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2019年12月28日 星期六

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人工智能時代,編程語言的學習方向該如何選擇?

人工智能(AI)開創了應用程序開發的全新時代。通過利用機器學習和深度學習,可以完成用戶配置優化,個性化設置及建議。另外,還可以整合更智能的搜索結果,提供語音界面或智能幫助等,用于優化程序本身。你甚至可以構建具有視覺和聽覺,并能夠作出反應的智能應用程序。

人工智能(AI)是巨大的,它隻是機器展示的智能。簡單來說,機器從其經驗中學習,查看新的輸入并執行類似于解決問題的人類任務。

為什麼AI很重要?

它有助于自動化重複學習,并通過數據找出發現。它充分利用了數據。它可以更深入地進行數據分析。它增加了現有産品的智能。它可以自我意識,并從過去的錯誤中吸取教訓。

AI幫助研究,軍事,健康,交通控制,自動化支持,自動化制造,欺詐檢測等多個領域的人類。

學習哪種編程語言來深入探索 AI?一個擁有大量優秀機器學習和深度學習庫的語言當然是首選。

哪一種編程語言适合人工智能?

你所熟練掌握的每一種編程語言都可以是人工智能的開發語言。

人工智能程序可以使用幾乎所有的編程語言實現,最常見的有:Lisp,Prolog,C/C++,近來又有Java,最近還有Python.

話不多說,上數據。我搜索了與“機器學習”和“數據科學”一起使用的技能,搜索選項包括編程語言Java、C、C+++和JavaScript。然後還包括了Python和R,因為我們知道它在機器學習和數據科學方面很受歡迎,當然還有Scala,考慮到它與Spark的關系,再加上Julia,一些開發中認為這是“the next big thing”。運行這個查詢,我們得到的數據如下:

當我們關注機器學習時,我們得到了類似的數據:

我們能從這些數據中得到什麼啟示呢?

首先,我們看到并不是一招通吃。在這種情況下,各種機器學習編程語言都很受歡迎。

其次,所有這些編程語言都在急劇增長,反映出在過去幾年裡,企業對機器學習和數據科學的關注和需求正在急速增加。

第三,Python很明顯的領導者,其次是Java,然後是R,再然後是C++。Python對Java的領先優勢正在增加,而Java在R上的領先地位正在下降。必須承認,我很驚訝地看到Java名列第二;我本來是以為是R語言。

第四,Scala的增長令人印象深刻。它在三年前幾乎是不存在的,現在和這些成熟的編程語言幾乎在同一個層面。當我們切換到Indeed.com上的數據的相對視圖時,這更容易發現。

第五,Julia的受歡迎程度雖然不明顯,但肯定有上升的趨勢。Julia将成為一種流行機器學習和數據科學編程語言嗎?未來會告訴你。

我的個人答案呢?除了有許多頂級機器學習框架的支持之外,Python對我來說很适合,因為我有計算機科學的背景。對于開發新的算法,我也會感到很舒服,因為我的大部分職業生涯都是用這種語言編程的。但這就是我,有不同背景的人可能會覺得用另一種語言更好。一個擁有有限編程技能的統計學家肯定會更喜歡R。一個強大的Java開發人員可以使用他最喜歡的語言,因為有大量的Java API的開放源代碼。對于這些圖表上的任何一種語言,都可以有類似的例子。

因此,我的建議是,在花大量時間學習一門語言之前,根據自己的情況來決定選擇哪種編程語言,切記千萬不可跟風。