您应该为您的机器学习或深度学习项目选择哪种编程语言?这些是你最好的选择

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前言

你应该学习哪种编程语言来探究人工智能的深度？当然，你会想要一种有很多好的机器学习和深度学习库的语言。它还应该具有良好的运行时性能、良好的工具支持、庞大的程序员社区和健康的支持包生态系统。这仍然会留下很多好的选择。

下面是我为人工智能开发选择的五种最佳编程语言，以及三个值得尊敬的提到。其中一些语言正在崛起，而另一些似乎在下滑。几个月后再来，你可能会发现这些排名已经改变了。

1。python

第一，是python。怎么会是别的呢，真的？虽然关于python有一些令人发狂的事情，比如whitespacing，python 2.x和python 3.x之间的巨大分割，这五种不同的打包系统都以不同的方式被破坏，如果你在做人工智能的工作，你几乎肯定会在某个时候使用python。

Python中可用的库在其他语言中几乎是无与伦比的。numpy已经变得无处不在，它几乎是张量操作的标准API，pandas将r的强大而灵活的数据帧带到了python上。对于自然语言处理（NLP），您拥有值得尊敬的NLTK和极快的SPAcy。对于机器学习，有经过战斗测试的SciKit学习。当涉及到深度学习时，所有当前的库（TensorFlow、PyTorch、Chainer、ApacheMXnet、Theano等）实际上都是Python第一个项目。

如果您正在阅读关于arxiv的前沿深入学习研究，那么几乎可以肯定，您将在python中找到源代码。然后是Python生态系统的其他部分。虽然ipython已经成为jupyter笔记本，并且不再以python为中心，但您仍然会发现大多数jupyter笔记本用户以及大多数在线共享的笔记本都使用python。

这是无法回避的。python是人工智能研究的前沿语言，是你能找到的机器学习和深度学习框架最多的语言，也是人工智能世界中几乎所有人都会说的语言。出于这些原因，Python是人工智能编程语言中的第一个。

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2. Java and friends

JVM语言系列（Java、Scala、Kotlin、Culjule等）也是AI应用程序开发的一个很好的选择。无论是自然语言处理（corenlp）、张量操作（nd4j）还是完整的GPU加速深度学习堆栈（dl4j），您都可以为管道的所有部分提供大量的库。此外，您还可以轻松访问大型数据平台，如ApacheShark和ApacheHadoop。

Java是大多数企业的通用语言，随着Java 8和Java 9中可用的新语言构造，编写Java代码并不是我们许多人所记得的可恶的经历。在JAVA编写AI应用程序可能会觉得无聊，但它可以完成任务，并且可以使用所有现有的Java基础设施进行开发、部署和监控。

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