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  • 人工智能为什么用Python? - 乐杨俊

    万次阅读 多人点赞 2018-04-13 17:47:45
    国家相关教育部门对于“人工智能普及,非常重视,不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中,并借此未来国家和社会发展奠定了人工智能的人才培养基础,从而进一步实现人工智能技术的推动和社会人才结构...

    首先说下现阶段python的地位:

         Python语言的学习已经上升到了国家战略的层面上。国家相关教育部门对于“人工智能普及,非常重视,不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中,并借此为未来国家和社会发展奠定了人工智能的人才培养基础,从而进一步实现人工智能技术的推动和社会人才结构的更迭,正在逐步推行“全民学习python”。甚至流传 - 不懂Python语言,人工智能时代,你将成为新“文盲”。

        现有互联网企业招聘的时候你会发现有个条件:熟悉使用Java,PHP,C/C++ 或者 python,都会带上python这一附带要求,“甚至有的企业HR为了招聘python程序员进而打着Java,PHP ,C。。。。。。等语言的旗号招聘,进来的时候你会发现你愿意转python吗”,咦?什么套路,没听错就是这样的套路,因为市场没有背景好的python开发人员(各大公司像BAT等一线互联网公司对于python语言还不是主要开发语言开,也还没用python来做相应的核心业务开发),背景好的难找,所以变向招聘。一首“凉凉”送给自己。

       厂长(百度CEO李彦宏)在第三届互联网大会中曾表述:靠移动互联网的风口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”。大家都会发现厂长又在带头搞事情,推从“人工智能”,放弃了之前狼厂的O2O战略。然而在百度的吹鼓下“人工智能”不声不响的就这么火起来了,做什么产品都要带上“人工智能”的标签。

    AI结合python的背景:

     

        1:人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的,而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具。Python虽然是脚本语言,但是因为容易学,迅速成为科学家的工具(MATLAB等也能搞科学计算,但是软件要钱,且很贵),从而积累了大量的工具库、架构,人工智能涉及大量的数据计算,用Python是很自然的,简单高效。
     

        2:对于编程只是副业的AI科学家们来说,没那么多时间去学习和使用C++,还是把大量时间用来研究研究算法比较实在。

        3: Python虽然慢但是它只是调用AI接口,真正的计算全是C/C++写好的数据底层,用Python只是写相应的逻辑,几行代码就出来了。换成C++的话,不仅代码量太大,而且开发效率太低,不是说用C++写不了上层逻辑,,而是换来总体速度提升1%,得不偿失。

        4:Python在拥有简洁的语法和丰富的生态环境从而提高开发速度的同时,对C的支持也很好,python结合了语言的优点,又通过对C的高度兼容弥补了速度慢的缺点,自然受到数据科学研究者与机器学习程序员的青睐。

     

    Python的优势:

     

    对于 AI 项目的每个需求,Python 都有很多相应的库。比如用于科学计算的 Numpy,用于高级计算的 Scipy 以及用于机器学习的 Pybrain。而 AIMA(来自 Russell 和 Norvig 的 Artificial Intelligence: A Modern Approach)则是迄今为止人工智能领域最好的库之一。这样的专用程序库大大节省了开发人员在基本级别项目上编码所花费的时间

     

    一、Python是解释语言,程序写起来非常方便,即使转语言的同学也能很快上手

    二、Python的开发生态成熟,有很多有用的库可以用

    三、Python效率超高,支持很多高效C接口

    四:江湖流传:

          1:学习周期而言:容易学代码可读性高。Python入门时间按天计算,C++入门时间按年计算;
      


          python善长用十八般兵器,但十八般兵器多数都是C系列

                         

     

     

    用于通用AI:

    AIMA —— Python 实现 Russell 和 Norvig 的‘Artificial Intelligence: A Modern Approach’库。

    pyDatalog —— Python 中的逻辑编程引擎

    SimpleAI —— Python 实现了“AIMA”一书中描述的许多人工智能算法。它侧重于提供易于使用,有据可查的测试库。

    EasyAI —— 简单的 Python 引擎,用于 AI 的双人游戏,如 Negamax, transposition tables, game solving。

     

    用于机器学习:

    PyBrain —— 灵活、简单,但对于机器算法任务非常高效,它是 Python 的一个机器学习模块化库。它还提供了各种预定义的环境来测试和比较你的算法。

    PyML —— 一款以 Python 编写的侧重于 SVM 和其他内核方法的双边框架。它支持在 Linux 和 Mac OS X 上运行。

    scikit-learn —— 旨在提供在各种环境下可重复使用的简单而强大的解决方案:机器学习作为科学和工程的多功能工具。它是一个 Python 模块,它将经典的经典机器学习算法集成在如紧密结合的科学世界的 Python 软件包中(如 numpy,scipy,matplotlib)。


     

      

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  • 人工智能算法合集,用python3实现,运行在notebook上,注解详细,包括聚类、神经网络等算法
  • 为什么人工智能需要用python

    千次阅读 2019-06-01 11:39:33
    这里我将详细解释为什么人工智能需要用python。 相对于其他语言,python人工智能最大的优势是他的可扩展性、可嵌入性。这也是他被程序员称为“胶水语言”的原因。 python人工智能应用的优点: 1:人工智能的核心...

    上一篇已经说过,python随着人工智能的兴起而大热。这里我将详细解释为什么人工智能需要用python。
    相对于其他语言,python对人工智能最大的优势是他的可扩展性、可嵌入性。这也是他被程序员称为“胶水语言”的原因。
    python对人工智能应用的优点:
    1:人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的,而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具。Python虽然是脚本语言,但是因为容易学,迅速成为科学家的工具(MATLAB等也能搞科学计算,但是软件要钱,且很贵),从而积累了大量的工具库、架构,人工智能涉及大量的数据计算,用Python是很自然的,简单高效。
    2: Python虽然慢但是它只是调用AI接口,真正的计算全是C/C++写好的数据底层,用Python只是写相应的逻辑,几行代码就出来了。换成C++的话,不仅代码量太大,而且开发效率太低,不是说用C++写不了上层逻辑,,而是换来总体速度提升1%,得不偿失。
    3:Python在拥有简洁的语法和丰富的生态环境从而提高开发速度的同时,对C的支持也很好,python结合了语言的优点,又通过对C的高度兼容弥补了速度慢的缺点,自然受到数据科学研究者与机器学习程序员的青睐。

    python扩展语言的优势:
    用于通用AI:
    1.AIMA —— Python 实现 Russell 和 Norvig 的‘Artificial Intelligence: A Modern Approach’库。
    2.pyDatalog —— Python 中的逻辑编程引擎SimpleAI —— Python 实现了“AIMA”一书中描述的许多人工智能算法。它侧重于提供易于使用,有据可查的测试库。
    3.EasyAI —— 简单的 Python 引擎,用于 AI 的双人游戏,如 Negamax, transposition tables, game solving。
    用于机器学习:
    1.PyBrain —— 灵活、简单,但对于机器算法任务非常高效,它是 Python 的一个机器学习模块化库。它还提供了各种预定义的环境来测试和比较你的算法。
    2.PyML —— 一款以 Python 编写的侧重于 SVM 和其他内核方法的双边框架。它支持在 Linux 和 Mac OS X 上运行。
    3.scikit-learn —— 旨在提供在各种环境下可重复使用的简单而强大的解决方案:机器学习作为科学和工程的多功能工具。它是一个 Python 模块,它将经典的经典机器学习算法集成在如紧密结合的科学世界的 Python 软件包中(如 numpy,scipy,matplotlib)。

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  • AI+人工智能+python+tensorflow 人脸识别 代码地址https://github.com/boyliwensheng/understand_facenet
  • 使用python实现了各种机器学习的算法,也有通过tensorflow实现CNN
  • 原文首发:人工智能为什么用python,C/C++或Java不行吗? 最近几年伴随着大数据的发展,人工智能也迎来了前所未有的发展契机,大量的专业人才涌向了人工智能领域,相信未来人工智能领域会进一步赢得市场的追捧。 ...

    原文首发:人工智能为什么用python,C/C++或Java不行吗?

    最近几年伴随着大数据的发展,人工智能也迎来了前所未有的发展契机,大量的专业人才涌向了人工智能领域,相信未来人工智能领域会进一步赢得市场的追捧。

    首先说明一点,人工智能的底层算法通常还是C/C++,其他语言封装了其接口方便调用,所以看起来好像是其他语言,我自己学习时就是使用的C/C++。为什么现在大部分研发人员都使用Python做人工智能方面的实验,一个很重要的原因就是用Python做实验开发周期短。

    Python优势是易学,是一种轻量型脚本解释型动态语言,无指针,无须担心内存泄露等问题,最重要的是具有丰富的算法库。而C/C++等语言目标是支持多种场景使用,可以用于多种大型项目,是重量级静态语言,一般非常适合一些复杂的大型非计算型程序。因为人工智能对算法要求高,而Python支持的又好,又好用,所以就选他了啊。

    这其中最主要的就是科学计算人工智能自然少不了大量的科学计算,Python里的各种科学计算库,数学库恰恰非常好用,不光效率高,而且好入门,让数学不好的人也能轻松使用。

    总结下python的优缺点
    优点
    Python有丰富多样的库和工具。
    支持算法测试,而无需实现它们。
    Python的面向对象设计提高了程序员的生产力。
    与Java和C/C++相比,Python的开发速度更快。

    缺点
    习惯使用Python来编写人工智能程序的程序员很难适应其它语言的语法。
    与C/C++和Java不同的是,Python需要在解释器的帮助下工作,这就会拖慢在AI开发中的编译和执行速度。
    不适合移动计算。

    从这就可以看出人工智能是综合技术的体现,不能说哪门语言就一定是首选,比如TensorFlow是用了好几种编程语言的集合,用的最多的语言其实是C/C++,Python用量占第二位,根据不同的需求活用各种语言才是最佳解决方案。

    既然是对比,那就也看下C/C++或Java的优缺点
    (我习惯的把C/C++放在一起,因为其知识点基本是重合的,使用中也是可以交叉使用)

    优点
    c++是最快的计算机语言,如果你的人工智能项目对于时间特别敏感,那么C++是很好的选择,它提供更快的执行时间和更快的响应时间(这也是为什么它经常应用于搜索引擎和游戏)。此外,c++允许广泛使用算法,并且在使用统计人工智能技术方面是有效的。另一个重要的因素是c++支持在开发中重用代码。

    C ++适用于机器学习和神经网络。

    缺点
    多任务处理不佳; C ++仅适用于实现特定系统或算法的核心或基础。
    它遵循自下而上的方法,因此非常复杂。

    Java
    Java也是一种多范式语言,遵循面向对象的原则和一次写入读取/随处运行(WORA)的原则。它是一种AI编程语言,可以在任何支持它的平台上运行,而无需重新编译。

    在各种项目的开发中,Java都是常用语言之一,它不仅适用于NLP和搜索算法,还适用于神经网络。

    可见,对于人工智能来说使用什么语言这几种编程语言都是可以的,不过考虑开发效率和难度选择python更合适一点,需要针对具体算法开发则可以看原始开发语言而定,灵活使用。


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  • 人工智能使用Python编程语言的优势1.优质的文档2.平台无关,可以在现在每一个版本上使用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...

    在人工智能上使用Python编程语言的优势

    1.优质的文档

    2.平台无关,可以在现在每一个版本上使用

    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.最后,它是开源的。可以得到相同的社区支持。

    AI的Python库

    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)

    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法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。

    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势必成为人工智能时代的新宠儿,Python这门学科也将引入大量的学习者,任何行业的成功人士当属那些先行者,人工智能的浪潮还未席卷,选择Python这门学科就是有先见之明。

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