译者 | 张涛 责编 | Carol

出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）

AI系统的开拓必须有打算机代码，而打算机程序的开拓有不同类型的编程措辞可以选择。
本文剖析哪些编程措辞最适宜你的人工智能或机器学习用例开拓。

文中给出了一个想要在人工智能行业成功所需的5种编程措辞的大略列表。
针对给定的人工智能或机器学习项目，每种措辞都有相应的上风和缺陷，以是在选择开拓措辞前要考虑终极的目标。

这5个最适宜人工智能行业的编程措辞是：Python；R；Java；Scala；Rust。

Python

Python是人工智能行业最主流的编程措辞，由于Python具有易于学习的语法、大量的库和框架、对浩瀚AI算法的动态适用性、而且相对随意马虎编写。

Python支持面向功能、面向工具和面向过程的开拓办法。
此外，大量开放社区还在帮助Python措辞处在打算机科学行业的前沿。

与其他编程措辞比较，Python的缺陷包括是运行速率慢、面向移动设备的编码功能较差、不利于处理内存密集型任务。

R

R是另一个机器学习编程措辞。
R措辞最常用于数据剖析、大数据建模和数据可视化。
R措辞包含多个包设置和大量的材料，使得其非常适宜处理数据为中央的任务。

R措辞的缺陷包括大量利用内存、缺少基本安全功能（无法嵌入Web运用中）、和基于古老的S编程措辞。

Java

Java是一种面向工具的编程措辞，上风包括可以与搜索算法（搜索算法是能够有效支持大规模项目的简化框架）很好地结合、易于调试代码等。
此外，Java也有完善的社区支持和大量的开源库。

与其他措辞比较，Java的缺陷包括性能不佳；由于运行在Java虚拟机之上，因此内存利用效率低下。
以上两个缺陷会导致硬件本钱增加。

Scala

Scala是一个可扩展的编程措辞，可以处理大量大数据。
Scala支持支持面向工具和函数式编程的风格。
由于其简洁的代码风格，Scala比其他措辞更具可读性和易于编写。

Scala措辞的速率和性能使得其非常适宜机器学习和AI模型，并具有相对无差错的编码，在必要时随意马虎进行调试。

Scala的不敷包括所有面向工具和函数式编程的缺陷。
由于该措辞领悟了多种编程风格，因此使得理解类型信息更加困难。
此外，切换回面向工具样式的选项也可能被视为弊端，由于在编写代码时不会在功能上进行思考。

Rust

Rust是系统级的编程措辞。
创建该措辞的目的是编写“安全”代码，也便是说工具是由程序本身管理的。
这样程序员就无需进行指针打算或独立管理内存。
利用的内存较少一样平常会使代码更简洁，因此可能更易于编程。

比其他措辞比较，Rust措辞的缺陷包括编译器更慢、没有垃圾回收机制、开拓速率慢（与Python比拟）。

原文：https://algorithmia.com/blog/the-best-ai-programming-languages-to-use

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