কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার চাহিদা বৃদ্ধির জন্য ক্রমবর্ধমান সংখ্যক প্রকৌশলী, গবেষক এবং প্রোগ্রামার নিয়োগের প্রয়োজন হয়েছে। AI এর প্রভাব বা অবদান ছাড়া অস্তিত্ব কল্পনা করা অসম্ভব। AI সর্বব্যাপী, চাকরি খোঁজা থেকে শুরু করে স্প্যাম মেল সনাক্তকরণ, রাইড শেয়ারিং থেকে সোশ্যাল মিডিয়া সংযোগ পর্যন্ত, এবং এটি আমাদের জীবনকে আরও উন্নত এবং সহজ করে তুলছে।
AI নিয়মিত পদ্ধতিগুলি স্বয়ংক্রিয় এবং উন্নত করে আপনার কোম্পানিকে সময় এবং অর্থ বাঁচাতে সাহায্য করতে পারে। একবার AI চালু হয়ে গেলে, আপনি আত্মবিশ্বাসী হতে পারেন যে সেই ক্রিয়াকলাপগুলি একজন ব্যক্তির চেয়ে আরও দ্রুত, সঠিকভাবে এবং নির্ভরযোগ্যভাবে সম্পন্ন হবে। যাইহোক, আপনার কোম্পানির সিস্টেম এবং পরিষেবাগুলিতে AI অন্তর্ভুক্ত করার জন্য, আপনার এমন সফ্টওয়্যার বিকাশকারীদের প্রয়োজন যারা এটি করতে সক্ষম।
তদ্ব্যতীত, সেই বিকাশকারীদের সর্বোত্তম এআই ভাষার সাথে পরিচিত হতে হবে। প্রতিটি ভাষার নিজস্ব শক্তি এবং সীমাবদ্ধতা রয়েছে, সেইসাথে স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্য রয়েছে। আপনার প্রয়োজনের জন্য কোন বৈশিষ্ট্যগুলি সবচেয়ে উপযুক্ত তা নির্ধারণ করা আপনার উপর নির্ভর করে।
চলুন শুরু করা যাক এবং AI এর জন্য কিছু শীর্ষস্থানীয় প্রোগ্রামিং ভাষা দেখুন।
1. পাইথন
পাইথন একটি উচ্চ-স্তরের, ব্যাখ্যা করা, অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড প্রোগ্রামিং ভাষা যা কোড পঠনযোগ্যতা এবং সরলতার আদর্শের উপর জোর দেয়। এই মুহুর্তে, আপনি পাইথনকে অন্যান্য সমস্ত ভাষার অগ্রদূত হিসাবে ভাবতে পারেন। পাইথনের সাধারণ সিনট্যাক্স জনপ্রিয়তার উল্কাগত বৃদ্ধির জন্য দায়ী। উপরন্তু, সংক্ষিপ্ত সিনট্যাক্স আপনাকে মৌলিক কাঠামোর উন্নয়নে যথেষ্ট বেশি সময় ব্যয় করতে দেয়, যা পাইথনকে মেশিন লার্নিং পদ্ধতির জন্য একটি চমৎকার পছন্দ করে তোলে।
পাইথনের ব্যবহারকারী-বন্ধুত্ব এটিকে এআই ইঞ্জিনিয়ারদের মধ্যে সবচেয়ে পছন্দের বিকল্প হিসাবে তৈরি করতে অন্য যেকোনো কিছুর চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ। তবুও, এটি একটি উচ্চ-কর্মক্ষমতা এবং ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয় প্রোগ্রামিং ভাষা জটিল পদ্ধতিতে সক্ষম চাকরি এবং প্ল্যাটফর্মের বিস্তৃত পরিসরের জন্য।
বর্তমান প্রযুক্তির পরিপ্রেক্ষিতে, পাইথন সাধারণত শীর্ষে থাকার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কারণ হল যে ভাষার জন্য এআই-নির্দিষ্ট কাঠামো তৈরি করা হয়েছিল। TensorFlow, একটি ওপেন-সোর্স টুলকিট যা বিশেষ করে মেশিন লার্নিংয়ের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যা গভীরতার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে স্নায়বিক নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ এবং অনুমান, সবচেয়ে জনপ্রিয় এক. অন্যান্য AI-কেন্দ্রিক কাঠামোর মধ্যে রয়েছে:
- scikit-শিখতে — প্রশিক্ষণের জন্য একটি পাইথন লাইব্রেরি মেশিন লার্নিং মডেল.
