Im Vergleich zu anderen Sprachen ist der größte Vorteil von Python für künstliche Intelligenz seine Skalierbarkeit und Einbettbarkeit. Aus diesem Grund wird es von Programmierern als „Klebesprache“ bezeichnet.
Vorteile von Python für Anwendungen der künstlichen Intelligenz: (empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)
1: Der Kernalgorithmus der künstlichen Intelligenz ist vollständig von C/C++ abhängig, und Python war in der Vergangenheit ein wichtiges Werkzeug für wissenschaftliches Rechnen und Datenanalyse. Obwohl Python eine Skriptsprache ist, hat es sich schnell zu einem Werkzeug für Wissenschaftler entwickelt, da es leicht zu erlernen ist (MATLAB und andere können auch wissenschaftliche Berechnungen durchführen, aber die Software erfordert Geld und ist daher sehr teuer). Es wurden Werkzeugbibliotheken und Architekturen zusammengestellt, die eine große Anzahl von Daten umfassen. Die Datenberechnung ist mit Python natürlich, einfach und effizient.
2: Obwohl Python langsam ist, ruft es nur die KI-Schnittstelle auf. Die eigentlichen Berechnungen sind alle zugrunde liegenden Daten, die in C/C++ geschrieben werden. Sie schreiben einfach die entsprechende Logik und sie wird ausgegeben ein paar Zeilen Code. Wenn Sie zu C++ wechseln, ist nicht nur die Codemenge zu groß, sondern auch die Entwicklungseffizienz zu gering. Dies bedeutet nicht, dass Sie keine Logik der oberen Ebene in C++ schreiben können, sondern erhöht die Gesamteffizienz Geschwindigkeit um 1 %, was den Verlust nicht wert ist.
3: Während Python über eine prägnante Syntax und eine reichhaltige ökologische Umgebung verfügt, um die Entwicklungsgeschwindigkeit zu verbessern, verfügt es auch über eine gute Unterstützung für C. Python vereint die Vorteile der Sprache und gleicht dies durch seine hohe Kompatibilität mit C aus Der Nachteil der langsamen Geschwindigkeit wird natürlich von Datenwissenschaftlern und Programmierern des maschinellen Lernens bevorzugt.
Vorteile der erweiterten Python-Sprache:
Wird für allgemeine KI verwendet:
1.AIMA – Python-Implementierung von Russell und Norvigs Bibliothek „Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz“.
2.pyDatalog – Logikprogrammier-Engine SimpleAI in Python – Python implementiert viele im Buch „AIMA“ beschriebene Algorithmen für künstliche Intelligenz. Der Schwerpunkt liegt auf der Bereitstellung einer benutzerfreundlichen, gut dokumentierten Testbibliothek.
3.EasyAI – eine einfache Python-Engine für KI-Spiele für zwei Spieler, wie Negamax, Transpositionstabellen, Spiellösung.
Für maschinelles Lernen:
1.PyBrain – Flexibel, einfach, aber sehr effizient für Maschinenalgorithmusaufgaben, es ist eine modulare Bibliothek für maschinelles Lernen für Python. Es bietet außerdem verschiedene vordefinierte Umgebungen zum Testen und Vergleichen Ihrer Algorithmen.
2.PyML – Ein in Python geschriebenes bilaterales Framework mit Schwerpunkt auf SVM und anderen Kernel-Methoden. Es unterstützt die Ausführung unter Linux und Mac OS X.
3.scikit-learn – Entwickelt, um einfache, aber leistungsstarke Lösungen bereitzustellen, die in verschiedenen Kontexten wiederverwendbar sind: Maschinelles Lernen als vielseitiges Werkzeug für Wissenschaft und Technik. Es handelt sich um ein Python-Modul, das klassische Algorithmen für maschinelles Lernen in Python-Pakete integriert, die eng mit der wissenschaftlichen Welt verknüpft sind (z. B. Numpy, Scipy, Matplotlib).
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