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適合人工智能開發(fā)的5種最佳編程語言優(yōu)缺點對比

電子工程師 ? 2019-08-16 16:12 ? 次閱讀
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就像大多數(shù)軟件應用程序的開發(fā)一樣,開發(fā)人員也在使用多種語言來編寫人工智能項目,但是現(xiàn)在還沒有任何一種完美的編程語言是可以完全速配人工智能項目的。編程語言的選擇往往取決于對人工智能應用程序的期望功能。關(guān)于最佳人工智能編程語言的爭論從未停止,所以今天Tesra超算網(wǎng)絡就來比較5種人工智能項目最常用的編程語言,并列出它們的優(yōu)缺點。一起來看看吧!




Python


由于其語法,簡單性和多功能性,Python成為開發(fā)人員最喜歡的人工智能開發(fā)編程語言。Python最打動人心的地方之一就是便攜性,它可以在Linux、Windows、Mac OS和UNIX等平臺上使用。允許用戶創(chuàng)建交互式的、解釋的、模塊化的、動態(tài)的、可移植的和高級的代碼。

另外,Python是一種多范式編程語言,支持面向?qū)ο?,過程式和功能式編程風格。由于其簡單的函數(shù)庫和理想的結(jié)構(gòu),Python支持神經(jīng)網(wǎng)絡和NLP解決方案的開發(fā)。



優(yōu)點

Python有豐富多樣的庫和工具。

支持算法測試,而無需實現(xiàn)它們。

Python的面向?qū)ο笤O計提高了程序員的生產(chǎn)力。

Java和C ++相比,Python的開發(fā)速度更快。



缺點

習慣使用Python來編寫人工智能程序的程序員很難適應其它語言的語法。

c++和Java不同的是,Python需要在解釋器的幫助下工作,這就會拖慢在AI開發(fā)中的編譯和執(zhí)行速度。

不適合移動計算。



C ++


優(yōu)點

c++是最快的計算機語言,如果你的人工智能項目對于時間特別敏感,那么C++是很好的選擇,它提供更快的執(zhí)行時間和更快的響應時間(這也是為什么它經(jīng)常應用于搜索引擎和游戲)。此外,c++允許廣泛使用算法,并且在使用統(tǒng)計人工智能技術(shù)方面是有效的。另一個重要的因素是c++支持在開發(fā)中重用代碼。

C ++適用于機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡。



缺點

多任務處理不佳; C ++僅適用于實現(xiàn)特定系統(tǒng)或算法的核心或基礎。

它遵循自下而上的方法,因此非常復雜。



Java

Java也是一種多范式語言,遵循面向?qū)ο蟮脑瓌t和一次寫入讀取/隨處運行(WORA)的原則。它是一種AI編程語言,可以在任何支持它的平臺上運行,而無需重新編譯。



在各種項目的開發(fā)中,Java都是常用語言之一,它不僅適用于NLP和搜索算法,還適用于神經(jīng)網(wǎng)絡。



Lisp


優(yōu)點

Lisp是一門計算機編程語言,是繼Fortran之后的第二古老的編程語言。隨著時間的推移,LISP逐漸發(fā)展成為一種強大的、動態(tài)的編碼語言。

有人認為Lisp是最好的人工智能編程語言,因為它為開發(fā)人員提供了自由。在人工智能中使用Lisp,因其靈活性可以快速進行原型設計和實驗,當然這也反過來促進Lisp在AI開發(fā)中的發(fā)展,例如,Lisp有一個獨特的宏系統(tǒng),有助于開發(fā)和實現(xiàn)不同級別的智能。

與大多數(shù)人工智能編程語言不同,Lisp在解決特定問題時更加高效,因為它適應了開發(fā)人員編寫解決方案的需求,非常適合于歸納邏輯項目和機器學習。



缺點

很少有開發(fā)人員熟悉Lisp編程。

作為一種較古老的編程語言,Lisp需要配置新的軟件和硬件來適應它的使用。



Prolog

Prolog也是古老的編程語言之一,與Lisp一樣,它也是人工智能項目開發(fā)的常用語言,擁有靈活框架的機制,它是一種基于規(guī)則和聲明性的語言,包含了決定其人工智能編碼語言的事實和規(guī)則。



Prolog支持基本的機制,例如模式匹配、基于樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和人工智能編程的自動回溯。除了在人工智能項目中廣泛使用外,Prolog還用于創(chuàng)建醫(yī)療系統(tǒng)。

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