- Keras জটিল গাণিতিক গণনার জন্য একটি প্রোগ্রামিং ইন্টারফেস।
- পাইটর্চ ভিজ্যুয়াল এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের জন্য একটি পাইথন লাইব্রেরি।
- থিয়ানো একটি প্যাকেজ যা আপনাকে গাণিতিক অভিব্যক্তি সংজ্ঞায়িত করতে, অপ্টিমাইজ করতে এবং মূল্যায়ন করতে দেয়।
2. সি ++
C++ হল একটি কম্পিউটার ল্যাঙ্গুয়েজ এক্সটেনশন যা তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে নিউরাল নেটওয়ার্ক. C++ এর গতি হল সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য সুবিধা যেহেতু AI ডেভেলপমেন্টের জন্য জটিল গণনার প্রয়োজন হয় এবং এই ভাষাটি গণনার গতি বাড়াতে পারে। এটিতে নিম্ন-স্তরের মেমরি নিয়ন্ত্রণ রয়েছে এবং সম্পদ-বাধ্য অ্যাপ্লিকেশন, কর্মক্ষমতা-সমালোচনামূলক অ্যাপ্লিকেশন এবং আরও অনেক কিছুকে সমর্থন করে।
C++ এর একটি জটিল সিনট্যাক্স রয়েছে তবে এটি জাভা-এর মতো অন্যান্য ভাষার তুলনায় কম ব্যয়বহুল। C++ সার্চ ইঞ্জিন অপ্টিমাইজেশান এবং র্যাঙ্কিংয়ের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রোগ্রামিংয়ে ব্যবহার করা যেতে পারে।
এর একটি কারণ হল ভাষার বিস্তৃত নমনীয়তা, যা এটিকে সম্পদ-নিবিড় অ্যাপ্লিকেশনের জন্য আদর্শ করে তোলে। C++ হল একটি নিম্ন-স্তরের প্রোগ্রামিং ভাষা যা উৎপাদনে AI মডেলের ব্যবস্থাপনাকে উন্নত করে। এবং, যদিও AI প্রোগ্রামারদের জন্য C++ প্রথম বিকল্প নাও হতে পারে, এটা লক্ষণীয় যে C++-এ অনেক গভীর এবং মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক তৈরি করা হয়েছে।
TensorFlow, সবচেয়ে জনপ্রিয় মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক, C++ এ লেখা হয়েছিল। এটি দ্রুত বৈশিষ্ট্য এমবেডিংয়ের জন্য কনভোলিউশনাল আর্কিটেকচার তৈরি করতেও ব্যবহৃত হয়েছিল গভীর শিক্ষার কাঠামো (ক্যাফে)।
3. আর প্রোগ্রামিং ভাষা
R হল সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত স্ট্যান্ডার্ড ভাষা এবং এটি প্রাথমিকভাবে পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ এবং গ্রাফিকাল ডেটা প্রদর্শনের জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল। এটি ডেটা মাইনার এবং পরিসংখ্যানবিদদের মধ্যে একটি জনপ্রিয় প্রোগ্রামিং ভাষা। এটি ওপেন সোর্স এবং এর একটি বিশাল AI সম্প্রদায় রয়েছে। R কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণার জন্য উল্লেখযোগ্যভাবে কার্যকর যা সময় সিরিজ বিশ্লেষণ, পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা, রৈখিক এবং অরৈখিক মডেলিং এবং ক্লাস্টারিং অন্তর্ভুক্ত করে।
ভাষাটি অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড, প্রসারণযোগ্য এবং বস্তুকে অন্যান্য ভাষার দ্বারা ম্যানিপুলেট করার অনুমতি দেয়। ডেটা প্রসেসিং এবং বিশ্লেষণে R-এর দক্ষতা হল এর অন্যতম উল্লেখযোগ্য সুবিধা। এটির চমৎকার চার্টিং দক্ষতাও রয়েছে। R, অন্যদিকে, শেখা কঠিন। এটা অলস এবং নিরাপত্তা ত্রুটি আছে.
সম্প্রসারিত প্যাকেজগুলিকে R-এর সাধারণ ক্ষমতার চেয়ে বেশি বিবেচনা করা উচিত। Gmodels, RODBC, OneR, এবং Tm-এর মতো প্যাকেজগুলি মেশিন লার্নিং অপারেশনগুলির জন্য ব্যাপক সমর্থন প্রদান করে। একবার আপনি শেখা শুরু করলে, আপনি দেখতে পাবেন যে পরিসংখ্যান হল AI এবং ML এর ভিত্তি। R-এর ওপেন-সোর্স স্থিতি নির্দেশ করে যে এটি ব্যবহার করা বিনামূল্যে। এটি একটি বড় ব্যবহারকারী বেস আছে.
