Python和人工智能（AI）的关系

Python是当今开发人员使用的最受欢迎的编程语言之一。Guido Van Rossum于1991年创建了该语言，自成立以来一直是C ++，Java等语言中使用最广泛的语言之一。

为了找出最适合AI和神经网络的编程语言，Python发挥了重要作用。让我们看看为什么使用Python的人工智能是阳光下最好的想法之一。

Python的功能和优势

Python是一种解释型语言，从外行的角度来说，这意味着它不需要在执行之前被编译成机器语言指令，并且可以由开发人员直接用于运行程序。这使得该语言足够全面，可以在硬件理解的本机语言之上由仿真器或虚拟机解释该语言。

它是一种高级编程语言，可以用于复杂的场景。高级语言处理变量，数组，对象，复杂的算术或布尔表达式以及其他抽象的计算机科学概念，以使其更全面，从而以指数方式提高其可用性。

Python还是一种通用的编程语言，这意味着它可以跨领域和技术使用。

Python还具有动态类型系统和自动内存管理功能，支持多种编程范例，包括面向对象，命令式，函数式和过程式等。

Python适用于所有操作系统，并且还具有名为CPython的开源产品，该产品也获得了广泛的欢迎。

现在让我们看一下使用Python进行人工智慧如何使我们比其他流行的编程语言更具优势。

AI和Python：为什么？

在这一点上，我们需要遇到的一个显而易见的问题是，为什么我们应该选择Python代替AI。

Python提供的代码最少，实际上，与其他OOP语言相比，Python的代码数量仅为其1/5。难怪它是当今市场上最受欢迎的产品之一。

• Python拥有预建的库，例如用于科学计算的Numpy，用于高级计算的Scipy和用于机器学习的Pybrain（Python机器学习），使其成为AI的最佳语言之一。
• 全世界的Python开发人员通过论坛和教程提供全面的支持和帮助，使编码器的工作比任何其他流行的语言都容易。
• Python是独立于平台的，因此是在不同平台和技术上使用且对基本编码进行最少调整的最灵活和最受欢迎的选择之一。
• Python是所有其他应用程序中最灵活的，它具有在OOP方法和脚本之间进行选择的选项。您还可以使用IDE本身来检查大多数代码，这对于挣扎于不同算法的开发人员来说是福音。

Decoding Python alongside AI

Python与NumPy，scikit-learn，iPython Notebook和matplotlib等软件包一起构成了启动AI项目的基础。

NumPy用作包含N维数组对象的通用数据的容器，用于集成C / C ++代码的工具，傅里叶变换，随机数功能以及其他功能。

另一个有用的库是pandas，这是一个开放源代码库，可为用户提供易于使用的Python数据结构和分析工具。

Matplotlib是另一项服务，它是一个2D绘图库，用于创建出版物质量数据。您可以使用matplotlib最多使用6个图形用户界面工具包，Web应用程序服务器和Python脚本。

下一步将是探索k均值聚类，并收集有关决策树，连续数值预测，逻辑回归等的知识。

一些最常用的Python AI库是AIMA，pyDatalog，SimpleAI，EasyAi等。还有一些用于机器学习的Python库，例如PyBrain，MDP，scikit，PyML。

让我们更详细地了解AI中的各种Python库以及为什么将此编程语言用于AI。

通用AI的Python库

• AIMA – Russell和Norvig的“人工智能：一种现代方法”中算法的Python实现。
• pyDatalog – Python中的逻辑编程引擎
• SimpleAI –“人工智能，一种现代方法”一书中描述的许多人工智能算法的Python实现。它着重于提供一个易于使用，文档完善和经过测试的库。
• EasyAI –用于带有AI的两人游戏的简单Python引擎（Negamax，换位表，游戏解决方案）。

适用于机器语言（ML）的Python

让我们看看为什么Python被用于机器学习以及它为此目的提供的各种库。

• PyBrain-用于ML任务的灵活，简单而有效的算法。它也是用于Python的模块化机器学习库，提供了各种预定义的环境来测试和比较算法。
• PyML –用Python编写的双边框架，专注于SVM和其他内核方法。在Linux和Mac OS X上受支持。
• Scikit学习– Scikit学习是使用Python时进行数据分析的有效工具。它是开源的，也是最受欢迎的通用机器学习库。
• MDP-Toolkit –另一个可以轻松扩展的Python数据处理框架，它还包含有监督和无监督学习算法以及可以组合为数据处理序列和更复杂的前馈网络体系结构的其他数据处理单元。新算法的实现既简单又直观。可用算法的基础在稳步增长，包括信号处理方法（主成分分析，独立成分分析和慢特征分析），流形学习方法（[Hessian]局部线性嵌入），几种分类器，概率方法（因子分析，RBM） ），数据预处理方法以及许多其他方法。

