人工智能 / 机器学习项目中广泛使用的七种顶级编程语言

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？Danish Wadhwa 为我们整理了七种顶级编程语言，让我们看看都有哪些。

今天，我们将探究人工智能 / 机器学习项目中使用的不同编程语言。除此之外，我们还将学习编程语言在人工智能 / 机器学习项目中的使用。

让我们言归正题，先从了解市场情况的一条新闻来开始。

新闻报道称，熟练的人工智能 / 机器学习专业人员市场缺口很大。下图显示了市场对人工智能 / 机器学习专业人才需求呈上升趋势。

以上招聘信息并未披露完整的情况。根据最近的报告，人工智能 / 机器学习专利增长了 34%。Apple、Google、Microsoft 等众多科技巨头纷纷在人工智能领域上投入了巨资。

现在，让我们来看一些事实和新闻。据 CNBC 报道，人工智能领域不久将裁员 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 万个工作岗位。

所以说，此时正是你在人工智能 / 机器学习领域开始职业生涯的好时机。掌握这一领域的技能将会助你打下结实的基础，以便能够在组织中高效地工作。

在人工智能 / 机器学习领域中，你所需的核心技能之一就是编程技能。到目前为止，有数以千计的编程语言。别担心，你无需学习所有的编程语言。

人工智能 / 机器学习中的编程语言

但并非所有的编程语言都同等重要。在数以千计的编程语言中，只有少数能够幸存下来并为社区服务。伯克利大学的专家们进行了一场有趣的讨论，讨论的是为什么有些编程语言能够存活下来，而有些编程语言则会消亡。他们提出了一些促使编程语言消亡的观点：

• 学习一门编程语言需要时间，而且编程社区也不会接受一门没有实际用途的新语言。

• 太多复杂的特性，让开发者感到困惑。

• 文档匮乏。

• 当程序员有了经验之后，他们会更专注于解决问题，而非学习新的语言。

我们在本文将要提到的编程语言，都已经经受住了时间的考验。几十年来，它们应用于许多类型的项目。这些编程语言在人工智能 / 机器学习领域产生了重大影响。以下是你必须考虑学习的编程语言：

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。下图展示了它的增长轨迹。

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。

Python 在 Web 开发领域也得到了广泛的应用。

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 的“武器库”所具备的。

你可以找到大量的库和函数来解决与数据分析、采样、监督学习和模型评估相关的问题。你可以从免费的开源开始，许多学者更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 和 C++ 也被用于许多机器学习和深度学习库的开发。

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（这在人工智能 / 机器学习中是必不可少的）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。

一些著名的 Java 应用程序包括：

• WEKA 机器学习套件

• Robocode

• JOONE 神经引擎

• ALICE（人工智能应用）

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。然而，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。

你可以找到许多 JS 库来执行人工智能 / 机器学习任务。其中一些比较流行的库是：

• 用于深度学习实现的 ConventJS

• 用于开发和训练神经网络的 Synaptic

• 用于训练数据的 Mind

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 Nvidia。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。

2016 年，开发者利用 Julia 的深度学习解决方案，在印度农村地区进行更好的眼科诊断。

7. Haskell

这份名单上最后一种语言是 Haskell。它于 1990 年一经问世，就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。

译注： 在抽象代数此一数学分支中，幺半群是指一个带有可结合二元运算和单比特的代数结构。幺半群在许多的数学分支中都会出现。在几何学中，幺半群捉取了函数复合的概念；更确切地，此一概念是从范畴论中抽象出来的，之中的幺半群是个带有一个对象的范畴。幺半群也常被用来当做计算机科学的坚固代数基础；在此，变换幺半群和语法幺半群被用来描述有限状态自动机，而迹幺半群和历史幺半群则是做为进程演算和并行计算的基础。幺半群的研究中一些较重要的结论有克罗恩 - 罗德斯定理和星高问题。

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。

结语

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。

你不需要同时学习人工智能 / 机器学习中所有的编程语言。先学习一种语言，然后再跳到另一种语言。在掌握一种编程语言之后，再学习领一种编程语言就不难了。我们建议你从 Python 开始学习的旅程。

原文链接

https://data-flair.training/blogs/programming-languages-in-ai-machine-learning-projects/#comments