4. জাভা
জাভা প্রোগ্রামিং ভাষা একটি উচ্চ-স্তরের, সাধারণ-উদ্দেশ্য, অবজেক্ট ওরিয়েন্টেড প্রোগ্রামিং ভাষা. জাভার সিনট্যাক্স C এবং C++ ভাষার সাথে তুলনীয়; যাইহোক, জাভা স্বয়ংসম্পূর্ণ এবং সর্বনিম্ন নির্ভরতা বোঝানো হয়। JAVA তর্কাতীতভাবে বিভিন্ন ধরনের ক্রিয়াকলাপের জন্য গ্রহে সর্বাধিক ব্যবহৃত ভাষা, AI তাদের মধ্যে একটি।
ভার্চুয়াল মেশিন প্রযুক্তির অস্তিত্ব জাভা প্রোগ্রামিং ভাষা ব্যবহার করার সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য সুবিধা। JVM ঠিক কি করে? ঠিক আছে, জাভা ভার্চুয়াল মেশিন বাস্তবায়ন প্রক্রিয়াটিকে সহজ করে, বারবার অ্যাপ্লিকেশন কম্পাইল করা থেকে আপনার সময় এবং শক্তি সাশ্রয় করে।
বিগ ডেটা এবং এআই অবিচ্ছেদ্যভাবে সংযুক্ত, এবং সবচেয়ে বিশিষ্ট বিগ ডেটা ফ্রেমওয়ার্ক যেমন ফিঙ্ক, হ্যাডুপ, হাইভ এবং স্পার্ক জাভাতে লেখা হয়েছিল। এটি Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j, এবং MOA, OenNLP, Kubeflow, ডিপ জাভা লাইব্রেরি, Neuroph সহ বেশ কয়েকটি AI ডেভেলপমেন্ট ফ্রেমওয়ার্কও প্রদান করে।
5. scala
স্কালা একটি প্রোগ্রামিং ভাষা যা স্ট্যাটিকলি টাইপ করা, উচ্চ-স্তরের, অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড এবং কার্যকরী। এটির কিছু ত্রুটিগুলি প্রশমিত করার সময় জাভার সুবিধাগুলি কাটার অভিপ্রায়ে এটি তৈরি করা হয়েছিল। জাভা ভার্চুয়াল মেশিন (জেভিএম) পরিবেশ ব্যবহার করে বুদ্ধিমান সফ্টওয়্যার তৈরির জন্য স্কালা একটি ভাল পদ্ধতি তৈরি করেছে। এটি জাভা এবং জাভাস্ক্রিপ্টের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, এবং এটি বিকাশকে সহজ, দ্রুত এবং আরও উত্পাদনশীল করে তোলে
এই বৈশিষ্ট্যগুলির ফলে স্কালা ডেটা বিশ্লেষণ সিস্টেমগুলির একটি অপরিহার্য উপাদান হয়ে উঠেছে যেমন Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka, এবং Akka Stream। স্কালার প্রধান ত্রুটিগুলির মধ্যে রয়েছে সম্প্রদায়ের সমর্থনের অভাব, সীমিত গ্রহণ, পশ্চাদপদ সামঞ্জস্যের সীমাবদ্ধতা এবং উচ্চ শিক্ষার বক্ররেখা।
Breeze হল Scala-এর জন্য সবচেয়ে জনপ্রিয় মেশিন লার্নিং টুল। এই লাইব্রেরিটি Matlab এর কার্যকারিতা এবং Python এর NumPy লাইব্রেরি একত্রিত করে। এটি উদ্ভূত হয়েছে ScalaNLP এবং Scala প্রকল্পের একীভূতকরণ থেকে। বর্তমান AI সিস্টেম তৈরি করার জন্য প্রয়োজনীয় অনেক কম্পিউটেশনাল ক্ষমতা ব্রীজ অন্তর্ভুক্ত করে।
6. জুলিয়া
জুলিয়া হল আরেকটি উচ্চমানের পণ্য যা প্রাপ্য স্বীকৃতি বা সম্প্রদায়ের সমর্থন পায়নি। তবুও, এর বৈশিষ্ট্যগুলি হতাশ করে না। এই প্রোগ্রামিং ভাষাটি বিভিন্ন কাজের জন্য সহায়ক, তবে এটি সংখ্যা এবং ডেটা বিশ্লেষণে শ্রেষ্ঠ।
জুলিয়া হল আরেকটি উচ্চমানের পণ্য যা প্রাপ্য স্বীকৃতি বা সম্প্রদায়ের সমর্থন পায়নি। তবুও, এর বৈশিষ্ট্যগুলি হতাশ করে না। এই প্রোগ্রামিং ভাষাটি বিভিন্ন কাজের জন্য সহায়ক, তবে এটি সংখ্যা এবং ডেটা বিশ্লেষণে শ্রেষ্ঠ।
