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來源 |?medium? ?出品 | AI科技大本營

AI系統(tǒng)的開發(fā)必須有計算機代碼，而計算機程序的開發(fā)有不同類型的編程語言可以選擇。本文分析哪些編程語言最適合你的人工智能或機器學習用例開發(fā)。

文中給出了一個想要在人工智能行業(yè)成功所需的5種編程語言的簡單列表。針對給定的人工智能或機器學習項目，每種語言都有相應的優(yōu)勢和缺點，所以在選擇開發(fā)語言前要考慮最終的目標。

這5個最適合人工智能行業(yè)的編程語言是：Python；R；Java；Scala；Rust。

Python

Python是人工智能行業(yè)最主流的編程語言，因為python具有易于學習的語法、大量的庫和框架、對眾多AI算法的動態(tài)適用性、而且相對容易編寫。

Python支持面向功能、面向對象和面向過程的開發(fā)方式。此外，大量開放社區(qū)還在幫助python語言處在計算機科學行業(yè)的前沿。

與其他編程語言相比，python的缺點包括是運行速度慢、面向移動設備的編碼功能較差、不利于處理內存密集型任務。

R是另一個機器學習編程語言。R語言最常用于數據分析、大數據建模和數據可視化。R語言包含多個包設置和大量的材料，使得其非常適合處理數據為中心的任務。

R語言的缺點包括大量使用內存、缺乏基本安全功能（無法嵌入web應用中）、和基于古老的S編程語言。

Java

Java是一種面向對象的編程語言，優(yōu)勢包括可以與搜索算法（搜索算法是能夠有效支持大規(guī)模項目的簡化框架）很好地結合、易于調試代碼等。此外，Java也有完善的社區(qū)支持和大量的開源庫。

與其他語言相比，Java的缺點包括性能不佳；由于運行在Java虛擬機之上，因此內存使用效率低下。以上兩個缺點會導致硬件成本增加。

Scala

Scala是一個可擴展的編程語言，可以處理大量大數據。Scala支持支持面向對象和函數式編程的風格。由于其簡潔的代碼風格，Scala比其他語言更具可讀性和易于編寫。

Scala語言的速度和性能使得其非常適合機器學習和AI模型，并具有相對無差錯的編碼，在必要時容于進行調試。

Scala的不足包括所有面向對象和函數式編程的缺點。因為該語言融合了多種編程風格，因此使得理解類型信息更加困難。此外，切換回面向對象樣式的選項也可能被視為弊端，因為在編寫代碼時不會在功能上進行思考。

Rust

Rust是系統(tǒng)級的編程語言。創(chuàng)建該語言的目的是編寫“安全”代碼，也就是說對象是由程序本身管理的。這樣程序員就無需進行指針計算或獨立管理內存。使用的內存較少一般會使代碼更簡潔，因此可能更易于編程。

比其他語言相比，Rust語言的缺點包括編譯器更慢、沒有垃圾回收機制、開發(fā)速度慢（與python對比）。Python 和 Go 都很火，要怎么選？

一本名為Foundations of Machine Learning（《機器學習基礎》）的課在Reddit上討論火熱，這部教材足夠扎實、內容足夠基礎，學機器學習理論，熟讀這本書就足夠了。

這本書是由紐約大學計算機科學教授Mehryar Mohri、Afshin Rostamizadeh和Ameet Talwalkar共同編寫的，2012年曾經出版了第一版，這一版在此前基礎上進行了內容的完善。

全書是對機器學習的一般性知識介紹，也是不少大學的研究生教材，側重于算法的分析和理論。書中的內容基本上涵蓋了機器學習當前階段的熱門基礎概念，同時還附上了算法論證所需的理論基礎和工具。

原價30多美元的書，當前免費開放。

教材官網：cs.nyu.edu/~mohri/mlboo

二、主要內容

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