Welche ist im Vergleich von fünf Entwicklungssprachen für künstliche Intelligenz besser?

Die künstliche Intelligenz hat sich in unserem Land in den letzten Jahren stark weiterentwickelt und wir haben in vielen Bereichen wie Gesichtserkennung und Medizin gute Ergebnisse erzielt. Doch neben höheren Anforderungen an Hardware wie GPUs steigen auch die Entwicklungskapazitäten von Programmierern von Tag zu Tag. Auch die Auswahl einer geeigneten Entwicklungssprache hat oberste Priorität.

Künstliche Intelligenz ist hauptsächlich auf die sich ändernden Bedürfnisse zurückzuführen, denen sie in verschiedenen Umgebungen und Szenarien ausgesetzt ist Probleme durch Einzel- oder Verbundlösungen.

In den letzten Jahren haben verschiedene Freunde um mich herum über #künstliche Intelligenz# gesprochen. Wir sind alle Softwareentwickler und haben auch das Gefühl, dass der Wandel in der Entwicklungssprache es der künstlichen Intelligenz ermöglicht hat, voranzukommen.

Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz hat auch höhere Anforderungen an Programmierer gestellt, und die Nachfrage ist auch deutlich gestiegen. Ich erinnere mich, dass ich in den frühen Tagen, als ich ein ähnlicher Ingenieur für künstliche Intelligenz war, in Peking etwa 30.000 verdienen konnte. Bei der Personalrekrutierung sprachen sie einige Sprachen zur Entwicklung künstlicher Intelligenz. Dies könnte der Grund dafür sein, dass der Herausgeber lange Zeit keine Bücher mehr gelesen hat. Er tat nur so, als wäre er ruhig und spürte gleichzeitig seine eigenen Mängel.

Lassen Sie uns über die Eigenschaften häufig verwendeter Programmiersprachen für künstliche Intelligenz sprechen.

Python

Python wurde 1991 veröffentlicht. Ohne die künstliche Intelligenz in den letzten Jahren würde es meiner Meinung nach noch eine Weile warten müssen Bevor es zur populäreren Entwicklungssprache werden kann, ist es jetzt an der Zeit. Mittlerweile verwenden 59 % der Softwareentwicklungsingenieure für künstliche Intelligenz diese Entwicklungssprache. Anstatt C++ zu wählen, das die beste Leistung der Welt bietet. Ich denke, es gibt mehrere Gründe:

• Einfach und benutzerfreundlich, förderlich für die Verbreitung
• Phthoe ist als Entwicklungssprache für künstliche Intelligenz positioniert
# 🎜🎜#Viel Die Algorithmenklassenbibliothek
• ist einfach zu entwickeln, verbessert die Entwicklungsgeschwindigkeit und spart Entwicklungskosten.
• Perfekt in JAVA integriert, mit JAVA als große Hilfe dahinter, reibungsloses Segeln

LISP

LISP steht hinter Fortan Das Beste Da sie jedoch 1958 für künstliche Intelligenz entwickelt wurde, ist sie nach den Iterationen moderner Technologie leicht ins Hintertreffen geraten. LISP weist einige kleinere Mängel auf und wird hauptsächlich für logische Operationen verwendet. Aber es handelt sich um eine frühe Positionierung der künstlichen Intelligenz, daher sollte sie einen Platz haben.

R-Sprache

R-Sprache wurde 1995 später als LISP veröffentlicht. Es handelt sich tatsächlich um ein weiteres Upgrade der S-Sprache. Die R-Sprache wird hauptsächlich zur Generierung statistischer Systeme und Datenanalysesysteme verwendet und weist eine relativ hohe Betriebseffizienz auf, was sie innerhalb eines bestimmten Zeitraums zu einem König macht. Es bietet gute Unterstützung für Gmodels, RODBC, OneR und Tm. Durch die Kombination mehrerer Lösungen können komplexe Probleme gelöst werden.

C++

Was die C-Sprache betrifft, so stieß ich zum ersten Mal auf eine seltsame Anfrage eines Kunden, der darum bat, sie zu dekomprimieren und zu verwenden. System-Plugins dürfen nicht installiert werden. Damals habe ich mich entschieden für C++ entschieden. Wenn wir über die Verarbeitungsgeschwindigkeit sprechen, ist C++ in Bezug auf die Leistung definitiv das Stärkste unter den Starken. Insbesondere für künstliche Intelligenz ist eine höhere Laufgeschwindigkeit erforderlich. Aufgrund der relativ geringen Anzahl C++-bezogener Klassenbibliotheken und der komplexen Syntax werden einige kleine Unternehmen sie jedoch nicht verwenden, und die Kosten sind zu hoch. Aber er unterstützt OPENCV und andere Aspekte nachdrücklich.

JAVA

JAVA ist eine sich entwickelnde Entwicklungssprache. Frühe Open-Source-Ideen förderten die Generierung einer großen Anzahl von Open-Source-Frameworks. Anstatt die JAVA-Sprache zu schreiben, ist es besser zu sagen, dass ich aufgewachsen bin, nachdem ich verschiedene Frameworks gelernt und die Ideen der Meister verstanden habe. Für KI weist JAVA jedoch einige Mängel auf. Es wagt es, die virtuelle VM-Technologie zu verwenden, was zu einem Mangel an Verarbeitungsgeschwindigkeit geworden ist, der schwer zu bewältigen ist.

Zusammenfassung

Für Projekte im Bereich der künstlichen Intelligenz sind in der obigen Liste die fünf besten Entwicklungssprachen aufgeführt. Es kann Ihnen nur dabei helfen, eine Referenz zu haben, wenn Sie eine Entwicklungssprache basierend auf Ihrer eigenen Situation auswählen. Tatsächlich ist es einfacher, andere Sprachen zu lernen, wenn man erst einmal eine Sprache beherrscht.

Ich hoffe auch, dass sich die künstliche Intelligenz im Mutterland sehr gut entwickeln und unser Mutterland zu einer echten Technologiemacht machen kann. Lassen Sie auch das schöne Land lernen, was Respekt bedeutet.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWelche ist im Vergleich von fünf Entwicklungssprachen für künstliche Intelligenz besser?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!