জুলিয়া ডেটাসেটগুলির সাথে মোকাবিলা করতে এবং পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ এবং ডেটা বিজ্ঞানের জন্য সাধারণ ডেটা রূপান্তর পরিচালনা করার জন্য ডেটাফ্রেম সরবরাহ করে। জুলিয়াগ্রাফ প্যাকেজগুলি আপনাকে কম্বিনেটরিয়াল ডেটা নিয়ে কাজ করার অনুমতি দেয়। জুলিয়া জেডিবিসি, ওডিবিসি, এবং স্পার্ক ড্রাইভার ব্যবহার করে ডাটাবেসের সাথে ভাল কাজ করে। এটি তৈরি করার জন্য আদর্শ ভাষা গভীর জ্ঞানার্জন ব্যাকএন্ডে কোড। jl এবং Flux.jl হল জুলিয়া-নেটিভ, মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জন্য অত্যন্ত শক্তিশালী টুল।
7. মরিচা
মরিচা হল একটি মাল্টি-প্যারাডাইম প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ যা গতি, নিরাপত্তা এবং একযোগে অগ্রাধিকার দেয়। মরিচা-এর একটি সিনট্যাক্স C++ এর সাথে তুলনীয়, যদিও এটি উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি মেমরি-নিরাপদ। নাল পয়েন্টার, ড্যাংলিং পয়েন্টার এবং ডেটা রেস অনুমোদিত নয়। মেমরি এবং অন্যান্য সংস্থানগুলি একটি বিশেষ পদ্ধতি ব্যবহার করে পরিচালনা করা হয় যা স্বয়ংক্রিয় আবর্জনা সংগ্রহের পরিবর্তে সামান্য ওভারহেডের সাথে অনুমানযোগ্য ব্যবস্থাপনার প্রস্তাব দেয়।
StackOverflow-এর বার্ষিক বিকাশকারী সমীক্ষায়, ওপেন-সোর্স প্রোগ্রামিং ভাষাকে সবচেয়ে জনপ্রিয় হিসেবে চিহ্নিত করা হয়েছে। অনেক আইটি ব্যবসা তাদের প্রকল্পে মরিচা নীতি নিয়োগ করে। মাইক্রোসফ্ট তার ওপেন সোর্স ভেরোনা প্রকল্পে মরিচা নীতিগুলি ব্যবহার করেছে। নিরাপদ অবকাঠামো প্রোগ্রামিংয়ের জন্য মরিচাকে একটি পরীক্ষার ভাষা হিসাবে বিবেচনা করা হয়।
মরিচা শেখার জন্য একটি চ্যালেঞ্জিং ভাষা যেহেতু এটি অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড প্রোগ্রামিং ধারণাগুলির বোঝার প্রয়োজন। এর ফলে একটি অলস কম্পাইলার এবং বিশাল বাইনারি ফাইল রয়েছে। রাস্টে স্পষ্টভাবে বিকশিত মাত্র কয়েকটি মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি রয়েছে। যাইহোক, সাধারণ থেকে অসংখ্য বাঁধাই মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক, যেমন PyTorch বা TensorFlow, বিকাশকারীদের জন্য উপলব্ধ।
8. পাতার মর্মর
1960 সাল থেকে, লিস্প প্রাকৃতিক ভাষা, উপপাদ্য প্রমাণ এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সংক্রান্ত সমস্যার সমাধানের ক্ষেত্রে বৈজ্ঞানিক গবেষণার জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহার করা হয়েছে। লিস্প মূলত প্রোগ্রামিং এর জন্য একটি ব্যবহারিক গাণিতিক ভাষা হিসাবে ডিজাইন করা হয়েছিল, কিন্তু এটি দ্রুত এআই বিকাশকারীদের মধ্যে একটি জনপ্রিয় বিকল্প হয়ে ওঠে।
আরও তাৎপর্যপূর্ণভাবে, লিস্পের স্রষ্টা (জন ম্যাকার্থি) AI এর ক্ষেত্রে একজন প্রধান ব্যক্তিত্ব ছিলেন এবং তার অনেক কাজ দীর্ঘ সময়ের জন্য বাস্তবায়িত হয়েছিল।
