为什么python适合做人工智能,python效率低为什么适合人工智能

　　人工智能是一门交叉学科，从被提出到现在也有六十多年的历史，目前仍处在AI初级阶段。之所以发展缓慢的一个重要原因是人工智能的技术难度很高，它涉及计算机、心理学、哲学等，对从业者要求很高，目前国内从事AI行业的工程师很多是硕士或以上学位。

　　人工智能技术可以应用到各行各业，比如安防、医疗、家居、交通、智慧城市等。其前景毋庸置疑。未来肯定是万亿级的市场。(推荐学习：Python视频教程)

　　根据应用领域的不同，人工智能的研究技术也不同。目前，机器学习和计算机视觉已经成为热门的AI技术方向，从而共同探索人工智能的发展和未来。

　　机器学习是人工智能的核心

　　机器学习也被称为人工智能的核心，主要研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为以获取新的知识或技能，并帮助计算机重组现有的知识结构以不断提高其性能。

　　机器学习是人工智能研究的一个分支，人们研究机器学习已经很多年了。其发展过程大致可以分为几个时期。第一个是50年代中期到60年代中期，这是一个比较热的时期；二是60年代中期到70年代中期，被称为机器学习的平静期；第三个是70年代中期到80年代中期，称为文艺复兴；机器学习的第四个阶段始于1986年，我们仍处于这一时期。

　　现在在很多应用领域都可以看到机器学习的身影，比如数据挖掘、自然语言处理、生物识别、搜索引擎、医疗诊断、证券、游戏、机器人等等。

　　学习是一个非常复杂的过程，学习离不开推理。根据学习中使用的推理量，机器学习采用的策略可以分为四种：机械学习、传授学习、类比学习和通过实例学习。学习中使用的推理越多，系统的能力就越强。

　　机器学习的难度在哪？

　　对于机器学习的开发者而言，除了需要对数学知识掌握得非常熟练之外，选择什么工具也很重要。一方面，机器学习的研究需要创新、实验和坚持，很多人半途而废；另一方面，如何将机器学习模型应用到实际工作中也有难度。

　　除了工程因素，机器学习的系统设计也很困难。影响学习系统设计的最重要因素是环境提供给系统的信息，信息的质量直接影响系统的性能。指导某些动作执行的一般原则存储在知识库中，但是环境提供给学习系统的信息是多种多样的。

　　如果信息质量高，与一般原理的差异小，机器学习更容易处理。如果把不规则的指令信息提供给学习系统，学习系统需要在获得足够的数据后，删除不必要的细节，然后汇总形成引导动作，放入知识库；这样机器学习任务重，设计难度大。

　　对于机器学习来说，另一个技术难点是机器学习的调试非常复杂。比如常规软件设计时，写出来的问题不能按预期工作，可能是算法和实现的问题；但在机器学习中，实际的模型和数据是两个关键因素，随机性很大，调试难度较大。除了复杂之外，机器学习的调试周期一般都很长，因为通常需要十几个小时甚至几天的时间才能指令机器做出修正和改变。

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