理想的AI应用领域

Python 在运营机器学习系统的全栈部署方面处于领先地位，而 R 则在从数据中挖掘洞见的关键分析领域占据主导地位。凭借其庞大的经过实战检验的软件包生态系统，这种人工智能编程语言专为统计建模而量身定制。

为何适合人工智能？

• 超过 45% 的数据科学家、统计学家和定量分析师广泛使用统计学习技术。
• 它包括 dplyr 和 data.table 等黄金标准软件包，用于闪电般的数据处理
• ggplot2 等出色的可视化引擎可以生成出版级的图形。
• 计量经济学、心理测量学和金融学领域专用软件包
• 支持所有标准 ML 算法 – 回归、随机森林、GAM 等。

理想的AI应用领域

数据科学、商业智能、财务分析、生物信息学

Julia 将类似于 Python 的快速原型功能与 电子邮件数据 透明快速、即时编译的执行速度相结合，这使其在涉及大量数据集的技术计算领域中脱颖而出。

为何适合人工智能？

• 无缝集成 Python 包，同时通过 LLVM 编译优化的机器代码，速度更快。
• 具有默认参数类型和多重分派的动态类型语法使这种人工智能编程语言极具表现力。
• 内置对跨并行架构的代码超优化的支持
• 微分方程求解、量化金融、生命科学专用软件包

理想的AI应用领域

数据工程、生物信息学研究、算法交易平台开发

Haskell 的纯函数式方法具有不可变代码 某一领域的学习可能存在限制 和数学抽象，非常适合使用领域特定语言进行创新。这种人工智能编程语言具有不安全失败的技术，例如程序合成和 AI 系统的代码验证。

为何适合人工智能？

• 不可变状态的参照透明度为形式化验证模型正确性提供了强大的方程推理能力。
• Glasgow Haskell 编译器优化了嵌套并行性以实现多核或分布式执行。
• 惰性求值模型通过流实现了理论上无限的数据结构。
• 使用自定义类型将建模系统作为抽象层，从而实现更好的广义学习

理想的AI应用领域

先进的人工智能研究技术、高保证医疗分析

Prolog 遵循与传统命令式方法截然不同的声明式逻辑编程范式。这些用于人工智能和机器学习的编程语言为设计人工智能系统提供了新的视角，尤其是涉及基于规则的知识表示和自然语言处理。

为何适合人工智能？

• 专注于通过事实、规则和查询优 澳大利亚电话号码 雅地建模问题——非常类似于人类交换知识的方式
• 通过逻辑解析，可以直观地编写定制的 AI 逻辑，以适应医疗诊断等专业领域
• 与 Python、Java、C++ 和 REST API 的集成支持构建定制的混合 AI 系统。
• 爱丁堡大学等先锋机构积极开展现代扩展研究

理想的AI应用领域

对话聊天机器人、智能个人助理、定制专家系统

Scala 提供静态类型 Java 的编译时类型安全性和性能，以及动态语言的表现力。这种 AI 编程语言使其可靠地适用于大规模数据工程管道和商业部署的 AI 系统。

为何适合人工智能？

• 与 Java 完全可互操作的代码和库可访问其久经考验的生态系统。
• 面向对象和函数式编程结构的灵活融合，提高生产效率
• 通过 Akka 和 Spark 集成支持并发和分布式计算
• 拥有专用人工智能库和应用程序的不断壮大的社区

理想的AI应用领域

机器学习平台、超低延迟应用程序、媒体流服务

随着 Apple 积极增强 iOS、iPadOS 和 MacOS 设备上的 CoreML 和 CreateML 功能，Swift 将呈指数级增长，以打造引人入胜的消费者 AI 体验。

为何适合人工智能？

• • 为优化机器代码而编译的 Swift 代码有助于在 Apple 设备上有效集成 ML 模型。
  • Swift for TensorFlow 将完整的 TensorFlow 支持直接带入 Swift 应用程序。
  • 苹果通过视觉、语言、声音和活动识别为其生态系统提供定制的机器学习模型。
  • 跨平台 SwiftUI 框架简化界面设计

>理想的AI应用领域

iOS 移动应用程序、Apple Watch 生产力功能、MacOS 用户体验增强