人工智能语言模型是什么-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/机器学习领域与语言密不可分。 但世界上有数千种语言。 在人工智能/机器学习领域，哪些语言可以称为顶级编程语言？ 丹麦人 Wadhwa 为我们整理了七种顶级编程语言，我们来看看都有哪些。 今天，我们将探讨人工智能/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。

言归正传，先从一则新闻开始了解市场情况。

新闻报道表明，熟练的人工智能/机器学习专业人员存在巨大的市场缺口。 下图显示了市场对人工智能/机器学习专业人才需求的上升趋势。

上述招聘信息并未透露完整情况。 最新数据显示，人工智能/机器学习专利增长了 34%。 苹果、谷歌、微软等众多科技巨头都在人工智能领域投入巨资。

现在，让我们看看一些事实和新闻。 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/机器学习也将为市场增加230万个就业岗位。

因此，现在是开始人工智能/机器学习领域职业生涯的好时机。 掌握该领域的技能将为您在组织中有效工作奠定坚实的基础。

在人工智能/机器学习领域，你需要的核心技能之一就是编程技能。 到目前为止吉祥物设计，已有数千种编程语言。 不用担心，您不需要学习每种编程语言。

人工智能/机器学习中的编程语言

但并非所有编程语言都同样重要。 在数千种编程语言中，只有少数能够生存并为社区服务。 来自伯克利大学的专家对为什么有些编程语言能够生存而另一些则消亡进行了有趣的讨论。 他们提出了一些导致编程语言消亡的观点：

我们将在本文中提到的编程语言都经受住了时间的考验。 几十年来，它们已被用于多种类型的项目。 这些编程语言在人工智能/机器学习领域产生了重大影响。 以下是您必须考虑学习的编程语言：

1.Python

自推出以来，Python 编程语言在功能和受欢迎程度方面都显着增长。 下图展示了其增长轨迹。

Python 因其灵活性、可扩展性、简单性以及广泛的功能和库而迅速流行。 Python 注重敏捷开发。 人工智能和机器学习专业人士喜欢 Python，因为它简单。 他们不必花费时间和精力为复杂的机器学习问题编写代码。

如果你想深入研究人工智能/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、机器学习领域最流行的编程语言。 Python有很多库可以解决大多数数据科学、人工智能和机器学习问题，例如AIMA、Pybrain、Numpy等。

Python也广泛应用于Web开发领域。

2.R编程

R 编程是一种专门为解决数值/统计问题而设计的语言。 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显着提高了其受欢迎程度。 这是因为数据科学、人工智能和机器学习需要大量的数值特征和库，而 R 拥有这些特征和库。

您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。 您可以从免费开源开始，许多学者更喜欢在他们的项目中使用 R。

3.C++

C++ 是最快的语言之一人工智能语言模型是什么，因为它能够在硬件级别传输消息。 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）配合良好。

C 和 C++ 也用于许多机器学习和深度学习库的开发。

C++ 可以让您在运行时和性能方面取得优势。 您可以安全地使用其模板并将其概括为 API。

4.Java

Java 是一种涉及 IT 行业许多领域的编程语言，包括人工智能和机器学习。 您可以使用 Java 虚拟机技术来创建应用程序的单一版本。 在支持 Java 的机器上运行它不会有任何问题。

Java对大型项目有很好的支持（这在人工智能/机器学习中至关重要），易于可视化，易于调试，以及流畅的用户交互体验。 由于其庞大的在线社区，您可以轻松地在线找到帮助。

一些著名的 Java 应用程序包括：

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，并且变得越来越流行。

您可以找到许多 JS 库来执行人工智能/机器学习任务。 一些更受欢迎的库是：

6.朱莉娅

您可以使用 Julia 处理高性能数值和计算分析； 不需要单独编译。 深厚的数学基础和更强的可定制性相结合，使 Julia 更容易被 AI/ML 专业人士使用。 人们可以轻松地将问题转化为算法，而无需花费大量时间。

Julia 与所有主要硬件兼容，例如 IBM、Intel、ARM 和 Nvidia。 您会发现它的语法与 Python、R 和 MatLab 类似，而且速度与 C++ 一样快。 它消除了使用一种语言进行模型估计的需要，并由于其易用性和速度而需要另一种语言。 许多大公司使用 Julia 来完成他们的项目。

2016 年，开发人员使用 Julia 的深度学习解决方案在印度农村地区进行更好的眼部诊断。

7.哈斯克尔

该列表中的最后一种语言是 Haskell。 当它于 1990 年问世时，它是一种强大的静态类型语言。 有一些知名组织在他们的项目中使用 Haskell吉祥物，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支持，这对于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（例如幺半群和模）来提高机器学习算法的效率。

注释：在抽象代数的数学分支中，幺半群是指可以将二进制运算与单个位结合起来的代数结构。 幺半群出现在数学的许多分支中。 在几何学中，幺半群捕捉了函数组合的概念。 更准确地说，这个概念是从范畴论中抽象出来的人工智能语言模型是什么，其中幺半群是一个带有对象的范畴。 幺半群也经常被用作计算机科学的坚实代数基础； 这里，变换幺半群和语法幺半群用于描述有限状态自动机，而迹幺半群和历史幺半群则是过程微积分和并行计算的基础。 幺半群研究中一些比较重要的结论包括克罗恩-罗德定理和星高问题。

Haskell 还擅长概率编程，这对于 AI/ML 开发人员在迭代的编译阶段快速识别错误非常重要。

结论

学习编程语言有很多好处。 了解编程语言将增加您在人工智能/机器学习领域找到工作的机会。 除此之外，您还可以将此技能应用于其他各个领域，例如数据科学、企业软件开发、Web 开发等等。

你不需要同时学习AI/ML中的所有编程语言。 先学习一种语言，然后再跳到另一种语言。 掌握一种编程语言之后，学习另一种编程语言并不困难。 我们建议您从 Python 开始您的学习之旅。

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