AI开发选择哪种编程语言？

如果您是新手AI开发人员，您可能很难选择用于开发AI的编程语言。虽然有很多可用的编程语言，但我会将注意力集中在Python和R.我将确保列出各种语言的优缺点，以帮助您选择最好的编程语言。但在此之前，AI是什么？

人工智能（AI）是巨大的，它只是机器展示的智能。简单来说，机器从其经验中学习，查看新的输入并执行类似于解决问题的人类任务。

为什么AI很重要？

1. 它有助于自动化重复学习，并通过数据找出发现。

2. 它充分利用了数据。

3. 它可以更深入地进行数据分析。

4. 它增加了现有产品的智能。

5. 它可以自我意识，并从过去的错误中吸取教训。

AI帮助研究，军事，健康，交通控制，自动化支持，自动化制造，欺诈检测等多个领域的人类。

Python

Python是人工智能领域使用最广泛的编程语言。它非常适合您将来为人工智能和数据结构实施的算法，许多人认为这是一项艰巨的任务。Python中有许多库，新AI开发人员可以在不需要深入研究的情况下获得实践经验。像Numerical Python这样的库（简称Numpy）提供了许多有价值的选择，如果你想对n个数组和矩阵执行操作。或Pandas，这是标签和关系数据，并且非常适合数据争夺; pandas在数据修改，可视化等方面表现突出。如果您要创建统计模型和分析，请不要忘记查看Python中的Statsmodels库。

你知道使用谁在用Python吗？这是清单。

• Industrial Light and Magic

• Google

• Facebook

• Instagram

• Spotify

• Quora

• Netflix

• Dropbox

• Reddit

现在，让我们看看R编程 - 它有什么好处？

R也是一个很好的选择，当谈到AI时，它是一种流行的编程语言。如果您对数据分析，统计，研究，学术和数据可视化有兴趣，R非常适合您。就像在Python中一样，R也有不同的库，您可能有兴趣探索。它支持近10,000个数据科学和分析软件包。我相信你在学习R之前需要一些基本的编程知识，而不像Python。

以下是使用R的顶级品牌或大型组织的列表。

1. Facebook - 用于与状态更新和个人资料图片相关的行为分析。

2. 谷歌 - 用于广告效果和经济预测。

3. Twitter - 用于数据可视化和语义聚类

4. 微软 - 收购Revolution R公司并将其用于各种用途。

5. 优步 - 用于统计分析

6. Airbnb - 规模数据科学。

7. IBM - 加入R联盟集团

8. 澳新银行 - 信用风险建模

9. 惠普

结论：

简而言之，Python非常适合数据操作和重复任务。而R适用于即席分析，统计和探索数据集。Python易于学习，简单易用，顶级公司正在利用Python达到最佳状态。另一方面，R是收入最高的IT技术之一，在先进的分析软件中占有很大的份额。