Змест[Схаваць][Паказаць]
Усплёск попыту на штучны інтэлект выклікаў неабходнасць наймання ўсё большай колькасці інжынераў, даследчыкаў і праграмістаў. Немагчыма ўявіць існаванне без уплыву або ўкладу ІІ. AI паўсюдна, ад пошуку працы да выяўлення спам-пошты, абмену паездкамі да падлучэнняў да сацыяльных сетак, і робіць наша жыццё лепшым і прасцей.
ІІ можа дапамагчы вашай кампаніі зэканоміць час і грошы, аўтаматызуючы і паляпшаючы рэгулярныя працэдуры. Пасля таго, як ІІ будзе створаны, вы можаце быць упэўнены, што гэтыя дзеянні будуць выкананы хутчэй, дакладна і надзейней, чым мог бы чалавек. Аднак для таго, каб уключыць ІІ у сістэмы і сэрвісы вашай кампаніі, вам спатрэбяцца распрацоўшчыкі праграмнага забеспячэння, якія здольныя гэта зрабіць.
Акрамя таго, гэтыя распрацоўшчыкі павінны быць знаёмыя з лепшымі мовамі ІІ. Кожная мова мае свой набор моцных і абмежаваных бакоў, а таксама розныя рысы. Вам вырашаць, якія функцыі найбольш падыходзяць для вашых патрэб.
Давайце пачнем і паглядзім на некаторыя з лепшых моў праграмавання для ІІ.
1. Пітон
Python - гэта высокаўзроўневая інтэрпрэтуемая, аб'ектна-арыентаваная мова праграмавання, якая падкрэслівае ідэалы чытальнасці і прастаты кода. Прама цяпер вы можаце думаць пра Python як пра папярэдніку ўсіх іншых моў. Просты сінтаксіс Python з'яўляецца прычынай яго імклівага росту папулярнасці. Акрамя таго, сціслы сінтаксіс дазваляе выдаткаваць значна больш часу на распрацоўку фундаментальнай структуры, што робіць Python выдатным выбарам для працэдур машыннага навучання.
Зручнасць Python для карыстальнікаў важней за ўсё, каб зрабіць яго найбольш пераважным варыянтам сярод інжынераў AI. Тым не менш, гэта высокапрадукцыйны і шырока выкарыстоўваецца мова праграмавання, здольная выконваць складаныя працэдуры для шырокага спектру работ і платформаў.
З пункту гледжання сучасных тэхналогій, самая важная прычына, па якой Python звычайна знаходзіцца на вяршыні, заключаецца ў тым, што для мовы былі створаны платформы для AI. TensorFlow, набор інструментаў з адкрытым зыходным кодам, распрацаваны спецыяльна для машыннага навучання, які можна выкарыстоўваць для глыбокага нейронных сеткі навучання і вываду, з'яўляецца адным з самых папулярных. Сярод іншых арыентаваных на штучны інтэлект фреймворкаў:
- scikit-вучыцца — бібліятэка Python для навучання мадэлі машыннага навучання.
- Керас гэта інтэрфейс праграмавання для складаных матэматычных разлікаў.
- PyTorch гэта бібліятэка Python для апрацоўкі візуальнай і натуральнай мовы.
- Theano гэта пакет, які дазваляе вызначаць, аптымізаваць і ацэньваць матэматычныя выразы.
2. C + +
C++ - гэта пашырэнне мовы кампутара, якое можна выкарыстоўваць для стварэння нейронавыя сеткі. Хуткасць C++ з'яўляецца найбольш значнай перавагай, паколькі распрацоўка ІІ патрабуе складаных вылічэнняў, і гэтая мова можа паскорыць вылічэнні. Ён мае нізкаўзроўневае кіраванне памяццю і падтрымлівае прыкладанні, звязаныя з актывамі, прыкладання, крытычна важныя для прадукцыйнасці, і гэтак далей.
C++ мае складаны сінтаксіс, але каштуе танней, чым іншыя мовы, такія як Java. C++ можа выкарыстоўвацца ў праграмаванні са штучным інтэлектам для пошукавай аптымізацыі і ранжыравання.
Адной з прычын гэтага з'яўляецца шырокая гнуткасць мовы, што робіць яе ідэальным для рэсурсаёмістых прыкладанняў. C++ - гэта нізкаўзроўневая мова праграмавання, якая паляпшае кіраванне мадэллю ІІ у вытворчасці. І хоць C++ можа быць не першым варыянтам для праграмістаў AI, варта адзначыць, што многія структуры глыбокага і машыннага навучання распрацаваны на C++.
TensorFlow, самая папулярная платформа машыннага навучання, была напісана на C++. Ён таксама быў выкарыстаны для пабудовы згортвай архітэктуры для хуткага ўбудавання функцый рамка глыбокага навучання (Кафэ).
3. Мова праграмавання R
R з'яўляецца найбольш часта выкарыстоўваным стандартным мовай, і ён быў распрацаваны ў першую чаргу для статыстычнага аналізу і графічнага адлюстравання даных. Гэта папулярная мова праграмавання сярод майнераў дадзеных і статыстыкаў. Гэта з адкрытым зыходным кодам і мае значную супольнасць AI. R асабліва эфектыўны для даследаванняў штучнага інтэлекту, якія ўключаюць аналіз часавых шэрагаў, статыстычнае тэсціраванне, лінейнае і нелінейнае мадэляванне і кластарызацыю.
