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Python 人工智能時代的較佳編程語言

來源:南京華信智原  |  發(fā)布時間:2018-02-18  |  瀏覽量:1609

移動互聯(lián)網(wǎng)取代PC互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)跑在互聯(lián)網(wǎng)時代的前沿,Android和iOS一度成為移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺的兩大霸主,成為移動開發(fā)者首選的兩門技術(shù),HTML5以其跨平臺的優(yōu)勢在移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺占據(jù)重要位置,可以說是后來者居上。  由于技術(shù)的限制難以催生出更多的新應(yīng)用,互聯(lián)網(wǎng)+的產(chǎn)品日漸飽和,移動互聯(lián)網(wǎng)從巔峰時代逐漸趨于平緩發(fā)展,下一個時代誰是主場?下一門應(yīng)用技術(shù)誰來掌門?

在第三屆互聯(lián)網(wǎng)大會中百度CEO李彥宏曾表述:靠移動互聯(lián)網(wǎng)的風(fēng)口已經(jīng)沒有可能再出現(xiàn)獨角獸了,因為市場已經(jīng)進(jìn)入了一個相對平穩(wěn)的發(fā)展階段,互聯(lián)網(wǎng)人口滲透率已經(jīng)超過了50%。而未來的機會在人工智能。的確互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司在人工智能領(lǐng)域投入明顯增大,都力爭做人工智能時代的“帶頭大哥”。

Python作為一門編程語言,其魅力遠(yuǎn)超C#,Java,C,C++,它被昵稱為“膠水語言”,更被熱愛它的程序員譽為“最美麗的”編程語言。從云端、客戶端,到物聯(lián)網(wǎng)終端,python應(yīng)用無處不在,同時也是人工智能首先選擇的編程語言。

在人工智能上使用Python編程語言的優(yōu)勢:

  1. 優(yōu)質(zhì)的文檔
  2. 平臺無關(guān),可以在現(xiàn)在每一個*nix版本上使用
  3. 和其他面向?qū)ο缶幊陶Z言比學(xué)習(xí)更加簡單快速
  4. Python有許多圖像加強庫像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可視化工具包,Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于數(shù)值和科學(xué)應(yīng)用。
  5. Python的設(shè)計非常好,快速,堅固,可移植,可擴展。很明顯這些對于人工智能應(yīng)用來說都是非常重要的因素。
  6. 對于科學(xué)用途的廣泛編程任務(wù)都很有用,無論從小的shell腳本還是整個網(wǎng)站應(yīng)用。
  7. 最后,它是開源的??梢缘玫较嗤纳鐓^(qū)支持。

AI的Python庫

  • 總體的AI庫
  • AIMA:Python實現(xiàn)了從Russell到Norvigs的“人工智能:一種現(xiàn)代的方法”的算法。
  • pyDatalog:Python中的邏輯編程引擎。
  • SimpleAI:Python實現(xiàn)在“人工智能:一種現(xiàn)代的方法”這本書中描述過的人工智能的算法。它專注于提供一個易于使用,有良好文檔和測試的庫。
  • EasyAI:一個雙人AI游戲的python引擎(負(fù)極大值,置換表、游戲解決)。
  • 機器學(xué)習(xí)庫
  • PyBrain:一個靈活,簡單而有效的針對機器學(xué)習(xí)任務(wù)的算法,它是模塊化的Python機器學(xué)習(xí)庫。它也提供了多種預(yù)定義好的環(huán)境來測試和比較你的算法。
  • PyML:一個用Python寫的雙邊框架,重點研究SVM和其他內(nèi)核方法。它支持Linux和Mac OS X。
  • scikit-learn:旨在提供簡單而強大的解決方案,可以在不同的上下文中重用:機器學(xué)習(xí)作為科學(xué)和工程的一個多功能工具。它是python的一個模塊,集成了經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)的算法,這些算法是和python科學(xué)包(numpy,scipy.matplotlib)緊密聯(lián)系在一起的。
  • MDP-Toolkit:這是一個Python數(shù)據(jù)處理的框架,可以很容易的進(jìn)行擴展。它海收集了有監(jiān)管和沒有監(jiān)管的學(xué)習(xí)算法和其他數(shù)據(jù)處理單元,可以組合成數(shù)據(jù)處理序列或者更復(fù)雜的前饋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。新算法的實現(xiàn)是簡單和直觀的。可用的算法是在不斷的穩(wěn)定增加的,包括信號處理方法(主成分分析、獨立成分分析、慢特征分析)、流型學(xué)習(xí)方法(局部線性嵌入)、集中分類、概率方法(因子分析,RBM)、數(shù)據(jù)預(yù)處理方法等等。
  • 自然語言和文本處理庫
  •    NLTK:開源的Python模塊,語言學(xué)數(shù)據(jù)和文檔,用來研究和開發(fā)自然語言處理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。

南京華信智原首開Python人工智能+數(shù)據(jù)分析師,時刻走在行業(yè)前沿,快來加入我們,成為未來的人工智能大牛。

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