С++ мощный, универсальный ЯП, на котором можно написать почти всё, однако для ИИ и НС более подходят ЯП типа Python и др. с развитой системой под ИИ, НС и МО, но уступающего по производительности. Хотелось бы узнать мнение кодеров по этому вопросу и подсказками по существующим фреймворкам и библиотекам для создания ИИ и НС.

Reasonable
С++ мощный, универсальный ЯП, на котором можно написать почти всё, однако для ИИ и НС более подходят ЯП типа Python и др. с развитой системой под ИИ, НС и МО
Хотя кр. - с.т., чрезмерное использование аббревиатур не идёт на пользу читаемости текста. Что такое МО я думал где-то пару секунд.
Для обучения нейросетей нужны библиотеки, работающие с графами вычислений (самостоятельное написание такой библиотеки с нуля поучительно, но не очень практично). Почти всё остальное - просто обёртка над ними: "библиотека, посчитай мне обратное распространение ошибки по вот такой вычислительной сети для вот таких данных". Ну, есть ещё превращение исходных данных в понимаемые библиотекой векторы.

Если вы хотите добавлять в такую библиотеку новые возможности (скажем, новые выражения регуляризации или новые функции активации), это надо делать на том языке, на котором написана данная библиотека. Если вы хотите её только использовать - это можно делать на любом языке на котором к ней сделали API. Для TensorFlow набор языков есть на их сайте, для других крупных библиотек скорее всего тоже.

Стоит ли создавать ИИ на python, кто-нибудь задавал вопрос?
Добро пожаловать в dependency hell. Works like a shame. Ой, должно быть charm? Проста тот модуль уже устарел.
Вроде в том же тензорфлоу (или в чём-то похожем) - все типы данных самописные, а не предлагаемые питхоном. Что как бы намекает.

Исправлено: ter, 31.01.2025 22:26

Полнейший бред... Все inference engine написаны на C/C++