2020 年,最适合 AI 的 5 种编程语言

开发者技术前线

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2020-09-10 19:04

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来源 | medium   出品 | AI科技大本营

AI系统的开发必须有计算机代码,而计算机程序的开发有不同类型的编程语言可以选择。本文分析哪些编程语言最适合你的人工智能或机器学习用例开发。

文中给出了一个想要在人工智能行业成功所需的5种编程语言的简单列表。针对给定的人工智能或机器学习项目,每种语言都有相应的优势和缺点,所以在选择开发语言前要考虑最终的目标。

这5个最适合人工智能行业的编程语言是:Python;R;Java;Scala;Rust。
 

Python


Python是人工智能行业最主流的编程语言,因为python具有易于学习的语法、大量的库和框架、对众多AI算法的动态适用性、而且相对容易编写。

Python支持面向功能、面向对象和面向过程的开发方式。此外,大量开放社区还在帮助python语言处在计算机科学行业的前沿。

与其他编程语言相比,python的缺点包括是运行速度慢、面向移动设备的编码功能较差、不利于处理内存密集型任务。

R

R是另一个机器学习编程语言。R语言最常用于数据分析、大数据建模和数据可视化。R语言包含多个包设置和大量的材料,使得其非常适合处理数据为中心的任务。

R语言的缺点包括大量使用内存、缺乏基本安全功能(无法嵌入web应用中)、和基于古老的S编程语言。

Java



Java是一种面向对象的编程语言,优势包括可以与搜索算法(搜索算法是能够有效支持大规模项目的简化框架)很好地结合、易于调试代码等。此外,Java也有完善的社区支持和大量的开源库。

与其他语言相比,Java的缺点包括性能不佳;由于运行在Java虚拟机之上,因此内存使用效率低下。以上两个缺点会导致硬件成本增加。

Scala


Scala是一个可扩展的编程语言,可以处理大量大数据。Scala支持支持面向对象和函数式编程的风格。由于其简洁的代码风格,Scala比其他语言更具可读性和易于编写。

Scala语言的速度和性能使得其非常适合机器学习和AI模型,并具有相对无差错的编码,在必要时容于进行调试。

Scala的不足包括所有面向对象和函数式编程的缺点。因为该语言融合了多种编程风格,因此使得理解类型信息更加困难。此外,切换回面向对象样式的选项也可能被视为弊端,因为在编写代码时不会在功能上进行思考。


Rust

Rust是系统级的编程语言。创建该语言的目的是编写“安全”代码,也就是说对象是由程序本身管理的。这样程序员就无需进行指针计算或独立管理内存。使用的内存较少一般会使代码更简洁,因此可能更易于编程。

比其他语言相比,Rust语言的缺点包括编译器更慢、没有垃圾回收机制、开发速度慢(与python对比)。Python 和 Go 都很火,要怎么选?

一本名为Foundations of Machine Learning(《机器学习基础》)的课在Reddit上讨论火热,这部教材足够扎实、内容足够基础,学机器学习理论,熟读这本书就足够了。


这本书是由纽约大学计算机科学教授Mehryar Mohri、Afshin Rostamizadeh和Ameet Talwalkar共同编写的,2012年曾经出版了第一版,这一版在此前基础上进行了内容的完善。



全书是对机器学习的一般性知识介绍,也是不少大学的研究生教材,侧重于算法的分析和理论。书中的内容基本上涵盖了机器学习当前阶段的热门基础概念,同时还附上了算法论证所需的理论基础和工具。

原价30多美元的书,当前免费开放。
教材官网:cs.nyu.edu/~mohri/mlboo


二、主要内容

下面是主要目录
  1. C学习框架

  2. Rademacher复杂性和VC维(Vapnic-Chervonenkis Dimension)

  3. 模型选择

  4. 支持向量机

  5. 核理论

  6. Boosting家族

  7. 在线学习

  8. 多级分类

  9. 排序

  10. 回归

  11. 最大熵模型

  12. 条件最大熵模型

  13. 算法稳定

  14. 降维

  15. 学习自动机和语言

  16. 强化学习



资源获取


附上云盘下载链接,长按扫码关注:Python高校后台回复机器学习基础(建议复制)即可获得百度网盘地址。

(公众号有大量Python,和AI相关资源,欢迎关注!




END


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