解讀 Python在人工智慧中的作用

2022-09-26 21:45:15 字數 1918 閱讀 1962

人工智慧是一種未來性的技術,目前正在致力於研究自己的一套工具。一系列的進展在過去的幾年中發生了:無事故駕駛超過300000英里並在三個州合法行駛迎來了自動駕駛的乙個里程碑;ibm waston擊敗了jeopardy兩屆冠軍;統計學習技術從對消費者興趣到以萬億記的影象的複雜資料集進行模式識別。

這些發展必然提高了科學家和巨匠們對人工智慧的興趣,這也使得開發者們了解建立人工智慧應用的真實本質。開發這些需要注意的第一件事是:

哪一種程式語言適合人工智慧?

你所熟練掌握的每一種程式語言都可以是人工智慧的開發語言。

人工智慧程式可以使用幾乎所有的程式語言實現,最常見的有:lisp,prolog,c/c++,近來又有j**a,最近還有python.

lisp

像lisp這樣的高階語言在人工智慧中備受青睞,因為在各高校多年的研究後選擇了快速原型而捨棄了快速執行。垃圾收集,動態型別,資料函qlywlfn數,統一的語法,互動式環境和可擴充套件性等一些特性使得list非常適合人工智慧程式設計。

prolog

這種語言有著lisp高層和傳統優勢有效結合,這對ai是非常有用的。它的優勢是解決「基於邏輯的問題」。prolog提供了針對於邏輯相關問題的解決方案,或者說它的解決方案有著簡潔的邏輯特徵。它的主要缺點(恕我直言)是學起來很難。

c/c++

就像獵豹一樣,c/c++主要用於對執行速度要求很高的時候。它主要用於簡單程式,統計人工智慧,如神經網路就是乙個常見的例子。backpropagation 只用了幾頁的c/c++**,但是要求速度,哪怕程式設計師只能提公升一點點速度也是好的。

j**a

新來者,j**a使用了lisp中的幾個理念,最明顯的是垃圾收集。它的可移植性使它可以適用於任何程式,它還有一套內建型別。j**a沒有lisp和prolog高階,又沒有c那樣快,但如果要求可移植性那它是最好的。

python

python是一種用lisp和j**a編譯的語言。按照norvig文章中對lips和python的比較,這兩種語言彼此非常相似,僅有一些細小的差別。還有jpthon,提供了訪問j**a影象使用者介面的途徑。這是peternorvig選擇用jpyhton翻譯他人工智慧書籍中程式的的原因。jpython可以讓他使用可移植的gui演示,和可移植的http/ftp/html庫。因此,它非常適合作為人工智慧語言的。

在人工智慧上使用python比其他程式語言的好處

ai的python庫

總體的ai庫

機器學習庫

自然語言和文字處理庫

nltk 開源的python模組,語言學資料和文件,用來研究和開發自然語言處理和文字分析。有windows,mac osx和linux版本。

案例做了乙個實驗,乙個使用人工智慧和物聯網做員工行為分析的軟體。該軟體通過員工情緒和行為的分心提供了乙個有用的反饋給員工,從而提高了管理和工作習慣。

使用python機器學習庫,opencv和haarcascading概念來培訓。建立了樣品poc來檢測通過安置在不同地點的無線攝像頭傳遞回來基礎情感像幸福,生氣,悲傷,厭惡,懷疑,蔑視,譏諷和驚喜。收集到的資料會集中到雲資料庫中,甚至整個辦公室都可以通過在android裝置或桌面點選乙個按鈕來取回。

開發者在深入分析臉部情感上覆雜點和挖掘更多的細節中取得進步。在深入學習演算法和機器學習的幫助下,可程式設計客棧以幫助分析員工個人績www.cppcns.com效和適當的員工/團隊反饋。

結論python因為提供像 scikit-learn的好的框架,在人工智慧方面扮演了乙個重要的角色:python中的機器學習,實現了這一領域中大多的需求。d3.js js中資料驅動文件時視覺化最強大和易於使用的工具之一。

處理框架,它的快速原型製造使得它成為一門不可忽視的重要語言。ai需要大量的研究,因此沒有必要要求乙個500kb的j**a樣板**去測試新的假說。python中幾乎每乙個想法都qlywlfn可以迅速通過20-30行**來實現(js和lisp也是一樣)。

因此,它對於人工智慧是一門非常有用的語言。

內容**:北京達內教育

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