인공지능이 파이썬을 사용하는 이유

다른 언어와 비교했을 때 Python의 인공지능의 가장 큰 장점은 확장성과 내장성입니다. 이것이 프로그래머들이 이를 "접착제 언어"라고 부르는 이유입니다.

인공지능 응용 프로그램을 위한 Python의 장점: (추천 학습: #🎜 🎜#PythonVideoTutorial)

1: 인공 지능의 핵심 알고리즘은 전적으로 C/C++에 의존하며 Python은 역사상 항상 과학 컴퓨팅 및 데이터 분석을 위한 중요한 도구였습니다. Python은 스크립팅 언어이지만 배우기 쉽기 때문에 빠르게 과학자들을 위한 도구가 되었습니다. (MATLAB 등도 과학적 계산을 할 수 있지만 소프트웨어에는 돈이 필요하고 결과적으로 많은 비용이 듭니다.) 도구 라이브러리와 아키텍처가 축적되었습니다. 인공 지능은 Python을 사용하여 자연스럽고 간단하며 효율적입니다.

2: Python은 느리지만 AI 인터페이스만 호출합니다. 실제 계산은 모두 C/C++로 작성된 기본 데이터입니다. Python을 사용하면 해당 로직을 작성하기만 하면 됩니다. 몇 줄의 코드로 끝납니다. C++로 전환하면 코드의 양이 너무 많아질 뿐만 아니라, 개발 효율도 너무 낮을 것입니다. 그렇다고 C++로 상위 로직을 작성할 수 없다는 뜻은 아니지만, 전체적인 작업량이 늘어나게 됩니다. 속도가 1% 감소하므로 손실을 볼 가치가 없습니다.

3: Python은 개발 속도를 향상시키기 위해 간결한 구문과 풍부한 생태학적 환경을 갖추고 있으면서도 C에 대한 지원도 뛰어납니다. Python은 언어의 장점을 결합하고 C와 호환성이 높습니다. 속도가 느리다는 단점 때문에 자연스럽게 데이터 과학 연구자와 기계 학습 프로그래머가 선호합니다.

Python 확장 언어의 장점:

일반 AI의 경우: #🎜🎜 # 1.AIMA - Russell 및 Norvig의 '인공 지능: 현대적 접근 방식' 라이브러리를 Python으로 구현한 것입니다.

2.pyDatalog - Python의 논리 프로그래밍 엔진 SimpleAI - Python은 책 "AIMA"에 설명된 많은 인공 지능 알고리즘을 구현합니다. 사용하기 쉽고 잘 문서화된 테스트 라이브러리를 제공하는 데 중점을 둡니다.

3.EasyAI - Negamax, 전치 테이블, 게임 해결과 같은 AI 2인용 게임을 위한 간단한 Python 엔진입니다.

기계 학습용:

1.PyBrain - 유연하고 단순하지만 기계 알고리즘 작업에 매우 효율적이며 Python용 기계 학습 모듈형 라이브러리입니다. 또한 알고리즘을 테스트하고 비교할 수 있도록 미리 정의된 다양한 환경을 제공합니다.

2.PyML - SVM 및 기타 커널 방법에 중점을 두고 Python으로 작성된 양방향 프레임워크입니다. Linux 및 Mac OS X에서의 실행을 지원합니다.

3.scikit-learn - 다양한 상황에서 재사용할 수 있는 간단하면서도 강력한 솔루션을 제공하도록 설계되었습니다. 기계 학습은 과학 및 엔지니어링을 위한 다목적 도구입니다. 과학 세계(예: numpy, scipy, matplotlib)와 밀접하게 통합된 Python 패키지에 고전적인 기계 학습 알고리즘을 통합하는 Python 모듈입니다.

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