人工知能がPythonを使用する理由

他の言語と比較した場合、人工知能における Python の最大の利点は、スケーラビリティと埋め込み可能性です。これが、プログラマーによって「グルー言語」と呼ばれる理由です。

人工知能アプリケーションにおける Python の利点: (推奨学習: Python ビデオ チュートリアル )

1: 人工知能の中核アルゴリズムは C/C に完全に依存しており、Python は歴史的に科学計算とデータ分析のための重要なツールでした。 Python はスクリプト言語ですが、学習が簡単であるため、すぐに科学者向けのツールになりました (MATLAB などでも科学計算ができますが、ソフトウェアにはお金がかかり、非常に高価です)。ツールライブラリとアーキテクチャが蓄積されており、人工知能には多くのデータが含まれており、Python を使用するとデータ計算が自然かつ簡単かつ効率的になります。

2: Python は遅いですが、AI インターフェイスを呼び出すだけです。実際の計算はすべて、基礎となるデータが C/C で書かれています。Python を使用すると、対応するロジックを書くだけで、結果が出力されます。数行のコード。 Cに切り替えると、コード量が多くなるだけでなく、開発効率が低くなり、上位ロジックをCで書けなくなるわけではありませんが、開発効率が上がります。全体の速度が 1% 低下しますが、これを損失しても意味はありません。

3: Python は、開発速度を向上させるための簡潔な構文と豊富なエコロジー環境を備えていますが、C に対する優れたサポートも備えています。Python は言語の利点を兼ね備えており、C との高い互換性によってそれを補っています。速度が遅いという欠点は、データ サイエンスの研究者や機械学習プログラマーによって当然好まれています。

Python 拡張言語の利点:

一般的な AI の場合:

1.AIMA - Python は Russell と Norvig の ' を実装します。 「人工知能: 現代的なアプローチ」ライブラリ。

2.pyDatalog - Python のロジック プログラミング エンジン SimpleAI - Python は、書籍「AIMA」で説明されている多くの人工知能アルゴリズムを実装しています。使いやすく、十分に文書化されたテスト ライブラリを提供することに重点を置いています。

3.EasyAI - Negamax、転置テーブル、ゲーム解決などの AI 2 プレイヤー ゲーム用のシンプルな Python エンジン。

機械学習の場合:

1.PyBrain - 柔軟でシンプルですが、機械アルゴリズム タスクにとって非常に効率的で、Python 用の機械学習モジュール ライブラリです。また、アルゴリズムをテストおよび比較するためのさまざまな事前定義された環境も提供します。

2.PyML - SVM およびその他のカーネル メソッドに焦点を当てた Python で書かれた双方向フレームワーク。 Linux および Mac OS X での実行をサポートします。

3.scikit-learn - さまざまな状況で再利用可能な、シンプルでありながら強力なソリューションを提供するように設計されています。科学とエンジニアリングのための多用途ツールとしての機械学習です。これは、科学の世界 (numpy、scipy、matplotlib など) と緊密に統合されている Python パッケージに古典的な機械学習アルゴリズムを統合する Python モジュールです。

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