Python在人工智能时代的作用
移动互联网取代PC互联网领跑在互联网时代的前沿,Android和iOS一度成为移动互联网应用平台的两大霸主,成为移动开发者首选的两门技术,HTML5以其跨平台的优势在移动互联网应用平台占据重要位置,可以说是后来者居上。 由于技术的限制难以催生出更多的新应用,互联网+的产品日渐饱和,移动互联网从巅峰时代逐渐趋于平缓发展,下一个时代谁是主场?下一门应用技术谁来掌门?
在第三届互联网大会中百度CEO李彦宏曾表述:靠移动互联网的风口已经没有可能再出现独角兽了,因为市场已经进入了一个相对平稳的发展阶段,互联网人口渗透率已经超过了50%。而未来的机会在人工智能。的确互联网巨头公司在人工智能领域投入明显增大,都力争做人工智能时代的“带头大哥”。
Python作为一门编程语言,其魅力远超C#,Java,C,C++,它被昵称为“胶水语言”,更被热爱它的程序员誉为“最美丽的”编程语言。从云端、客户端,到物联网终端,python应用无处不在,同时也是人工智能首先的编程语言。
在人工智能上使用Python编程语言的优势:
1. 优质的文档
2. 平台无关,可以在现在每一个*nix版本上使用
3. 和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速
4. Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包,Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。
5. Python的设计非常好,快速,坚固,可移植,可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。
6. 对于科学用途的广泛编程任务都很有用,无论从小的shell脚本还是整个网站应用。
7. 最后,它是开源的。可以得到相同的社区支持。
AI的Python库
· 总体的AI库
· AIMA:Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能:一种现代的方法”的算法。
· pyDatalog:Python中的逻辑编程引擎。
· SimpleAI:Python实现在“人工智能:一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用,有良好文档和测试的库。
· EasyAI:一个双人AI游戏的python引擎(负极大值,置换表、游戏解决)。
· 机器学习库
· PyBrain:一个灵活,简单而有效的针对机器学习任务的算法,它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。
· PyML:一个用Python写的双边框架,重点研究SVM和其他内核方法。它支持Linux和Mac OS X。
· scikit-learn:旨在提供简单而强大的解决方案,可以在不同的上下文中重用:机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。它是python的一个模块,集成了经典的机器学习的算法,这些算法是和python科学包(numpy,scipy.matplotlib)紧密联系在一起的。
· MDP-Toolkit:这是一个Python数据处理的框架,可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算法和其他数据处理单元,可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的,包括信号处理方法(主成分分析、独立成分分析、慢特征分析)、流型学习方法(局部线性嵌入)、集中分类、概率方法(因子分析,RBM)、数据预处理方法等等。
· 自然语言和文本处理库
· NLTK:开源的Python模块,语言学数据和文档,用来研究和开发自然语言处理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。
Python引领潮流的时代已经到来,这是不可阻挡的大趋势。面对这个瞬息万变的社会,我们现在唯一能做的就是紧跟时代潮流,跟上时代的步伐才不会被时代淘汰。
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