Pourquoi l'intelligence artificielle utilise Python

Par rapport à d'autres langages, le plus grand avantage de Python pour l'intelligence artificielle est son évolutivité et son intégrabilité. C'est pourquoi les programmeurs l'appellent « langage de colle ».

Avantages de python pour les applications d'intelligence artificielle : (apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Python)

1 : L'algorithme de base de l'intelligence artificielle dépend entièrement du C/C++, et Python a toujours été un outil important pour le calcul scientifique et l'analyse des données. Bien que Python soit un langage de script, il est rapidement devenu un outil pour les scientifiques car il est facile à apprendre (MATLAB et d'autres peuvent aussi faire des calculs scientifiques, mais le logiciel nécessite de l'argent et coûte donc très cher). des bibliothèques d'outils et des architectures ont été accumulées. L'intelligence artificielle implique un grand nombre de données. Le calcul des données est naturel, simple et efficace en utilisant Python.

2 : Bien que Python soit lent, il n'appelle que l'interface IA. Les vrais calculs sont toutes les données sous-jacentes écrites en C/C++, vous écrivez simplement la logique correspondante et elle sort. quelques lignes de code. Si vous passez au C++, non seulement la quantité de code sera trop importante, mais l'efficacité du développement sera trop faible. Cela ne signifie pas que vous ne pouvez pas écrire de logique de niveau supérieur en C++, mais cela augmentera l'ensemble. vitesse de 1%, ce qui ne vaut pas la perte.

3 : Bien que Python ait une syntaxe concise et un environnement écologique riche pour améliorer la vitesse de développement, il dispose également d'un bon support pour C. Python combine les avantages du langage et le compense par sa haute compatibilité avec C. Le L’inconvénient de la vitesse lente est naturellement favorisé par les chercheurs en science des données et les programmeurs d’apprentissage automatique.

Avantages du langage étendu python :

Utilisé pour l'IA générale :

1.AIMA - Implémentation Python de Russell et Bibliothèque « Intelligence artificielle : une approche moderne » de Norvig.

2.pyDatalog - Moteur de programmation logique SimpleAI en Python - Python implémente de nombreux algorithmes d'intelligence artificielle décrits dans le livre "AIMA". Il vise à fournir une bibliothèque de tests facile à utiliser et bien documentée.

3.EasyAI - un moteur Python simple pour les jeux IA à deux joueurs, tels que Negamax, les tables de transposition, la résolution de jeux.

Pour l'apprentissage automatique :

1.PyBrain - Flexible, simple, mais très efficace pour les tâches d'algorithme machine, il s'agit d'une bibliothèque modulaire d'apprentissage automatique pour Python. Il fournit également divers environnements prédéfinis pour tester et comparer vos algorithmes.

2.PyML - Un framework bilatéral écrit en Python axé sur SVM et d'autres méthodes du noyau. Il prend en charge l'exécution sous Linux et Mac OS X.

3.scikit-learn - Conçu pour fournir des solutions simples mais puissantes qui sont réutilisables dans une variété de contextes : l'apprentissage automatique en tant qu'outil polyvalent pour la science et l'ingénierie. Il s'agit d'un module Python qui intègre des algorithmes d'apprentissage automatique classiques dans des packages Python étroitement intégrés au monde scientifique (tels que numpy, scipy, matplotlib).

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