农村使用互联网_ 人工智能/机器学习项目中广泛使用的七种顶级编程语言

领导:人工智能/机器学习领域离不开语言。 但是，世界上有数千万种语言，在人工智能/机器学习领域，哪些语言被称为顶级编程语言呢？Danish Wadhwa组织了七种优秀的编程语言，来看看哪些语言。

今天，我们将探讨人工智能/机器学习项目中使用的各种编程语言。 您还将学习编程语言在人工智能/机器学习项目中的应用。

回到正题上来吧。 让我们先从了解市场情况的新闻开始。

据报道，熟练的人工智能/机器学习专家市场不足。 下图显示市场对人工智能/机器学习专家的需求呈上升趋势。

上述录取信息没有披露完整的情况。 最近的报告显示，人工智能/机器学习专利增加了34%。 苹果、谷歌、微软等多家科技巨头在人工智能领域投资了大量资金。

现在，让我们看一些事实和新闻。 据CNBC报道，人工智能领域即将裁员180万人，但另一方面，人工智能/机器学习也将在市场上增加230万人的岗位。

所以，现在正是你在人工智能/机械学习领域开始职业生涯的机会。 掌握这个领域的技能，有助于在组织中为有效工作打下坚实的基础。

在人工智能/机器学习领域，你需要的核心技能之一是编程技能。 迄今为止，已有成千上万的编程语言。 请不要担心。 你不需要学习所有的编程语言。

人工智能/机器学习中的编程语言

然而，并非所有的编程语言都同等重要。 在成千上万的编程语言中，能幸存下来为社区服务的只有少数。 伯克利大学的专家们，就为什么一部分的编程语言存活下来，一部分的编程语言消失进行了有趣的讨论。 他们提出了一些促进编程语言消亡的观点

学习编程语言很花时间，编程社区也不接受不实用的新语言。

复杂的特性太多，使开发者困惑不解。

文件贫乏。

程序员一有经验，就不是学习新语言，而是专心解决问题。

我们在本文提到的编程语言，已经经受了时间的考验。 几十年来，它一直应用于许多类型的项目。 这些编程语言在人工智能/机器学习领域有很大的影响。 以下是必须考虑学习的编程语言

1. Python

Python编程语言自上市以来，在特性和流行度两方面都有了很大发展。 下图显示了增长的轨迹。

Python受欢迎急速上升的原因是灵活性、可扩展性、简单性、广泛的特性和库。 Python专注于敏捷开发。 人工智能和机器学习的专家喜欢Python是因为它的简单性。 他们不需要花时间写复杂的机器学习问题的代码。

如果想深入探索人工智能/机器学习领域，Python是必须学习的第一门语言，也是数据科学、人工智能、机器学习中最受欢迎的编程语言。 Python有很多库，可以解决AIMA、Pybrain、Numpy等很多数据科学、人工智能、机器学习的问题。

Python在Web开发领域也得到了广泛的应用。

2. R编程

r编程是解决数字/统计问题的语言。 发售当初没那么受欢迎。 但数据科学、机器学习和人工智能的发展大大提高了其知名度。 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程序库，它们配备了r的“武器程序库”。

您可以找到大量的资源库和函数，以解决与资料分析、取样、学习和模型评估相关的问题。 从免费开源开始，很多学者喜欢在他们的项目中使用r。

3. C

c是最快的语言之一，因为它可以在硬件级别传输消息。 这是对时间敏感的人工智能/机器学习项目的编程语言。 与统计人工智能的方法配合得很好。

c和c也用于许多机器学习和深度学习库的开发。

c在你开车时和性能方面占有地位。 可以安全地使用模板，用于API的通用化。

4. Java

Java是一种编程语言，涉及人工智能和机器学习等IT业界的很多领域。 您可以使用Java虚拟机技术创建应用程序的单个版本。 在Java支持的计算机上运行没有问题。

Java对大型项目有良好的支持，易于可视化，调试方便，与用户交互流畅。 多亏了巨大的在线社区，在互联网上轻松找到帮助。

一些着名的Java应用程序包括:

WEKA机器学习套件

Robocode公司

琼恩神经发动机

爱丽丝

5. JavaScript

JavaScript是创建在线程序和交互式Web应用程序的常用语言。 但是，进入人工智能/机器学习的世界，人气高涨。

您可以找到许多JS库并执行人工智能/机器学习任务。 一些受欢迎的库包括:

用于实现深度学习的ConventJS

用于开发和培训神经网络的Synaptic

训练数据用Mind

6 .朱莉亚

可以使用Julia处理高性能的数值和计算分析，无需单独编译。 深入的数学基础与更强的定制性相结合，人工智能/机器学习专家更容易使用朱莉娅。 人们不用花费很多时间就能很容易地将问题转换成算法。

Julia与主要硬件(如IBM、Intel、ARM和Nvidia )兼容。 可以看出Python、r、MatLab这样的语法，像c那样高速。 不再需要使用某种语言来估计模型，而且易于使用且速度更快，因此需要使用另一种语言。 许多大公司利用朱莉娅完成项目。

2016年，开发人员利用朱莉亚深入的学习解决方案，在印度农村地区进行了更好的眼科诊断。

7. Haskell

此列表中的最后一种语言是Haskell。 出现在1990年，是一种坚固的静态型语言。 有些知名组织在项目中使用Haskell，但在学术界很受欢迎。

Haskell语言支持嵌入式领域的特定语言，对人工智能研究至关重要。 Haskell也适用于抽象数学，支持开发人工智能算法的高效库。 使用常见的代数结构，如半群和模块来提高机器学习算法的效率。

Haskell在概率编程方面也很优秀，对于人工智能/机器学习开发人员在反复编译阶段迅速识别错误是很重要的。

结尾语

学习编程语言有很多优点。 掌握了编程语言，在人工智能/机器学习领域找到工作的机会会增加。 此外，您还可以将此技能应用于其他各种领域，包括数据科学、企业软件开发和Web开发。

不需要同时学习人工智能/机器学习中的所有编程语言。 先学一种语言，然后跳到另一种语言。 在学习了编程语言之后，学习编程语言并不容易。 我推荐你去Python学习的旅行。

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