实现普及;内置强大的库,可以轻松实现更大强大的功能。

  2、总体的AI库

  AIMA:Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能:一种现代的方法”的算法;

  pyDatalog:Python中的逻辑编程引擎;

  SimpleAI:Python实现在“人工智能:一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法,它专注于提供一个易于使用,有良好文档和测试的库;

  EasyAI:一个双人AI游戏的python引擎。

  3、机器学习库

  PyBrain 一个灵活,简单而有效的针对机器学习任务的算法,它是模块化的Python机器学习库,它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法;

  PyML 一个用Python写的双边框架,重点研究SVM和其他内核方法,它支持Linux和Mac OS X;

  scikit-learn旨在提供简单而强大的解决方案,可以在不同的上下文中重用:机器学习作为科学和工程的一个多功能工具,它是python的一个模块,集成了经典的机器学习的算法,这些算法是和python科学包紧密联系在一起的;

  MDP-Toolkit这是一个Python数据处理的框架,可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元,可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的,包括信号处理方法,流型学习方法,集中分类,概率方法,数据预处理方法等等。

  4、自然语言和文本处理库

  NLTK开源的Python模块,语言学数据和文档,用来研究和开发自然语言处理和文本分析,有windows、Mac OSX和Linux版本。

  Python具有丰富而强大的库,能够将其他语言制作的各种模块很轻松的联结在一起,因此,Python编程对人工智能是一门非常有用的语言。可以说人工智能和Python是紧密相连的。如果你想要抓住人工智能的风口,Python是必不可少的助力。

  

  人工智能上使用Python比其他编程语言的好处

  1、优质的文档

  2、平台无关,可以在现在每一个*nix版本上使用

  3、和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速

  4、Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包,Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。

  5、Python的设计非常好,快速,坚固,可移植,可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。

  6、对于科学用途的广泛编程任务都很有用,无论从小的shell脚本还是整个网站应用。

  7、它是开源的。可以得到相同的社区支持。

  

  AI的Python库

  一、总体的AI库

  AIMA:Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能:一种现代的方法”的算法

  pyDatalog:Python中的逻辑编程引擎

  SimpleAI:Python实现在“人工智能:一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用,有良好文档和测试的库。

  EasyAI:一个双人AI游戏的python引擎(负极大值,置换表、游戏解决)

  二、机器学习库

  PyBrain 一个灵活,简单而有效的针对机器学习任务的算法,它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。

  PyML 一个用Python写的双边框架,重点研究SVM和其他内核方法。它支持Linux和Mac OS X。

  scikit-learn 旨在提供简单而强大的解决方案,可以在不同的上下文中重用:机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。它是python的一个模块,集成了经典的机器学习的算法,这些算法是和python科学包(numpy,scipy.matplotlib)紧密联系在一起的。

  MDP-Toolkit 这是一个Python数据处理的框架,可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元,可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的,包括信号处理方法(主成分分析、独立成分分析、慢特征分析),流型学习方法(局部线性嵌入),集中分类,概率方法(因子分析,RBM),数据预处理方法等等。

  

  还有哪些语言适合人工智能

  1、LISP

  像LISP这样的高级语言在人工智能中备受青睐,因为在各高校多年的研究后选择了快速原型而舍弃了快速执行。垃圾收集,动态类型,数据函数,统一的语法,交互式环境和可扩展性等一些特性使得LIST非常适合人工智能编程。

  2、PROLOG

  这种语言有着LISP高层和传统优势有效结合,这对AI是非常有用的。它的优势是解决“基于逻辑的问题”。Prolog提供了针对于逻辑相关问题的解决方案,或者说它的解决方案有着简洁的逻辑特征。它的主要缺点(恕我直言)是学起来很难。

  3、C/C++

  就像猎豹一样,C/C++主要用于对执行速度要求很高的时候。它主要用于简单程序,统计人工智能,如神经网络就是一个常见的例子。Backpropagation 只用了几页的C/C++代码,但是要求速度,哪怕程序员只能提升一点点速度也是好的。

  4、JAVA

  新来者,Java使用了LISP中的几个理念,最明显的是垃圾收集。它的可移植性使它可以适用于任何程序,它还有一套内置类型。Java没有LISP和Prolog高级,又没有C那样快,但如果要求可移植性那它是最好的。

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