AI/机器学习项目中广泛使用的7种顶级编程语言
Danish Wadhwa
讲述：丁婵大小：2.05M时长：04:29
人工智能 / 机器学习领域离不开语言。但世上语言千千万，在人工智能 / 机器学习领域中，有哪些语言才称得上顶级编程语言呢？近日，丹麦·瓦德瓦（Danish Wadhwa）依据市场情况及编程语言发展史整理了七种顶级编程语言，具体如下。
1. Python
Python 编程语言自推出以来，在特性和流行度这两个方面都得到了长足的发展。
Python 之所以人气暴涨是因为它的灵活性、可伸缩性和简单性，以及广泛的特性与库。Python 专注于敏捷开发。人工智能和机器学习专业人士喜欢 Python，是因为它的简单性。他们不必费时费力地为复杂的机器学习问题编写代码。
如果你想深入人工智能 / 机器学习领域，Python 是你必须学习的第一门语言，也是数据科学、人工智能和机器学习中最受欢迎的编程语言。Python 有许多库可以解决大多数数据科学、人工智能和机器学习的问题，例如 AIMA、Pybrain、Numpy 等。
2. R 编程
R 编程是一种专门用于解决数值 / 统计问题的语言。它刚推出时并没有那么受欢迎。然而，数据科学、机器学习和人工智能的发展极大地提高了它的知名度。这是因为数据科学、人工智能和机器学习需要大量的数字特征和库，而这些正是 R 语言所具备的。
3. C++
C++ 是最快的语言之一，因为它能够在硬件级别上传输消息。它是一种用于时间敏感的人工智能 / 机器学习项目的编程语言。它与统计人工智能方法（神经网络的一部分）配合得很好。
C++ 让你在运行时和性能上占有一席之地。你可以安全地使用它的模板，并将其用于 API 的泛化。
4. Java
Java 是一种编程语言，它触及了 IT 行业的许多领域，包括人工智能和机器学习。你可以使用 Java 虚拟机技术来创建单一版本的应用程序。在 Java 支持的机器上运行它不会有任何问题。
Java 对大型项目有良好的支持，易于可视化，调试方便，用户交互体验流畅。得益于它庞大的在线社区，你可以很容易地在网上寻找到帮助。
5. JavaScript
JavaScript 是一种流行的语言，用于编写在线程序和交互式 Web 应用程序。它已经进入了人工智能 / 机器学习的世界，并且越来越受欢迎。
6. Julia
你可以使用 Julia 来处理高性能的数值和计算分析，不需要单独编译。深厚的数学基础与更强的可定制性相结合，使人工智能 / 机器学习专业人员能够更容易使用 Julia。人们可以很容易地将问题转换成算法，而不需要花费大量的时间。
Julia 兼容所有主流硬件，如 IBM、Intel、ARM 和英伟达。你会发现它的语法类似于 Python、R 和 MatLab，而且它像 C++ 一样有很高的速度。它消除了在一种语言中对模型估计的需要，并且由于它的易用性和速度快，而产生了对另一种语言的需要。许多大公司利用 Julia 来完成他们的项目。
7. Haskell
这是一种健壮的静态类型语言。有一些著名的组织在他们的项目中使用 Haskell，但它在学术界更受欢迎。
Haskell 语言为嵌入式领域特定语言提供了支持，这对人工智能研究至关重要。Haskell 也非常适合抽象数学，并支持用于开发人工智能算法的高效库。它使用常见的代数结构，如幺半群和模块来提高机器学习算法的效率。
Haskell 在概率编程方面也非常出色，这对于人工智能 / 机器学习开发人员在迭代的编译阶段快速识别错误非常重要。
总之，学习编程语言有很多好处。掌握编程语言，将会增加你在人工智能 / 机器学习领域找到工作的机会。除此之外，你还可以将该技能应用到其他各种领域，如数据科学、企业软件开发、Web 开发等等。
原文链接：https://data-flair.training/blogs/programming-languages-in-ai-machine-learning-projects/#comments
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