Мова з'яўляецца аб'ектна-арыентаванай, пашыраецца і дазваляе маніпуляваць аб'ектамі іншымі мовамі. Эфектыўнасць R пры апрацоўцы і аналізе даных з'яўляецца адным з найбольш значных пераваг. Ён таксама мае выдатныя навыкі стварэння графікаў. R, з іншага боку, цяжка навучыцца. Ён млявы і мае недахопы бяспекі.
Пашыраныя пакеты варта разглядаць больш, чым агульныя магчымасці R. Такія пакеты, як Gmodels, RODBC, OneR і Tm, забяспечваюць шырокую падтрымку аперацый машыннага навучання. Як толькі вы пачнеце вучыцца, вы ўбачыце, што статыстыка з'яўляецца асновай AI і ML. Статус R з адкрытым зыходным кодам паказвае, што яго можна выкарыстоўваць бясплатна. Ён мае значную базу карыстальнікаў.
4. JAVA
Мова праграмавання Java - гэта мова высокага ўзроўню агульнага прызначэння, аб'ектна-арыентаванае праграмаванне мове. Сінтаксіс Java параўнальны з сінтаксісам моў C і C++; аднак Java прызначана як аўтаномная і мае мінімальныя залежнасці. JAVA, магчыма, з'яўляецца самай шырока выкарыстоўванай мовай на планеце для розных відаў дзейнасці, адным з якіх з'яўляецца штучны інтэлект.
Існаванне тэхналогіі віртуальнай машыны з'яўляецца найбольш значнай перавагай выкарыстання мовы праграмавання JAVA. Што менавіта робіць JVM? Што ж, віртуальная машына Java спрашчае працэс рэалізацыі, эканомячы ваш час і энергію ад кампіляцыі прыкладання зноў і зноў.
Вялікія дадзеныя і штучны інтэлект непарыўна звязаныя паміж сабой, і найбольш вядомыя структуры вялікіх дадзеных, такія як Fink, Hadoop, Hive і Spark, былі напісаны на Java. Ён таксама забяспечвае шэраг асноў распрацоўкі AI, у тым ліку Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j і MOA, OenNLP, Kubeflow, бібліятэку Deep Java, Neuroph.
5. маштаб
Scala - гэта мова праграмавання, якая статычна тыпаваная, высокаўзроўневая, аб'ектна-арыентаваная і функцыянальная. Ён быў створаны з намерам пажынаць перавагі Java, змякчаючы некаторыя яго недахопы. Scala стварыла лепшы метад для стварэння інтэлектуальнага праграмнага забеспячэння з выкарыстаннем асяроддзя віртуальнай машыны Java (JVM). Ён сумяшчальны з Java і JavaScript і робіць распрацоўку прасцей, хутчэй і больш прадуктыўнай
У выніку гэтых характарыстык Scala стала важным кампанентам сістэм аналізу даных, такіх як Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka і Akka Stream. Асноўныя недахопы Scala ўключаюць адсутнасць падтрымкі супольнасці, абмежаванае прыняцце, абмежаванні зваротнай сумяшчальнасці і высокую крывую навучання.
Breeze з'яўляецца самым папулярным інструментам машыннага навучання для Scala. Гэтая бібліятэка спалучае ў сабе функцыянальнасць Matlab і бібліятэку NumPy Python. Яна ўзнікла ў выніку зліцця праектаў ScalaNLP і Scala. Breeze ўключае ў сябе многія вылічальныя магчымасці, неабходныя для стварэння сучасных сістэм AI.
6. Юлія
Julia — яшчэ адзін прадукт высокага класа, які не атрымаў прызнання або падтрымкі супольнасці, якога заслугоўвае. Тым не менш, яго характарыстыкі не расчароўваюць. Гэтая мова праграмавання карысная для розных работ, але яна выдатна падыходзіць для аналізу лічбаў і дадзеных.
Julia — яшчэ адзін прадукт высокага класа, які не атрымаў прызнання або падтрымкі супольнасці, якога заслугоўвае. Тым не менш, яго характарыстыкі не расчароўваюць. Гэтая мова праграмавання карысная для розных работ, але яна выдатна падыходзіць для аналізу лічбаў і дадзеных.
Джулія забяспечвае DataFrames для працы з наборамі даных і правядзення тыповых пераўтварэнняў даных для статыстычнага аналізу і навукі аб даных. Пакеты JuliaGraphs дазваляюць працаваць з камбінаторнымі дадзенымі. Julia добра працуе з базамі дадзеных з выкарыстаннем драйвераў JDBC, ODBC і Spark. Гэта ідэальная мова для стварэння глыбокае вывучэнне код на бэкэнд. jl і Flux.jl з'яўляюцца роднымі для Julia, надзвычай моцнымі інструментамі для машыннага навучання і штучнага інтэлекту.
