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成都人工智能培训为什么首选Python?

发布者: 成都达内     浏览次数:     发布时间:2018-05-08 09:38:23

成都人工智能培训为什么首选Python?...

  在所有编程语言里,Python并不算萌新,从1991年发布第一个版本,至今已经快30年了。

  最近几年,随着人工智能概念的火爆,Python迅速升温,成为众多AI从业者的首选语言。

  根据数据平台 Kaggle发布的2017年机器学习及数据科学调查报告,在工具语言使用方面,Python是数据科学家和人工智能从业者使用最多的语言(见下图)。

  IEEE综览(IEEE Spectrum)发布的2017最受欢迎编程语言列表中,Python同样位列第一(见下图)。

  为什么?

  python语言和其他语言对比

  下图简单明了的分析了Python和其他语言的优劣势。

  python是最接近AI的语言

  Python 被称为是机器学习最优秀的语言,没有之一。很多人不禁会问,Python 究竟有什么优点呢?能够在短短时间内上升为编程界最受欢迎的语言。在一次有关于 Python 领域的交流会上,五位 Python 专家道出了原委。

  第一位:Python Twisted 网络编程框架创始人 Glyph Lefkowitz ,曾在 2017 年荣获 PSF 社区服务奖

  现在 Python 已经在很大程度上取代了 Lisp ,因为二者除了有相似的高层次属性外, Python 还拥有出色的第三方库,以及与操作系统完美地集成。此外,由于机器学习是一个集成度特别高的学科,任何 AI 系统都需要提取大量的源数据作为训练数据或系统输入,Python 自带的丰富的依赖库能够帮助用户更好地访问和转换数据。

  Python 社区还为非程序员提供介绍和操作系统的支持,增加了其在数据科学和科学计算中的应用。科研工作者使用 Python 来进行数据分析,系统管理员使用 Python 管理 Linux 系统,开源的云计算平台 OpenStack 使用 Python 语言开发。编程也逐渐成了一种社交活动,这在 JavaScript 社区和 Python 社区都得到了充分的证明和认可。

  第二位:PSF 社区的联合创始人及 eGenix 的首席执行官 Marc-Andre Lemburg

  Python 是一门理想的集成语言,它将各种技术绑定在一起。Python 是用于实现更高效的 C / C ++ 算法及 CUDA / cuDNN 的最好的“胶水”语言,这就是为什么现有的机器学习 / 深度学习库能够在 Python 中高效运行的原因,这对于 AI 领域的工作也是非常重要的。

  Python 还是一个理想的粘合平台,为开发人员与外部库的低层次集成人员之间搭建连接。这主要是由于 Python 可以通过一个完整的 C API 来访问。

  第三位:《 Python Machine Learning 》一书的作者 Sebastian Raschka

  Python 代码非常容易阅读和学习。大多数从事机器学习和人工智能的研究人员都希望以最方便的方式来实现自己的想法。他们的重点是研究和应用程序的开发,编程只是实现这个想法的工具。

  不仅如此,Python 代码可读极强,这有助于保持最新的机器学习和 AI 的现状,例如,实现AI 的新思路往往需要相对复杂的算法,而在阅读相关代码时,语言越透明,可读性越好,代码的调试也越容易。

  第四位:ThoughtWorks 首席技术官及PSF社区会员 Luciano Ramalho

  Python 之所以能够如此受欢迎的最重要和最直接原因是其 NumPy 和 SciPy 库能够支持 scikit-learn 这样的项目,这几乎是目前解决机器学习问题所需的标准配置。

  另一个原因是 Python 的运算符重载功能,能使代码可读性更好,简洁性更高。此外,Python 的缓冲协议 ( PEP 3118 ) ,是外部库在处理类似数组的数据结构时与 Python 进行高效交互的标准。最后,Python 为科学计算提供了丰富的依赖库和全面的操作系统,这也促进了更多的数据科学家使用。

  第五位:Red Hat 高级软件工程师;SQLAlchemy 开发者 Mike Bayer

  高级的脚本语言对于 AI 和机器学习是非常适合的,因为可以快速迁移并进行改动,我们创建的大部分代码代表的是实际问题中相关的数学知识和数据结构,而不是所谓的代码模板,因此我们可以根据实际问题的需要,尝试更改脚本的代码来解决我们的问题。同时,在 Python 语言中,几乎所有的想法都可以通过 30-40 行代码快速验证。

  像 Python 这样的脚本语言更适合 AI 的工作,因为它严格而一致的语法风格。每个 Python 使用者都可以更好地理解对方的 Python 代码,而其他语言的语法有可能会导致混淆和不一致的编程范例,这就是 Python 较其他编程语言的优势所在。

  规模效应

  语言简单易学,支持库丰富强大,这两大支柱从早期就奠定了Python的江湖地位。

  根据以高收入国家Stack Overflow问题阅读量为基础的主要编程语言趋势统计,可以看出,近年来,Python已然力压Java和Javascript,成为目前发达国家增长最快的编程语言(见下图)。

  由图可见,2012年之后,对于Python相关问题的浏览量迅速增长,从时间上看,这一趋势正好和近几年人工智能的发展重合。

  技术的普及推广就像滚雪球,早期的积累相对缓慢,一旦过了临界点,就是大爆发。

  别的不说,就说现在tensorflow,caffe之类的深度学习框架,主体都是用Python来实现,提供的原生接口也是Python。

  如今,Python在AI领域的老大地位已经奠定。

  从现在开始学AI,舍Python其谁?

  了解了Python如何成为人工智能时代的首选语言,我猜你的下一个问题是:

  我想入行人工智能,也想学Python,可是,如何选择最适合我的课程呢?

  成都达内5月python人工智能免费训练营招生中,先学习再确定是否适合你!

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(责任编辑:徐老师)
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