为啥Python更适合做人工智能AI

来源：沈阳兄弟连IT培训学校时间：2019/12/11 8:57:36

Python允许用户关注真正的问题

　　对于没有受过计算机科学培训的科学家来说，Python非常容易理解。当你尝试驱动你需要执行研究的外部库时，它可以帮助你消除许多必须处理的事项。

　　在Numeric（现在是NumPy）开始开发之后，增加了IPython笔记本（现在是Jupyter笔记本）、matplotlib和许多其他工具以使事情更加直观。

　　Python让科学家主要考虑解决问题的方法，而不是去考虑那么多推动这些解决方案所需的技术。

　　与其他领域一样，Python是一种理想的集成语言，它将技术轻松绑定在一起。Python允许用户关注真正的问题，而不是花时间在实现细节上。

　　除了为用户提供更方便的功能之外，Python还可以作为开发与外部库进行低级集成的理想平台。这主要是由于Python可以提供一个非常完整的API访问。

　　对于数学和面向数据的人来说，Python非常容易使用。

　　我认为Python更适合做AI有两个主要原因。个原因是Python非常容易理解和学习。

　　我认为大多数从事机器学习和人工智能的人员都希望以快捷的方式实现自己的想法。

　　人工智能的重点是研究和应用程序，编程只是一个让你到达那里的工具。对于需要更多的数学和以数据为导向的人来说，编程语言学习起来越舒服，进入壁垒越低。

　　Python也是非常容易理解的，这有助于保持的机器学习和AI的现状，例如，阅读算法的代码实现时。

　　尝试人工智能和机器学习的新思路往往需要实现相对复杂的算法，语言越简单，调试就越容易。

　　第二个主要原因是，虽然Python本身就是一种非常易于访问的语言，但我们在其之上有很多的库，这使得我们的工作变得更容易。

　　没有人愿意花时间从头开始重新实现基本算法（除了研究机器学习和人工智能）。大量已经存在的Python库帮助我们专注于更令人兴奋的事情。

　　Python也可以用于处理的C/C ++算法和CUDA/cuDNN实现的包装语言，这就是为什么现有的机器学习和深度学习库在Python中运行的原因。

　　这对于机器学习和AI领域的工作是非常重要的。

　　总而言之，我会说Python是一种伟大的语言，它可以让研究人员和从业者专注于机器学习和AI，并且比其他语言更少分心。

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