AI系統的開發必須有計算機代碼，而計算機程序的開發有不同類型的編程語言可以選擇。本文分析哪些編程語言最適合你的人工智能或機器學習用例開發。

[[314879]]

文中給出了一個想要在人工智能行業成功所需的5種編程語言的簡單列表。針對給定的人工智能或機器學習項目，每種語言都有相應的優勢和缺點，所以在選擇開發語言前要考慮最終的目標。

這5個比較適合人工智能行業的編程語言是：Python;R;Java;Scala;Rust。

1.Python

Python是人工智能行業比較主流的編程語言，因為python具有易于學習的語法、大量的庫和框架、對眾多AI算法的動態適用性、而且相對容易編寫。

Python支持面向功能、面向對象和面向過程的開發方式。此外，大量開放社區還在幫助python語言處在計算機科學行業的前沿。

與其他編程語言相比，python的缺點包括是運行速度慢、面向移動設備的編碼功能較差、不利于處理內存密集型任務。

2.R

R是另一個機器學習編程語言。R語言最常用于數據分析、大數據建模和數據可視化。R語言包含多個包設置和大量的材料，使得其非常適合處理數據為中心的任務。

R語言的缺點包括大量使用內存、缺乏基本安全功能(無法嵌入web應用中)、和基于古老的S編程語言。

3.Java

Java是一種面向對象的編程語言，優勢包括可以與搜索算法(搜索算法是能夠有效支持大規模項目的簡化框架)很好地結合、易于調試代碼等。此外，Java也有完善的社區支持和大量的開源庫。

與其他語言相比，Java的缺點包括性能不佳;由于運行在Java虛擬機之上，因此內存使用效率低下。以上兩個缺點會導致硬件成本增加。

4.Scala

Scala是一個可擴展的編程語言，可以處理大量大數據。Scala支持支持面向對象和函數式編程的風格。由于其簡潔的代碼風格，Scala比其他語言更具可讀性和易于編寫。

Scala語言的速度和性能使得其非常適合機器學習和AI模型，并具有相對無差錯的編碼，在必要時容于進行調試。

Scala的不足包括所有面向對象和函數式編程的缺點。因為該語言融合了多種編程風格，因此使得理解類型信息更加困難。此外，切換回面向對象樣式的選項也可能被視為弊端，因為在編寫代碼時不會在功能上進行思考。

5.Rust

Rust是系統級的編程語言。創建該語言的目的是編寫“安全”代碼，也就是說對象是由程序本身管理的。這樣程序員就無需進行指針計算或獨立管理內存。使用的內存較少一般會使代碼更簡潔，因此可能更易于編程。

比其他語言相比，Rust語言的缺點包括編譯器更慢、沒有垃圾回收機制、開發速度慢(與python對比)。