Python
Python是当今机器学习中最流行的编程语言。
Python 是一种高级编程语言，诞生于上世纪九十年代，具有许多不同的用途。
包括数据科学演算和网页开发，后广泛用于大数据和机器学习，在AI行业获得了首屈一指的地位。
Python在 AI 开发的主要特性是：
- 语法简单
- 活跃的 Python 社区，现有的库相当成熟
- 几乎适应任何操作系统
- 具有面向对象的范式
- 完全开源，对开发人员无障碍。
用于 AI 开发的 Python 框架：TensorFlow、Keras、Theano、Scikit-learn。
Lisp
Lisp语言是由麻省理工学院(MIT)的 John McCarthy 团队于 1960 年开发的。该语言广泛用于自然语言、公式验证和人工智能等研究。半个世纪以来，已经创建了大量的 LISP 语言版本。
Lisp 的流行是因为它允许使用相当简单的结构编写复杂而优雅的系统。
Lisp 语言的特征，在其编程环境中，编码上“数据”和“编码”并没有区别。这使得在编写 Lisp 不仅可以操作“数据”也可以操作“编码”。这种特性使 Lisp 成为人工智能编程的最佳语言之一。
在Lisp语言的最显着特点：
- Lisp 是程序形式和数据形式的等价物，它允许将数据结构作为程序执行，将程序修改为数据。
- 递归用作控制结构，而不是命令式语言中的迭代(循环)。
- 它是处理符号信息的理想选择。
- 它可用于开发高级原型并动态创建新对象。
常见的 Lisp 对象系统设计模式：
Lisp 是AI系统的最佳语言，衍生出一些新的语言，如：InterLisp、QLisp、CommonLisp。
框架：SabraOnTheHill、Weblocks、Clack。
R
R编程语言出现在20世纪90年代初，是GNU项目的一部分。它广泛用于数据分析，通常用于解决一般的 ML 问题，例如回归、分类和决策树形成。与 Python 一样，R是开源语言，易于安装、配置和使用。
统计学家最喜欢R语言做分析和处理数据。
在 R 中创建用于进行预测的模型如下所示：
主要优势：
- R 可有效地处理大量数据(比 Python 好得多)。
- 它允许进行函数式编程/向量/计算和面向对象编程。
- R 是独立的，并且可以与其他编程语言很好地集成。
- 除了数据分析，R 也可做数据可视化。
R语言代码展示
用于 AI 开发的 R 框架：MXNet、Keras、TensorFlow。
Prolog
Prolog是逻辑编程语言的著名例子。由 Alain Colmeroe 和 Philippe Roussell 于 1970 年推出。
Prolog是一种基于逆向规则的演绎推理技术，其解释器根据逻辑规范不断地执行输出。Prolog 语言用于一般计算机科学，特别在 AI 具有一定优势。
Prolog语言特点：提供透明、优雅的语法和明确定义的语义。
Prolog 为解决人工智能问题做出了有趣而重要的贡献。最重要的是声明式语义，一种直接在 AI 任务中表达关系的手段，以及内置的统一工具、匹配和搜索技术。
Prolog 的主要优点：
- Prolog 使用简单的语法和简单的语义。
- 它比 Pascal 或 C 等算法语言强大得多。
- Prolog 数据库(facts and rules)可以由程序本身或用户在运行时动态更改。
框架：SWI-Prolog、ProFL、Eclipse。
JavaScript
JavaScript (Flanagan, 2002) 最初由网景公司的 Brendan Eich 开发。它最初被称为 Mocha，后来更名为 LiveScript。JavaScript 语言的标准是由欧洲计算机制造商协会 (ECMA) 在 90 年代后期开发的，称为 ECMA-262。该标准也已被国际标准化组织批准为 ISO-16262。1995 年底，网景 和 Sun Microsystems (甲骨文前身) 共同开发了 LiveScript，成为 JavaScript。JavaScript 从 1.0 版到 1.5 版有了很大的发展。添加了许多新特性和功能。
JavaScript 是一种高级动态类型的语言，具有灵活性和多范式。就近成熟的机器学习开发库——是基于 JavaScript的谷歌的Tensorflow.js。下图是用 Tensorflow 编写的代码示例：
主要优势：
