INHOUDSOPGAWE[Versteek][Wys]
Die toename in die vraag na kunsmatige intelligensie het die aanstelling van 'n toenemende aantal ingenieurs, navorsers en programmeerders genoodsaak. Dit is onmoontlik om 'n bestaan in die vooruitsig te stel sonder die impak of bydrae van KI. KI is alomteenwoordig, van werksoektogte tot opsporing van strooipos, ritdeling tot sosiale media-verbindings, en dit maak ons lewens beter en makliker.
KI kan jou maatskappy help om tyd en geld te bespaar deur gereelde prosedures te outomatiseer en te verbeter. Sodra KI in plek is, kan jy vol vertroue wees dat daardie aktiwiteite vinniger, akkuraat en betroubaarder voltooi sal word as wat 'n persoon kan. Om KI egter in jou onderneming se stelsels en dienste te inkorporeer, sal jy sagteware-ontwikkelaars nodig hê wat daartoe in staat is.
Verder sal daardie ontwikkelaars vertroud moet wees met die beste KI-tale. Elke taal het sy eie stel sterkpunte en beperkings, sowel as afsonderlike eienskappe. Dit is aan jou om te bepaal watter kenmerke die geskikste is vir jou behoeftes.
Kom ons begin en kyk na sommige van die beste programmeertale vir KI.
1. Python
Python is 'n hoëvlak, geïnterpreteerde, objekgeoriënteerde programmeertaal wat die ideale van kodeleesbaarheid en eenvoud beklemtoon. Op die oomblik dink jy dalk aan Python as die voorloper van alle ander tale. Python se eenvoudige sintaksis is verantwoordelik vir sy meteoriese styging in gewildheid. Verder laat die bondige sintaksis jou toe om aansienlik meer tyd te spandeer om die fundamentele struktuur te ontwikkel, wat Python 'n uitstekende keuse maak vir masjienleerprosedures.
Python se gebruikersvriendelikheid is belangriker as enigiets anders om dit die mees voorkeuropsie onder KI-ingenieurs te maak. Nietemin, dit is 'n hoëprestasie en word wyd gebruik programmeertaal wat in staat is tot komplekse prosedures vir 'n wye reeks werksgeleenthede en platforms.
Wat huidige tegnologie betref, is die belangrikste rede waarom Python gewoonlik bo is dat KI-spesifieke raamwerke vir die taal gebou is. TensorFlow, 'n oopbron-gereedskapstel wat spesifiek ontwerp is vir masjienleer wat vir diep gebruik kan word neurale netwerk opleiding en afleiding, is een van die gewildste. Van die ander KI-gesentreerde raamwerke is:
- scikit-leer - 'n Python-biblioteek vir opleiding masjienleermodelle.
- Keras is 'n programmeringskoppelvlak vir ingewikkelde wiskundige berekeninge.
- PyTorch is 'n Python-biblioteek vir visuele en natuurlike taalverwerking.
- Theano is 'n pakket wat jou toelaat om wiskundige uitdrukkings te definieer, te optimaliseer en te evalueer.
2. C + +
C++ is 'n rekenaartaaluitbreiding wat gebruik kan word om te skep neurale netwerke. Die spoed van C++ is die belangrikste voordeel aangesien KI-ontwikkeling ingewikkelde berekeninge vereis, en hierdie taal kan die berekeninge bespoedig. Dit het laevlak geheuebeheer en ondersteun bate-gedrewe toepassings, prestasie-kritiese toepassings, ensovoorts.
C++ het 'n ingewikkelde sintaksis, maar is goedkoper as ander tale soos Java. C++ kan gebruik word in kunsmatige intelligensie-programmering vir soekenjinoptimalisering en rangorde.
Een van die redes hiervoor is die taal se breë buigsaamheid, wat dit ideaal maak vir hulpbron-intensiewe toepassings. C++ is 'n laevlak-programmeertaal wat die bestuur van die KI-model in produksie verbeter. En hoewel C++ dalk nie die eerste opsie vir KI-programmeerders is nie, is dit opmerklik dat baie diep en masjienleerraamwerke in C++ ontwikkel word.
TensorFlow, die gewildste masjienleerraamwerk, is in C++ geskryf. Dit is ook gebruik om die konvolusionele argitektuur vir vinnige kenmerkinbedding te bou diep leerraamwerk (Kafee).
