인공지능이 Python을 사용하는 이유는 무엇인가요?

이것은 오해입니다. 인공지능의 핵심 알고리즘은 C/C++에 전적으로 의존하기 때문에 계산 집약적이므로 GPU 및 전용 하드웨어와 같은 매우 미세한 최적화가 필요합니다. C/C++로. 그래서 어떤 의미에서 C/C++는 실제로 인공지능 분야에서 가장 중요한 언어입니다.

Python은 이러한 라이브러리의 API 바인딩입니다. CPython의 글루 언어 특성 때문에 Python이 사용됩니다. 다른 언어에서 C/C++로의 언어 간 인터페이스를 개발하려면 Python이 가장 쉽습니다. 다른 언어에 비해 임계값은 훨씬 낮습니다. 특히 Cython을 사용할 때 더욱 그렇습니다. 다른 언어의 많은 ffi는 C 함수 진입점만 가져올 수 있으며 대부분의 복잡한 데이터 구조는 바이트 배열을 사용하여 수동으로만 구성할 수 있습니다. 콜백 함수 입력도 필요한 경우 할 수 있는 일이 없습니다. CPython의 C API는 양방향으로 통합되어 있으며 캡슐화된 Python 객체를 외부 세계에 직접 노출할 수 있습니다. 또한 사용자가 이러한 사용자 정의 객체를 상속하여 새로운 기능을 도입하고 심지어 C 코드에서 Python 함수를 호출할 수도 있습니다. 정황). 그러나 이는 PyPy와 같은 JIT 인터프리터에게는 장애물이기도 합니다.

그리고 Python은 역사적으로 항상 과학 컴퓨팅 및 데이터 분석을 위한 중요한 도구였습니다. 업계가 유사하기 때문에 Python은 API 바인딩 언어를 선택할 때 첫 번째 선택이 될 것입니다. 동시에 numpy는 재사용될 것입니다. 기본 라이브러리는 개발 작업량을 줄일 뿐만 아니라 실무자가 더 쉽게 시작할 수 있도록 해줍니다.