- 它具有通过 WebGL 加速的高计算性能，并且可以通过 GP 进一步增强。
- JavaScript 以安全的开发环境着称。
- JavaScript 的开发/性能/调试过程高效。
- 在Web网页中应用机器学习的话，JavaScript有明显优势。
框架：Apache、PowerLoom、Eye、Tweety。
C++
C++是当今使用的最古老的编程语言。它起源于 1980 年代初期的贝尔实验室，是一个旨在增强 C 语言能力的研究项目。同时兼具低级和高级编程语言的能力，在人工智能和机器学习的背景下，C++提供了比其他编程语言更高水平的控制和效率。
该语言的灵活性非常适合资源密集型的应用程序和机器学习程序的子集。C++是一种静态类型语言有利于提高执行的速度。
让我们看一个用 C++ 构建的线性回归模型：
主要优势：
- 允许解决复杂的人工智能问题。
- 拥有大量的库函数/编程工具。
- 遵循有助于实现有组织的数据的面向对象原则。
框架：TensorFlow、Boost、Microsoft Cognitive Toolkit、Caffe、Shark。
Java
Java于1990 年代中期推出，最初被认为是一种在结构上与 C++ 非常相似的高级和面向对象的编程语言。Java 因其广受欢迎而拥有广泛的算法，这些算法对机器学习软件开发社区非常有用。在很多方面，Java 被认为是最安全的编程语言之一，因为它使用了字节码和沙箱。
它可以说是C++的成功体现，没有了后者的缺点——代码库的安全性和编译复杂性的问题。
Java 提供的最重要的好处是：
- 简单调试
- 简单易用
- 简化可扩展项目的工作
- 图形数据展示
- 使用方便
AI 的用途： Java 结合了 WORA 和面向对象的模式，因此非常适合创建神经网络项目、开发搜索算法。使用 Java 构建 AI 解决方案是您可以采取的最简单的方法。
框架：Spring、Hibernate、JSF、GWT、Blade。
Scala
Scala项目始于2001年洛桑联邦理工学院(EPFL)Scala Scala是一门多范式的编程语言，一种类似java的编程语言，设计初衷是实现可伸缩的语言 、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。
最好的 Scala 工具之一是它的编译器：这个工具可以为你找出类型。它还在 Java 之上添加了几个新功能，为开发人员提供更多功能。Scala 中提供的功能示例：
- 字符串比较的改进
- 模式匹配
- 在类定义中包含函数的 mixin。
- 在 Scala 中，开发人员可以利用 futures 和 promises 异步处理数据，这使得应用程序的并行化/分发变得容易。
Scala 的主要优势包括：
- 支持持久话数据结构
- 可以与Java堆栈结合使用
- 提供了一套简洁而安全的通用编程模式。
Scala 提供了强大的并发支持，有助于进行实时且并行的分析项目。适合于统计学习和人工智能的大型项目
框架：Play、Scalatra、Pinky。
Julia
最近创建的Julia语言是一种开放的动态编译语言，主要专注于科学和技术领域的性能计算。Julia出现在解释性语言如，Python、R、MATLAB之后。 Julia 语言结合了 JIT 编译，同样可以做到交互性和快速性。实际上，Julia程序的执行速度与C 程序的速度相当。 Julia 中的 JIT 编译仅在需要执行代码时执行，具有多次分派(意味着函数在运行时动态调用，取决于传递给它们的参数类型)。
Julia 几乎继承了现代流行语言的所有特性：
- 常见的数字数据类型
- 任意精度值
- 丰富的数学函数
- 元组、字典、代码自省
- 内置包管理器
- 与其他语言和库交互的能力。
- 很多的新特性，例如用于并行和分布式计算的高级工具。
Julia 为一般机器学习任务提供了现成的预训练模型。看看其中一个：
尽管 Julia 仍然是一门相对年轻的语言，但它成熟的生态系统令人惊叹。Julia的开发良好的软件包也值得你关注。
主要优势：
- 简单易用的语法
- JIT 编译
- 大量的专业包
- 快速服务
- 高性能。
因此，Julia 可以用于 AI 中很多方面，例如图像的分析和处理、文本的分类和主题建模、统计模型的分析。
框架：Genie、Bukdu、Merly。