3. R Programmeringstaal
R is die standaardtaal wat die meeste gebruik word, en dit is hoofsaaklik ontwerp vir statistiese analise en grafiese datavertoning. Dit is 'n gewilde programmeertaal onder data-myners en statistici. Dit is oopbron en het 'n aansienlike KI-gemeenskap. R is veral effektief vir kunsmatige intelligensie-navorsing wat tydreeksanalise, statistiese toetsing, lineêre en nie-lineêre modellering en groepering insluit.
Die taal is objekgeoriënteerd, uitbreibaar en laat objekte toe om deur ander tale te manipuleer. R se doeltreffendheid in dataverwerking en -analise is een van sy belangrikste voordele. Dit het ook uitstekende kaartvaardighede. R, aan die ander kant, is moeilik om te leer. Dit is traag en het sekuriteitsfoute.
Die uitgebreide pakkette moet meer as die algemene vermoëns van R beskou word. Pakkette soos Gmodels, RODBC, OneR en Tm bied uitgebreide ondersteuning vir Masjienleer-bedrywighede. Sodra jy begin leer, sal jy sien dat statistiek die grondslag van KI en ML is. R se oopbronstatus dui aan dat dit gratis is om te gebruik. Dit het 'n aansienlike gebruikersbasis.
4. JAVA
Die Java-programmeertaal is 'n hoëvlak, algemene doel, Objekgeoriënteerde programmering Taal. Java se sintaksis is vergelykbaar met dié van die C en C++ tale; Java is egter bedoel om selfstandig te wees en het minimale afhanklikhede. JAVA is waarskynlik die mees gebruikte taal op die planeet vir 'n verskeidenheid aktiwiteite, KI is een daarvan.
Die bestaan van virtuele masjientegnologie is die belangrikste voordeel van die gebruik van die JAVA-programmeertaal. Wat presies doen JVM? Wel, die Java Virtual Machine vereenvoudig die implementeringsproses, wat jou tyd en energie bespaar om die toepassing oor en oor saam te stel.
Big Data en KI is onlosmaaklik verbind, en die mees prominente Big Data-raamwerke, soos Fink, Hadoop, Hive en Spark, is in Java geskryf. Dit bied ook 'n aantal KI-ontwikkelingsraamwerke, insluitend Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j, en MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java-biblioteek, Neuroph.
5. Skaal
Scala is 'n programmeertaal wat staties getik, hoëvlak, objekgeoriënteerd en funksioneel is. Dit is geskep met die doel om die voordele van Java te pluk, terwyl sommige van die gebreke daarvan versag. Scala het 'n beter metode geskep om intelligente sagteware te bou deur die Java Virtual Machine (JVM) omgewing te gebruik. Dit is versoenbaar met Java en JavaScript, en dit maak ontwikkeling makliker, vinniger en meer produktief
Scala het 'n noodsaaklike komponent van data-analisestelsels soos Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka en Akka Stream geword as gevolg van hierdie eienskappe. Scala se belangrikste nadele sluit in 'n gebrek aan gemeenskapsondersteuning, beperkte aanneming, terugwaartse versoenbaarheidsbeperkings en 'n hoë leerkurwe.
Breeze is die gewildste masjienleerinstrument vir Scala. Hierdie biblioteek kombineer Matlab se funksionaliteit en Python se NumPy-biblioteek. Dit het ontstaan uit die samesmelting van die ScalaNLP- en Scala-projekte. Breeze sluit baie van die rekenaarvermoëns in wat nodig is om huidige KI-stelsels te skep.
6. Julia
Julia is nog 'n hoë-end produk wat nie die erkenning of gemeenskapsondersteuning gekry het wat dit verdien nie. Nietemin stel sy kenmerke nie teleur nie. Hierdie programmeertaal is nuttig vir 'n verskeidenheid van werke, maar dit blink uit in getalle en data-analise.
Julia is nog 'n hoë-end produk wat nie die erkenning of gemeenskapsondersteuning gekry het wat dit verdien nie. Nietemin stel sy kenmerke nie teleur nie. Hierdie programmeertaal is nuttig vir 'n verskeidenheid van werke, maar dit blink uit in getalle en data-analise.
Julia verskaf DataFrames om datastelle te hanteer en tipiese datatransformasies vir statistiese analise en datawetenskap uit te voer. JuliaGraphs-pakkette laat jou toe om met kombinatoriese data te werk. Julia werk goed met databasisse wat JDBC-, ODBC- en Spark-bestuurders gebruik. Dit is die ideale taal om te skep Diep leer kode op die agterkant. jl en Flux.jl is Julia-inheemse, uiters sterk gereedskap vir Masjienleer en Kunsmatige Intelligensie.
