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学Python做人工智能的前景怎么样?中培带你入行带你飞

2018-01-10 18:38:29 | 来源:中培企业IT培训网

已经没有什么能够阻挡Python了。根据最近火爆朋友圈的一则消息,Python已经进入山东省小学教材。Python这几年的火热,离不开人工智能和机器学习。

作为一种解释型语言,Python 的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法(尤其是使用空格缩进划分代码块,而非使用大括号或者关键词)。因此也有一说,认为Python是世界上最美的语言。

言归正传,为什么人工智能要用Python?

1、Python是解释语言,程序写起来非常方便

写程序方便对做机器学习的人很重要。 因为经常需要对模型进行各种各样的修改,这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情,Python里通常可以用很少的时间实现。举例来说,在C等编译语言里写一个矩阵乘法,需要自己分配操作数(矩阵)的内存、分配结果的内存、手动对BLAS接口调用gemm、最后如果没用smart pointer还得手动回收内存空间。Python几乎就是import numpy; numpy.dot两句话的事。

当然现在很多面向C/C++库已经支持托管的内存管理了,这也让开发过程容易了很多,但解释语言仍然有天生的优势——不需要编译时间。这对机器学习这种需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。

2、Python的开发生态成熟,有很多库可以用

Python灵活的语法还使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常实用的功能非常容易高效实现(编写和运行效率都高),配合lambda等使用更是方便。这也是Python良性生态背后的一大原因。

相比而言,Lua虽然也是解释语言,甚至有LuaJIT这种神器加持,但其本身很难做到Python这样,一是因为有Python这个前辈占领着市场份额,另一个也因为它本身种种反常识的设计(比如全局变量)。不过借着Lua-Python bridge和Torch的东风,Lua似乎也在寄生兴起。

3、Python效率超高

解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。很多比如list comprehension的语法糖都是贴近内核实现的。除了JIT之外,还有Cython可以大幅增加运行效率。最后,得益于Python对C的接口,很多像gnumpy, theano这样高效、Python接口友好的库可以加速程序的运行,在强大团队的支撑下,这些库的效率可能比一个不熟练的程序员用C写一个月调优的效率还要高。

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标签: Python 人工智能