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L'aumentu di a dumanda di Intelligenza Artificiale hà bisognu di l'assunzione di un numeru crescente di ingegneri, circadori è programatori. Hè impussibile di prevede l'esistenza senza l'impattu o a cuntribuzione di l'IA. L'IA hè omnipresente, da e ricerche di travagliu à a rilevazione di mail spam, u sparte di ride à e cunnessione di e social media, è rende a nostra vita megliu è più faciule.
L'IA pò aiutà à a vostra cumpagnia à risparmià tempu è soldi automatizendu è migliurà e prucedure regulare. Una volta chì l'AI hè in u locu, pudete esse cunvinta chì queste attività seranu compie più rapidamente, accuratamente è affidabile chè una persona puderia. Tuttavia, per incorpore AI in i sistemi è i servizii di a vostra cumpagnia, avete bisognu di sviluppatori di software chì sò capaci di fà.
Inoltre, quelli sviluppatori anu da esse familiarizatu cù e migliori lingue AI. Ogni lingua hà u so propiu inseme di punti di forza è limitazioni, è ancu tratti distinti. Hè à voi di determinà quali caratteristiche sò più apprupriate per i vostri bisogni.
Cuminciamu è fighjemu alcuni di i principali linguaggi di prugrammazione per AI.
1. pitone
Python hè una lingua di prugrammazione d'altu livellu, interpretata, orientata à l'ughjettu chì enfatiza l'ideali di leggibilità di codice è simplicità. Avà, pudete pensà à Python cum'è u precursore di tutte l'altri lingue. A sintassi simplice di Python hè rispunsevuli di a so crescita meteorica in a popularità. Inoltre, a sintassi concisa permette di passà assai più tempu à sviluppà a struttura fundamentale, facendu Python una scelta eccellente per e prucedure di Machine Learning.
A facilità d'usu di Python hè più impurtante chè qualsiasi altra cosa per fà l'opzione più preferita trà l'ingegneri AI. Tuttavia, hè un altu rendiment è largamente utilizatu lingua di prugrammazione capace di prucedure cumplesse per una larga gamma di travaglii è piattaforme.
In quantu à a tecnulugia attuale, u mutivu più cruciale chì Python hè di solitu in cima hè chì i frameworks specifichi AI sò stati custruiti per a lingua. TensorFlow, un toolkit open-source cuncepitu in particulare per l'apprendimentu automaticu chì pò esse usatu per a profonda reta neurale furmazione è inferenza, hè unu di i più populari. Trà l'altri frameworks centrati in AI sò:
- scikit-amparà - una biblioteca Python per a furmazione mudelli di apprendimentu machine.
- Keras hè una interfaccia di prugrammazione per calculi matematichi complicati.
- PyTorch hè una libreria Python per u processu di lingua visuale è naturali.
- Teanu hè un pacchettu chì permette di definisce, ottimisà è valutà espressioni matematiche.
2. C ++
C++ hè una estensione di lingua di computer chì pò esse usata per creà Redes neuronali. A velocità di C ++ hè u vantaghju più significativu postu chì u sviluppu di l'AI richiede computazioni complicate, è sta lingua pò accelerà i calculi. Hà un cuntrollu di memoria di livellu bassu è supporta l'applicazioni obligate à l'assi, l'applicazioni critiche per u rendiment, è cusì.
C ++ hà una sintassi cumplicata, ma hè menu caru di altre lingue cum'è Java. C ++ pò esse usatu in a prugrammazione di intelligenza artificiale per l'optimizazione di u mutore di ricerca è u ranking.
Unu di i mutivi di questu hè a larga flessibilità di a lingua, chì a rende ideale per applicazioni intensive di risorse. C ++ hè una lingua di prugrammazione di livellu bassu chì migliurà a gestione di u mudellu AI in a produzzione. E, mentri C ++ pò micca esse a prima opzione per i programatori AI, vale a pena nutà chì parechji frameworks d'apprendimentu profondu è macchina sò sviluppati in C ++.
TensorFlow, u framework di apprendimentu automaticu più populari, hè statu scrittu in C++. Hè statu ancu usatu per custruisce l'Architettura Convoluzionale per l'Incrustazione Rapida di Funzioni quadru di apprendimentu prufondu (Caffe).
