面向AI开发的六种最重要的编程语言

译文
开发 后端 人工智能
每种语言都有其所长。最适合你的语言取决于你的项目要求、你对该语言的熟悉程度以及所需的性能。首先确定项目的要求,然后考虑你对哪些语言比较熟悉,最后考虑每种语言提供的性能。

作者丨FATIH KÜÇÜKKARAKURT          

译者 | 布加迪

审校 | 重楼

出品 | 51CTO技术栈(微信号:blog51cto)

在AI开发界,你使用的编程语言很重要。每种语言有其独特的特性。选择合适的语言不是关乎个人偏好的问题,而是影响你如何构建和启动AI系统的关键决定。无论你在AI方面有无经验,选择一种合适的语言来学习至关重要。合适的语言将帮助你创建功能强大的新颖AI系统。

一、选择一种编程语言对AI开发很重要吗?

在AI中,你选择的编程语言不仅仅帮助你与计算机交流,它还构成了支持AI复杂结构的基础。

每种编程语言都有独特的特性,这些特性会影响开发AI的难易程度和AI的性能好坏。你选择的语言与AI的框架融合在一起。这种结合使算法得以完善和适应,就像人类智能一样。

1.Python:AI开发的通用语言

Python是AI开发的首选语言,因为它简单而强大。这使得它对新手和有经验的开发人员都非常适合。许多Python库(如TensorFlow、PyTorch和Keras)也备受关注。这些工具对于创建有效的AI系统至关重要。Python让使用复杂算法变得更容易,为各种AI项目提供了强大的基础。

的确,Python在处理和分析数据方面表现出色,这种任务在AI开发中至关重要。借助Pandas和NumPy等库,你可以访问或使用提供数据分析和可视化设计的强大工具。

Python社区富有活力、支持到位,许多开发人员和专家乐于帮助那些从事AI开发的人。强大的Python社区为AI开发人员提供了知识、支持和灵感。

2.R:AI开发的统计主力

虽然Python比较受欢迎,但R也是一种强大的AI语言,专注于统计和数据分析。R是统计学家、数据科学家和研究人员的最爱,因为它有精确的统计工具。

R有许多包是专为数据处理、统计和可视化而设计的,这对于致力于数据分析的AI项目非常有用。重要的软件包为你提供了从数据中获得宝贵洞察力的工具,比如用于可视化的ggplot2和用于机器学习的caret。

R支持多种数据格式和数据库,使导入和导出数据变得很容易。这对于使用各种大型数据源的AI项目至关重要。此外,R可以与其他编程语言和工具兼容,因此更实用、更通用。

然而,AI开发人员被R吸引不仅仅是由于它的技术特性。活跃、乐于助人的R社区丰富了其包和库,提供支持和知识。这个社区确保R用户可以访问或享用该领域的最新工具和最佳实践。

3.Lisp:AI开发领域的先驱

作为最早的编程语言之一,Lisp有着悠久的历史,它与AI的开发密切有关。这种联系来自它支持快速原型创建和符号推理的独特功能。由于其适应性和灵活性,这些特性使Lisp成为解决AI复杂问题的宠儿。

使用Lisp的开发人员可以利用其表达性语法来设计复杂算法。这种效率使其非常适合注重解决问题和符号推理的AI应用。此外,Lisp的宏编程支持你轻松地引入新的语法,倡导一种既富有表现力又简洁的编码风格。

虽然Lisp不像以前那么流行,但它依然很重要,特别是在研究和学术等专业领域。它在管理符号推理任务方面的技能使其继续用于需要这种技能的AI项目。

4.Julia:高性能AI开发领域的新星    

Julia是编程界的新面孔,凭借速度和高性能脱颖而出,这对AI和机器学习至关重要。它是为数值计算设计的,语法简单,但功能强大且不失灵活。

速度是Julia的一个关键特点,对于需要实时处理和分析的AI应用至关重要。它的即时(JIT)编译器可以将高级代码转换成机器代码,从而提高了执行速度。这使得Julia非常适合需要高性能的AI任务。

Julia还拥有丰富的AI和机器学习库和框架。这些工具支持从事各种AI项目的开发人员。此外,Julia可以与Python和C等其他语言兼容,让你可以使用现有的资源和库,从而增强了其在AI开发领域的实用性。

5.C++:释放AI开发领域的性能

C++以速度和效率见长,这对AI开发至关重要。其低级内存操作允许您调整AI算法和应用程序,以获得最佳性能。

C++支持过程编程和面向对象编程。这种灵活性对于从事复杂AI项目的开发人员非常有用。其面向对象特性有助于创建模块化可重用的代码,这简化了大型AI系统的维护和扩展。

C++有许多面向AI任务的库,包括机器学习、神经网络和语言处理。Shark和mlpack之类的工具很容易将先进的AI算法结合在一起。

虽然学习C++可能比其他语言更具挑战性,但其强大功能和灵活性弥补了这个缺点。这使得C++成为开发注重性能的AI应用的开发人员眼里一种颇有价值的工具。

6.Scala:可扩展AI开发的集大成者

人们常常称赞Scala结合面向对象编程和函数式编程。这种组合便于编写既强大又简洁的代码,这对于大型AI项目来说再理想不过。Scala的特性有助于创建简短且易于测试的AI算法。其面向对象特性有助于构建组织良好的复杂系统。这就更容易创建可扩展、易于维护和高效的AI应用程序。

Scala还直接支持并发和并行编程。这项功能很适合构建需要处理大量数据和计算,又不影响性能的AI应用程序。另外,由于Scala与Java虚拟机(JVM)兼容,因此它可以与Java交互。这种兼容性使你可以访问或使用Java界的许多库和框架。

二、应该选择哪种AI编程语言?

为AI选择一种编程语言至关重要。你的选择会影响使用体验、开发简易程度和项目的成功。

每种语言都有其所长。最适合你的语言取决于你的项目要求、你对该语言的熟悉程度以及所需的性能。首先确定项目的要求,然后考虑你对哪些语言比较熟悉,最后考虑每种语言提供的性能。

参考链接:https://www.makeuseof.com/top-ai-programming-languages/

责任编辑:武晓燕 来源: 51CTO技术栈
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