লিস্প বিকাশের প্রাথমিক প্রেরণা ছিল কোডে একটি কার্যকর গাণিতিক উপস্থাপনা প্রতিষ্ঠা করা। এই অন্তর্নিহিত সুবিধার কারণে, এটি দ্রুত এআই গবেষণার জন্য পছন্দের ভাষা হয়ে ওঠে। অনেক কম্পিউটার বিজ্ঞানের ধারণা, যেমন রিকার্সন, ট্রি ডেটা স্ট্রাকচার এবং ডাইনামিক টাইপিং, লিস্পে উদ্ভাবিত হয়েছিল।
Lisp অবিশ্বাস্যভাবে দক্ষ এবং খুব দ্রুত প্রোগ্রাম নির্বাহ সক্ষম করে। লিস্প প্রোগ্রামগুলি ছোট, ডিজাইনে দ্রুত, দ্রুত সঞ্চালন করা এবং রক্ষণাবেক্ষণ করা সহজ C++ বা জাভা অ্যাপ্লিকেশন।
9. প্রোলগ
প্রোলগ, প্রাচীনতম প্রোগ্রামিং ভাষার একটি, একটি পরিশীলিত কাঠামো যা তিনটি উপাদান নিয়ে কাজ করে: তথ্য, নিয়ম এবং উদ্দেশ্য। তথ্য এবং নিয়ম পরীক্ষা করে একটি নির্দিষ্ট সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর জন্য Prolog তাদের মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করার আগে একজন বিকাশকারীকে অবশ্যই তিনটি অংশ সনাক্ত করতে হবে।
প্রোলগ প্যাটার্নগুলি বুঝতে এবং মেলাতে, যৌক্তিকভাবে ডেটা খুঁজে পেতে এবং গঠন করতে এবং একটি ভাল পথ আবিষ্কার করার জন্য একটি প্রক্রিয়াকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ব্যাকট্র্যাক করতে সক্ষম। সামগ্রিকভাবে, AI-তে এই ভাষার সর্বোত্তম প্রয়োগ হল সমস্যা-সমাধানের জন্য, যেখানে Prolog একটি সমাধান খুঁজছে—বা একাধিক।
ফলস্বরূপ, এটি চ্যাটবট এবং ভার্চুয়াল সহকারী যেমন আইবিএম-এর ওয়াটসন-এ ব্যবহৃত হয়। প্রোলগ পাইথন বা জাভা ব্যবহার করার মতো বৈচিত্র্যময় বা সহজ নাও হতে পারে, তবুও এটি বেশ কার্যকর হতে পারে। প্রোলগ বেশ কয়েকটি এআই লাইব্রেরি তৈরি করতে ব্যবহার করা হয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, জামিয়া-এআই একটি কাঠামো যা ওপেন সোর্স স্পিচ এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ সিস্টেমের বিকাশের জন্য উপাদান এবং সরঞ্জাম সরবরাহ করে।
প্রোলগ ভিত্তিক মেশিন লার্নিং প্যাকেজ mlu, cplint, এবং cplint ডেটাসেটগুলিও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তৈরির জন্য অত্যন্ত উপযোগী।
উপসংহার
ইতিমধ্যেই বৈচিত্র্যময় ব্যবসায়িক পরিবেশে এআই সফ্টওয়্যারকে একীভূত করার জন্য বিভিন্ন পরিসরের ব্যবহার প্রয়োজন প্রোগ্রামিং সরঞ্জাম, যেমন বিভিন্ন ভাষা, ফ্রেমওয়ার্ক এবং লাইব্রেরি। এই প্রযুক্তিগুলি প্রায়শই দক্ষতা এবং দক্ষতার অসাধারণ ডিগ্রী দাবি করে।
উপরে উল্লিখিত সমস্ত ভাষা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রকল্পের জন্য চমৎকার পছন্দ। এটি কেবল আপনার প্রয়োজনের জন্য আদর্শ প্রকল্প নির্বাচন করার বিষয়। প্রকল্পের প্রাথমিক উপলব্ধি সহ, আপনি সবচেয়ে উপযুক্ত ভাষা নির্বাচন করতে পারেন এবং আপনার কোম্পানির দক্ষতা বাড়াতে পারেন। আপনার পরবর্তী AI প্রকল্পের জন্য শুভকামনা!
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন