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  • 由于所有用户都可以使用大量的预构建库,因此Python非常适合人工智能在Web开发中的应用 – 但是还有什么能让它变得如此吸引人?在Absolute Digital Media,我们将仔细研究Python的历史以及编程语言在AI中的作用。...

    由于所有用户都可以使用大量的预构建库,因此Python非常适合人工智能在Web开发中的应用 – 但是还有什么能让它变得如此吸引人?

    在Absolute Digital Media,我们将仔细研究Python的历史以及编程语言在AI中的作用。

    什么是Python?

    根据Python软件基金会的说法,“Python是一种带有动态语义的解释型,面向对象的高级编程语言。”

    “它的高级内置数据结构,结合动态类型和动态绑定,使其对快速应用程序开发非常有吸引力,并且可以用作脚本或粘合语言将现有组件连接在一起。”

    因此,编程语言的流行度正在上升,节省了Web开发人员的时间。

    Python的历史

    Python由荷兰程序员Guido Van Rossum创建。虽然编码语言最早是在20世纪80年代发明的,但直到11年后才在1991年发布。2000年10月16日,发布了一个新版本的编码语言:Python 2.0,其中包含许多新功能,包括’循环检测垃圾收集器’。

    从那时起,我们已经看到了其他几个新版本,并且连续16年,Python已经在TIOBE编程社区索引中排名前10位最受欢迎的编程语言。它还赢得了2007年,2010年和2018年的年度编程语言。

    为AI开发项目选择Python的原因

    选择Python作为基于AI的项目有几个原因,从使用较少的代码到预构建的库。这就是为什么Python是AI和机器学习的好语言:少代码

    选择Python进行AI开发项目的一个主要优点是可以使用的代码更少。为了更好地理解这一点,与其他编程语言(如Java,Ruby和Simula)(第一种面向对象的编程语言)相比,Python可以使用通常所需的总代码量的五分之一来实现相同的逻辑。

    虽然人工智能涉及多种算法,但Python提供的测试简易性使其成为竞争对手中最有效的编程语言之一。 Python使得执行所需代码变得更加容易,因此完成一项工作所需的时间更少。灵活性

    由于Python是一种动态类型语言,因此非常灵活。简而言之,这意味着没有“硬性规则”概述如何构建功能。

    Python在解决问题方面也提供了更大的灵活性,这对于初学者和经验丰富的Web开发人员来说都很有用。声望

    除了最适合Web开发中的人工智能之外,由于语法比其他编程语言(如Java)更短,因此该语言易于学习。因此,Python在全球范围内越来越受欢迎,从小型企业到负责客户网站的营销机构。

    它也很容易安装,并且根据Python软件基金会的说法,“现在很多Linux和UNIX发行版都包含最新的Python”,这使得它更容易上手。预建库

    无论您是经验丰富的Web开发人员还是被要求领导您的企业下一个AI开发项目,您都可以从Python的预构建库中受益。一些可以帮助您实现AI的库包括:

    NumPy – 除了明显的科学用途外,NumPy还可以用作通用数据的高效多维容器。

    Tensorflow– TensorFlow是一个用于高性能数值计算的开源软件库。其灵活的架构允许在各种平台(CPU,GPU,TPU),桌面,服务器集群,移动和边缘设备上轻松部署计算。

    ELI5– ELI5是一个Python包,它有助于调试机器学习分类器并解释它们的预测。

    Pandas – Pandas是一个Python包,提供快速,灵活和富有表现力的数据结构,旨在使结构化(表格式,多维,可能异构)和时间序列数据的使用既简单又直观。

    Theano – Theano是一个Python库,允许您定义,优化和有效地评估涉及多维数组的数学表达式。

    其他库如Norvig可用于实现人工智能算法,有助于节省宝贵的时间。

    支持

    作为一种开源编程语言,python在Web开发人员和希望了解更多语言的人员中很受欢迎。因此,有几种资源可以帮助解决问题 – 而且速度很快。

    虽然人工智能正变得越来越流行且越来越复杂,但Python正在使基于人工智能的项目更容易完成。由于要编写较短的代码和许多预先构建的库,用户不再需要花费宝贵的时间来开发自己的脚本。

    我们该如何使用Python?

    作为屡获殊荣的全方位服务数字营销机构,我们必须及时了解最新的编码语言。我们在整个项目中使用Python,包括自动化数据挖掘过程。简而言之,这使我们可以轻松突出用户行为并为重复性任务创建更短的代码,这意味着不需要手动创建这些代码。

    通过使用Python,我们还能够有效地监控我们的活动。 Python允许我们以多种方式监控广告,包括他们产生的点击次数和转化次数。我们还可以确定这些活动的有效性,这使我们能够确保我们的每项战略都能提供所需的结果。

    此外,Python还可以帮助改进搜索引擎优化。简单的编码语言使我们能够识别与SEO相关的几个因素,例如元描述,机器人文本文件,重复内容和404错误。有了这些信息,我们可以轻松解决网站上发现的任何问题,而无需手动查找。

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  • 为什么人工智能开发要使用到python语言?小编认为基于以下几个原因:简洁高效Python作为一门编程语言,对于程序员来说,想要从事AI和机器学习相关的工作,Python是再合适不过的选择。简洁优美、开发效率高,Python...

    Python借助AI和数据科学,目前已经攀爬到了编程语言生态链的顶级位置,可以说Python基本上与AI已经紧密捆绑在了一起了。为什么人工智能开发要使用到python语言?小编认为基于以下几个原因:

    简洁高效

    Python作为一门编程语言,对于程序员来说,想要从事AI和机器学习相关的工作,Python是再合适不过的选择。简洁优美、开发效率高,Python语言已经得到了越来越多公司的青睐,很多公司都开始选用Python进行网站Web、搜索引擎、云计算、大数据、人工智能、科学计算等方向的开发。

    可移植性强

    Python希望看到一个更加优秀的人创造并经常改进。由于它的开源本质,Python已经被移植在许多平台上。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性,那么你的所有Python程序无需修改就可以在下述任何平台上面运行。

    庞大的标准库

    Python既支持面向过程的函数编程也支持面向对象的抽象编程。在面向过程的语言中,程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在面向对象的语言中,程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。与其他主要的语言如C++和Java相比,Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程,标准库确实很庞大。

    有的语言过于依赖背后金主的商业支持,好的时候风光无限,一旦被打入冷宫,连生存下去都成问题。更多的语言,刚刚取得一点成功,就迫不及待的想成为全能冠军,在各个方向上拼命的伸展触角,特别是在增强表达能力和提升性能方面经常过分积极,不惜将核心语言改得面目全非,终将变成谁都无法掌控的庞然大物。

    相比之下,Python 是现代编程语言设计和演化当中的一个成功典范。Python之所以在战略定位上如此清晰,战略坚持上如此坚定,归根结底是因为其社区构建了一个堪称典范的决策和治理机制。因此稳坐人工智能语言头把交椅Python也是实至名归。

    网友观点:

    为什么人工智能用Python

    这属于一种误解,人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的,因为是计算密集型,需要非常精细的优化,还需要GPU、专用硬件之类的接口,这些都只有C/C++能做到。所以某种意义上其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。

    Python是这些库的API binding,使用Python是因为CPython的胶水语言特性,要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口,Python是最容易的,比其他语言的ffi门槛要低不少,尤其是使用Cython的时候。其他语言的ffi许多都只能导入C的函数入口点,复杂的数据结构大多只能手工用byte数组拼起来,如果还需要回调函数输入那就无计可施了。而CPython的C API是双向融合的,可以直接对外暴露封装过的Python对象,还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性,甚至可以从C代码当中再调用Python的函数(当然,也有一定的条件限制)。不过这也是PyPy这样的JIT解释器的一个障碍。

    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,有numpy这样的底子,因为行业近似所以选择API binding语言的时候会首选Python,同时复用numpy这样的基础库既减少了开发工作量,也方便从业人员上手。

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  • 【芝麻IP代理】伴随着大数据时代的到来,人工智能在过去的十年间取得了巨大的进步,无人机、无人驾驶的应用,标志着人工智能的...很多人也许有这样的疑问,提到人工智能,总是会和Python联系到一起,那么Python和...

    【芝麻IP代理】伴随着大数据时代的到来,人工智能在过去的十年间取得了巨大的进步,无人机、无人驾驶的应用,标志着人工智能的蓬勃发展。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

    很多人也许有这样的疑问,提到人工智能,总是会和Python联系到一起,那么Python和人工智能有什么关系呢?Python是一门计算机编程语言,内置丰富的AI库,可以快速实现人工智能功能,以下是Python人工智能库的简单介绍:

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    一、总体的AI库

    AIMA:Python实现从Russell到Norvigs人工智能的算法;

    pyDatalog:Python中的逻辑编程引擎;

    SimpleAI:人工智能的算法,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。

    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,提供了多种预定义好的环境来测试和比较算法;

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

    Scikit-Learn: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,提供简单而强大的解决方案,可以在不同的上下文中重用;

    MDP-Toolkit:这是一个Python数据处理的框架,可以很容易的进行扩展,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。

    三、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。

    相比于其他编程语言,Python在人工智能方面的应用,具有以下优势:

    1. Python非常简单,具有良好的阅读性;

    2. 学起来更简单,Python虽然是用C语言写的,但是它摈弃了C中非常复杂的指针,简化了Python的语法;

    3. 开源、可扩展,Python是一款开源软件,开发人员可根据需求进行源码修改和功能扩展;

    4. 可移植性,Python具有良好的平台可移植性,可在Linux、Windows、OS等平台运行;

    5. Python既支持面向过程的函数编程也支持面向对象的抽象编程,相比于C++和Java,Python可以以一种强大而又简单的方式实现面向对象编程;

    6. Python内置丰富的库,可以轻松实现很多强大的功能。

    Python是一门计算机程序语言,虽然只是脚本语言,但大量的工具库、架构以及人工智能涉及的大量的数据计算都可以用Python轻松实现,且学习简单、效率高,因此,Python是一门很适合人工智能的编程语言!

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    这属于一种误解,人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的,因为是计算密集型,需要非常精细的优化,还需要GPU、专用硬件之类的接口,这些都只有C/C++能做到。所以某种意义上其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。

    Python是这些库的API binding,使用Python是因为CPython的胶水语言特性,要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口,Python是最容易的,比其他语言的ffi门槛要低不少,尤其是使用Cython的时候。其他语言的ffi许多都只能导入C的函数入口点,复杂的数据结构大多只能手工用byte数组拼起来,如果还需要回调函数输入那就无计可施了。而CPython的C API是双向融合的,可以直接对外暴露封装过的Python对象,还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性,甚至可以从C代码当中再调用Python的函数(当然,也有一定的条件限制)。不过这也是PyPy这样的JIT解释器的一个障碍。

    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,有numpy这样的底子,因为行业近似所以选择API binding语言的时候会首选Python,同时复用numpy这样的基础库既减少了开发工作量,也方便从业人员上手。

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