7. RUST
Rust is 'n multi-paradigma programmeertaal wat spoed, veiligheid en gelyktydigheid prioritiseer. Roes het 'n sintaksis wat vergelykbaar is met C++, hoewel dit aansienlik meer geheue-veilig is. Nulwysers, hangende wysers en datawedrenne word nie toegelaat nie. Geheue en ander hulpbronne word hanteer deur 'n gespesialiseerde metode te gebruik wat voorspelbare bestuur bied met min bokoste, eerder as deur outomatiese vullisversameling.
In StackOverflow se jaarlikse ontwikkelaaropname is die oopbron-programmeertaal as die gewildste aangewys. Baie IT-ondernemings gebruik Rust-beginsels in hul projekte. Microsoft het Rust-beginsels in sy oopbron-Verona-projek gebruik. Roes word beskou as 'n toetstaal vir veilige infrastruktuurprogrammering.
Roes is 'n uitdagende taal om te leer, aangesien dit 'n begrip van objekgeoriënteerde programmeringsidees benodig. Dit het 'n trae samesteller en groot binêre lêers as gevolg. Daar is net 'n paar masjienleerbiblioteke wat uitdruklik in Rust ontwikkel is. Maar talle bindings aan gemeen machine learning raamwerke, soos PyTorch of TensorFlow, is beskikbaar vir ontwikkelaars.
8. lisp
Sedert die 1960's is Lisp wyd gebruik vir wetenskaplike studie in die dissiplines van natuurlike tale, stellingbewyse en die oplossing van Kunsmatige Intelligensie-kwessies. Lisp is oorspronklik ontwerp as 'n praktiese wiskundige taal vir programmering, maar dit het vinnig 'n gewilde opsie onder KI-ontwikkelaars geword.
Meer betekenisvol, die skepper van Lisp (John McCarthy) was 'n groot figuur op die gebied van KI, en baie van sy werk is vir 'n lang tydperk geïmplementeer.
Die primêre motivering vir die ontwikkeling van Lisp was om 'n lewensvatbare wiskundige voorstelling in kode te vestig. As gevolg van hierdie intrinsieke voordeel, het dit vinnig die taal van keuse vir KI-navorsing geword. Baie rekenaarwetenskapkonsepte, soos rekursie, boomdatastrukture en dinamiese tik, is in Lisp uitgevind.
Lisp is ongelooflik doeltreffend en maak baie vinnige programuitvoering moontlik. Lisp-programme is kleiner, vinniger om te ontwerp, werk vinniger en is makliker om te onderhou as C++ of Java aansoeke.
9. Prolog
Prolog, een van die vroegste programmeertale, is 'n gesofistikeerde raamwerk wat met drie elemente werk: feite, reëls en doelwitte. 'n Ontwikkelaar moet al drie stukke identifiseer voordat Prolog verwantskappe tussen hulle kan bou om 'n spesifieke gevolgtrekking te bereik deur feite en reëls te ondersoek.
Prolog is in staat om patrone te verstaan en te pas, data logies te vind en te struktureer, en outomaties 'n proses terug te volg om 'n beter pad te ontdek. Oor die algemeen is die beste toepassing van hierdie taal in KI vir probleemoplossing, waar Prolog na 'n oplossing soek - of meer.
Gevolglik word dit gebruik in chatbots en virtuele assistente soos IBM se Watson. Prolog is dalk nie so uiteenlopend of eenvoudig om te gebruik soos Python of Java nie, maar dit kan nogal nuttig wees. Prolog is gebruik om 'n aantal KI-biblioteke te ontwikkel. Zamia-AI, byvoorbeeld, is 'n raamwerk wat komponente en gereedskap verskaf vir die ontwikkeling van oopbron-spraak- en natuurlike taalverwerkingstelsels.
Die Prolog-gebaseerde machine learning pakkette mlu, cplint en cplint datastelle is ook baie nuttig vir die bou van kunsmatige intelligensie.
Gevolgtrekking
Die integrasie van KI-sagteware in 'n reeds uiteenlopende besigheidsomgewing vereis die gebruik van 'n reeks van programmeringshulpmiddels, soos verskeie tale, raamwerke en biblioteke. Hierdie tegnologieë vereis dikwels buitengewone grade van bekwaamheid en kundigheid.
Al die tale hierbo genoem is uitstekende keuses vir kunsmatige intelligensie-projekte. Dit gaan bloot om die ideale projek vir jou behoeftes te kies. Met 'n basiese begrip van die projek, kan jy die mees geskikte taal kies en jou maatskappy se doeltreffendheid verhoog. Sterkte met jou volgende KI-projek!
Lewer Kommentaar