人工知能に適した理由と利点
PythonはAIとデータ科学によって、今はプログラミング言語の生態チェーンのトップの位置に登りました。Pythonは基本的にAIと緊密に縛られています。なぜ人工知能開発はpython言語に使われますか？小编は、以下のいくつかの理由に基づいて考えています。
簡潔で効率的
Pythonはプログラミング言語として、プログラマーにとってAIとマシン学習に関する仕事をしたいです。Pythonは最適な選択です。簡潔で優美で、開発効率が高く、Python言語はますます多くの会社の愛顧を得ています。多くの会社はPythonを使ってウェブサイト、検索エンジン、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、人工知能、科学計算などの方向の開発を始めました。
移植性が強い
Pythonはもっと優秀な人が創造してよく改善するのを見たいです。その開源の本質のため、Pythonは多くのプラットフォームに移植されました。もしあなたがシステムの特性に依存する使用を注意深く避けるなら、あなたのPythonプログラムはすべて修正する必要がなく、下記のプラットフォームの上で実行できます。
膨大な標準倉庫
Pythonはプロセス指向の関数プログラミングとオブジェクト指向の抽象的プログラミングをサポートします。プロセスに向かう言語では、プログラムはプロセスまたはコードを再利用できる関数だけで構築されます。対象に向けた言語では、プログラムはデータと機能を組み合わせたオブジェクトで構築されます。C++やJavaなどの他の主要な言語と比べて、Pythonは非常に強力で簡単な方法でオブジェクト指向プログラミングを実現しています。
背後にある金主のビジネスサポートに頼りすぎて、いい時は風光が無限で、お蔵入りになると、生きていくことさえ問題になる言葉があります。もっと多くの言語は成功したばかりで、すぐに総合優勝になりたいです。各方向に一生懸命触角を伸ばします。特に表現力を強化して、性能を向上させることに積極的すぎて、核心言語を目の前にしても、誰もコントロールできない大きなものになります。
対照的に、Pythonは近代的なプログラミング言語の設計と進化の中の成功モデルである。Pythonが戦略的な位置づけにおいてこのように明確であり、戦略的堅持においてこのように確固たるものであるのは、所詮そのコミュニティが模範となる政策決定と管理メカニズムを構築したからである。人工知能言語の頭に座り、椅子を置くPythonも有名です。
ユーザーの意見：
どうして人工知能はPythonを使いますか？
これは誤解に属しています。人工知能の核心アルゴリズムはC/C++に完全に依存しています。計算集約型なので、非常に細かい最適化が必要です。また、GPU、専用ハードウェアなどのインターフェースが必要です。これらはC/C++だけできます。ですから、ある意味ではC/C++こそ人工知能の分野で一番重要な言語です。
PythonはこれらのライブラリのAPI bindingであり、Pythonを使用するのはCPythonの接着剤言語の特性のためであり、他の言語からC/C++までの言語インターフェースを開発するには、Pythonが最も容易であり、他の言語のffiの敷居よりも低く、特にCythonを使用する時。他の言語のffiの多くはCの関数の入り口点しか導入できません。複雑なデータ構造はほとんど手作業でbyte配列でしか組めません。もしまだコールバック関数の入力が必要であれば、手の施しようがありません。CPythonのC APIは双方向に融合しており、パッケージ化されたPythonオブジェクトを直接に外部に暴露することができ、ユーザーがこれらのカスタムオブジェクトを継承することによって新しい特性を導入することができ、さらにはCコードからPythonの関数を呼び出すこともできる（もちろん、一定の条件制限もある）。しかしこれはPyPyのようなJIT解釈器の障害でもあります。
また、Pythonは歴史的にも科学計算とデータ分析の重要なツールであり、numpyという基礎があります。業界が似ているのでAPI binding言語を選ぶ時はPythonを優先します。numpyを多重するという基礎倉庫は開発作業量が減り、従業員の手が楽になります。
簡潔で効率的
Pythonはプログラミング言語として、プログラマーにとってAIとマシン学習に関する仕事をしたいです。Pythonは最適な選択です。簡潔で優美で、開発効率が高く、Python言語はますます多くの会社の愛顧を得ています。多くの会社はPythonを使ってウェブサイト、検索エンジン、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、人工知能、科学計算などの方向の開発を始めました。
移植性が強い
Pythonはもっと優秀な人が創造してよく改善するのを見たいです。その開源の本質のため、Pythonは多くのプラットフォームに移植されました。もしあなたがシステムの特性に依存する使用を注意深く避けるなら、あなたのPythonプログラムはすべて修正する必要がなく、下記のプラットフォームの上で実行できます。
膨大な標準倉庫
Pythonはプロセス指向の関数プログラミングとオブジェクト指向の抽象的プログラミングをサポートします。プロセスに向かう言語では、プログラムはプロセスまたはコードを再利用できる関数だけで構築されます。対象に向けた言語では、プログラムはデータと機能を組み合わせたオブジェクトで構築されます。C++やJavaなどの他の主要な言語と比べて、Pythonは非常に強力で簡単な方法でオブジェクト指向プログラミングを実現しています。
背後にある金主のビジネスサポートに頼りすぎて、いい時は風光が無限で、お蔵入りになると、生きていくことさえ問題になる言葉があります。もっと多くの言語は成功したばかりで、すぐに総合優勝になりたいです。各方向に一生懸命触角を伸ばします。特に表現力を強化して、性能を向上させることに積極的すぎて、核心言語を目の前にしても、誰もコントロールできない大きなものになります。
対照的に、Pythonは近代的なプログラミング言語の設計と進化の中の成功モデルである。Pythonが戦略的な位置づけにおいてこのように明確であり、戦略的堅持においてこのように確固たるものであるのは、所詮そのコミュニティが模範となる政策決定と管理メカニズムを構築したからである。人工知能言語の頭に座り、椅子を置くPythonも有名です。
ユーザーの意見：
どうして人工知能はPythonを使いますか？
これは誤解に属しています。人工知能の核心アルゴリズムはC/C++に完全に依存しています。計算集約型なので、非常に細かい最適化が必要です。また、GPU、専用ハードウェアなどのインターフェースが必要です。これらはC/C++だけできます。ですから、ある意味ではC/C++こそ人工知能の分野で一番重要な言語です。
PythonはこれらのライブラリのAPI bindingであり、Pythonを使用するのはCPythonの接着剤言語の特性のためであり、他の言語からC/C++までの言語インターフェースを開発するには、Pythonが最も容易であり、他の言語のffiの敷居よりも低く、特にCythonを使用する時。他の言語のffiの多くはCの関数の入り口点しか導入できません。複雑なデータ構造はほとんど手作業でbyte配列でしか組めません。もしまだコールバック関数の入力が必要であれば、手の施しようがありません。CPythonのC APIは双方向に融合しており、パッケージ化されたPythonオブジェクトを直接に外部に暴露することができ、ユーザーがこれらのカスタムオブジェクトを継承することによって新しい特性を導入することができ、さらにはCコードからPythonの関数を呼び出すこともできる（もちろん、一定の条件制限もある）。しかしこれはPyPyのようなJIT解釈器の障害でもあります。
また、Pythonは歴史的にも科学計算とデータ分析の重要なツールであり、numpyという基礎があります。業界が似ているのでAPI binding言語を選ぶ時はPythonを優先します。numpyを多重するという基礎倉庫は開発作業量が減り、従業員の手が楽になります。