7. РЫСТ
Rust - гэта мова праграмавання з некалькімі парадыгмамі, у якой прыярытэтныя хуткасць, бяспека і паралельнасць. Rust мае сінтаксіс, параўнальны з C++, хоць ён значна больш бяспечны для памяці. Нулявыя паказальнікі, віслыя паказальнікі і гонкі дадзеных не дапускаюцца. Памяць і іншыя рэсурсы апрацоўваюцца з дапамогай спецыялізаванага метаду, які прапануе прадказальнае кіраванне з невялікімі накладнымі выдаткамі, а не з дапамогай аўтаматычнага збору смецця.
У штогадовым апытанні распрацоўшчыкаў StackOverflow мова праграмавання з адкрытым зыходным кодам была названая самай папулярнай. Многія ІТ-кампаніі выкарыстоўваюць прынцыпы Rust у сваіх праектах. Microsoft выкарыстала прынцыпы Rust у сваім праекце Verona з адкрытым зыходным кодам. Rust лічыцца мовай тэставання для бяспечнага праграмавання інфраструктуры.
Rust - гэта складаная мова для вывучэння, бо яна патрабуе разумення ідэй аб'ектна-арыентаванага праграмавання. Ён мае млявы кампілятар і вялізныя бінарныя файлы, як вынік. Ёсць толькі некалькі бібліятэк машыннага навучання, спецыяльна распрацаваных у Rust. Аднак шматлікія прывязкі да агульнага навучанне з дапамогай машыны фрэймворкі, такія як PyTorch або TensorFlow, даступныя для распрацоўшчыкаў.
8. шепелявость
З 1960-х гадоў Lisp шырока выкарыстоўваўся для навуковых даследаванняў у дысцыплінах натуральных моў, доказы тэарэм і рашэння пытанняў штучнага інтэлекту. Першапачаткова Lisp быў распрацаваны як практычны матэматычны мова для праграмавання, але хутка стаў папулярным варыянтам сярод распрацоўшчыкаў ІІ.
Што яшчэ больш істотна, стваральнік Lisp (Джон Макарці) быў буйной фігурай у галіне ІІ, і большая частка яго працы была рэалізавана на працягу доўгага перыяду.
Асноўнай матывацыяй для распрацоўкі Lisp было стварэнне жыццяздольнага матэматычнага прадстаўлення ў кодзе. З-за гэтай унутранай перавагі яна хутка стала мовай выбару для даследаванняў ІІ. Шматлікія канцэпцыі інфарматыкі, такія як рэкурсія, структуры дадзеных дрэваў і дынамічная тыпізацыя, былі вынайдзены ў Lisp.
Lisp неверагодна эфектыўны і дазваляе вельмі хутка выконваць праграмы. Праграмы Lisp меншыя, хутчэй распрацоўваюцца, працуюць хутчэй і прасцей у абслугоўванні, чым C++ або Java прыкладанняў.
9. Prolog
Prolog, адна з самых ранніх моў праграмавання, уяўляе сабой складаную структуру, якая працуе з трыма элементамі: фактамі, правіламі і мэтамі. Распрацоўшчык павінен вызначыць усе тры часткі, перш чым Prolog можа пабудаваць адносіны паміж імі, каб дасягнуць канкрэтнай высновы шляхам вывучэння фактаў і правілаў.
Prolog здольны разумець і супастаўляць шаблоны, лагічна знаходзіць і структураваць даныя, а таксама аўтаматычна вяртаць працэс назад, каб знайсці лепшы шлях. Увогуле, лепшае прымяненне гэтай мовы ў ШІ для вырашэння праблем, дзе Prolog шукае рашэнне — або некалькі.
У выніку ён выкарыстоўваецца ў чат-ботах і віртуальных памочнікаў, такіх як IBM Watson. Prolog можа быць не такім разнастайным або простым у выкарыстанні, як Python або Java, але ён можа быць вельмі карысным. Prolog быў выкарыстаны для распрацоўкі шэрагу бібліятэк ІІ. Напрыклад, Zamia-AI — гэта база, якая забяспечвае кампаненты і інструменты для распрацоўкі сістэм апрацоўкі маўлення і натуральнай мовы з адкрытым зыходным кодам.
Пралог на аснове навучанне з дапамогай машыны Наборы даных пакетаў mlu, cplint і cplint таксама вельмі карысныя для стварэння штучнага інтэлекту.
заключэнне
Інтэграцыя праграмнага забеспячэння AI ў і без таго разнастайнае бізнес-асяроддзе патрабуе выкарыстання цэлага шэрагу інструменты праграмавання, напрыклад, некалькі моў, рамкі і бібліятэкі. Гэтыя тэхналогіі часта патрабуюць надзвычайнай ступені кампетэнтнасці і вопыту.
Усе згаданыя вышэй мовы з'яўляюцца выдатным выбарам для праектаў штучнага інтэлекту. Гэта проста пытанне выбару ідэальнага праекта для вашых патрэб. Валодаючы базавым разуменнем праекта, вы можаце выбраць найбольш прыдатны мову і павысіць эфектыўнасць вашай кампаніі. Поспехаў з вашым наступным праектам AI!
Пакінуць каментар