用于自然语言和文本处理的Python库

• NLTK –用于Windows，Mac OSX和Linux发行版的自然语言处理和文本分析研究和开发的开源Python模块，语言数据和文档。

Python比其他流行语言

现在让我们看看Python与另一种AI的计算机语言（如C ++和Java）的区别。

适用于AI的Python与C ++

• Python是一种比C ++更流行的AI语言，在开发人员中占57％的领先优势。那是因为Python易于学习和实现。凭借其众多的库，它们也可以用于数据分析。
• 性能明智的C ++优于Python。这是因为C ++具有作为静态类型语言的优势，因此在运行时不会出现键入错误。C ++还创建了更紧凑，更快速的运行时代码。
• Python是一种动态（而不是静态）语言，在协作方面降低了复杂性，这意味着您可以用更少的代码来实现功能。与C ++不同，在C ++中，所有重要的编译器都倾向于进行特定的优化，并且可以针对特定平台，而Python代码几乎可以在任何平台上运行，而不会在特定配置上浪费时间。
• 随着GPU加速计算提供并行功能的能力的兴起，导致创建了诸如CUDA Python和cuDNN之类的库，Python超越了C ++。这意味着越来越多的用于机器学习工作负载的实际计算被卸载到GPU上-结果是C ++可能具有的任何性能优势变得越来越不相关。
• Python在代码简单性方面胜过C ++，尤其是在新开发人员中。C ++是一种较低级的语言，需要更多的经验和技能来掌握。
• Python的简单语法还允许更自然和直观的ETL（提取，转换，加载）过程，这意味着与C ++相比，它的开发速度更快，从而使开发人员可以测试机器学习算法而无需快速实现它们。

在C ++和Python之间，后者具有更多优势，并且更适合于AI。Python以其简单的语法和易读性促进了对复杂机器学习算法的快速测试，并通过Jupyter Notebooks和Google Colab等协作工具支持了一个繁荣的社区，Python赢得了冠军。

Java人工智能库是Java对Python的回答，但由于明显的原因，开发人员仍然无法访问。Java Norvig Russell的现代AI方法为许多人坐下来铺平了道路，并注意到了为什么它可能是神经网络的最佳语言。

案例分析

已经进行了使AI与物联网结合使用的实验，以制作用于员工行为分析的IoT应用程序。该软件通过员工的情绪和行为分析为员工提供有用的反馈，从而增强管理和工作习惯的积极变化。

使用python机器学习库，opencv和haarcascading概念进行应用程序培训，构建了一个示例POC，通过连接在各个海湾点的无线摄像头来检测基本情绪，例如幸福，愤怒，悲伤，厌恶，怀疑，轻蔑，讽刺和惊奇。

只需将按钮单击即可通过android设备或台式机检索在海湾甚至整个办公室的日常情绪商，就可以将收集到的数据馈送到一个集中的云计算数据库中。

开发人员正在逐步深入分析面部表情上的复杂点，并借助深度学习算法和机器学习来挖掘更多细节，这些算法可以帮助分析单个员工的表现并支持适当的员工/团队反馈。

结论

Python通过提供诸如scikit-learn这样的良好框架在AI编码语言中扮演着至关重要的角色：python中的机器学习可以满足该领域的几乎所有需求，而D3.js – JS中的数据驱动文档是其中之一。最强大且易于使用的可视化工具。

除了框架之外，它的快速原型制作使其成为一种不容忽视的重要语言。人工智能需要大量研究，因此有必要不需要Java中的500 KB样板代码来测试新的假设，这将永远无法完成项目。在Python中，几乎每个想法都可以通过20到30行代码来快速验证（与带有libs的JS相同）。因此，对于AI而言，这是一种非常有用的语言。

因此，很明显，Python是阳光下最好的AI编程语言。除了是人工智能的最佳语言外，Python还可以用于许多其他目标。