3. R Lingua di Programazione
R hè a lingua standard più usata, è hè stata cuncepita principalmente per l'analisi statistiche è a visualizazione di dati grafichi. Hè una lingua di prugrammazione populari trà i minatori di dati è i statistichi. Hè open-source è hà una grande cumunità AI. R hè notevolmente efficace per a ricerca di l'Intelligenza Artificiale chì incorpora analisi di serie temporale, teste statistiche, modellazione lineare è non lineare, è clustering.
A lingua hè orientata à l'ughjettu, estensibile, è permette à l'uggetti di esse manipulati da altre lingue. L'efficienza di R in u processu di dati è l'analisi hè unu di i so vantaghji più significativi. Havi ancu eccellenti capacità di cartografi. R, invece, hè difficiule d'amparà. Hè lento è hà difetti di sicurezza.
I pacchetti espansi deve esse cunsideratu più di e capacità generale di R. Pacchetti cum'è Gmodels, RODBC, OneR, è Tm furnisce un supportu largu per l'operazioni di Machine Learning. Quandu avete principiatu à amparà, vi vede chì e statistiche sò u fundamentu di AI è ML. U statutu open-source di R indica chì hè liberu d'utilizà. Hà una basa d'utilizatori grande.
4. JAVA
U linguaghju di prugrammazione Java hè un altu livellu, u scopu generale, prugrammazione orientata à l'ughjettu lingua. A sintassi di Java hè paragunabile à quelli di e lingue C è C++; in ogni modu, Java hè destinatu à esse autocontenutu è hà dipendenze minimu. JAVA hè senza dubbitu a lingua più usata in u pianeta per una varietà di attività, l'AI hè unu di elli.
L'esistenza di a Tecnulugia Virtual Machine hè u vantaghju più significativu di utilizà a lingua di prugrammazione JAVA. Cosa faci esattamente JVM? Ebbè, a Macchina Virtuale Java simplifica u prucessu di implementazione, risparmiendu tempu è energia da cumpilà l'applicazione una volta è una volta.
Big Data è AI sò inestricabilmente ligati, è i quadri di Big Data più prominenti, cum'è Fink, Hadoop, Hive è Spark, sò stati scritti in Java. Fornisce ancu una quantità di quadri di sviluppu AI, cumprese Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j, è MOA, OenNLP, Kubeflow, biblioteca Deep Java, Neuroph.
5. Scala
Scala hè un linguaghju di prugrammazione chì hè staticu, d'altu livellu, orientatu à l'ughjettu è funziunale. Hè stata creata cù l'intenzione di coglie i benefici di Java mentre mitigà alcuni di i so difetti. Scala hà creatu un metudu megliu per custruisce software intelligente cù l'ambiente Java Virtual Machine (JVM). Hè cumpatibile cù Java è JavaScript, è rende u sviluppu più faciule, più veloce è più produtivu
Scala hè diventatu un cumpunente essenziale di i sistemi di analisi di dati cum'è Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka è Akka Stream per via di queste caratteristiche. I svantaghji principali di Scala includenu una mancanza di supportu di a cumunità, l'adopzione limitata, limitazioni di cumpatibilità inversa è una curva d'apprendimentu alta.
Breeze hè u strumentu di apprendimentu automaticu più pupulare per Scala. Questa biblioteca combina a funziunalità di Matlab è a libreria NumPy di Python. Hè natu da a fusione di i prughjetti ScalaNLP è Scala. Breeze include assai di e capacità computazionali necessarie per creà sistemi AI attuali.
6. Julia
Julia hè un altru pruduttu high-end chì ùn hà micca ricevutu u ricunniscenza o u sustegnu di a cumunità chì merita. Tuttavia, e so caratteristiche ùn deludenu. Questa lingua di prugrammazione hè utile per una varietà di travaglii, ma eccelle in numeri è analisi di dati.
Julia hè un altru pruduttu high-end chì ùn hà micca ricevutu u ricunniscenza o u sustegnu di a cumunità chì merita. Tuttavia, e so caratteristiche ùn deludenu. Questa lingua di prugrammazione hè utile per una varietà di travaglii, ma eccelle in numeri è analisi di dati.
Julia furnisce DataFrames per trattà cun set di dati è cunducendu trasfurmazioni tipiche di dati per l'analisi statistiche è a scienza di dati. I pacchetti JuliaGraphs permettenu di travaglià cù dati cumminatori. Julia funziona bè cù basa di dati chì utilizanu i driver JDBC, ODBC è Spark. Hè a lingua ideale per creà Deep Learning codice nantu à u backend. jl è Flux.jl sò strumenti nativi di Julia, estremamente forti per Machine Learning è Intelligenza Artificiale.
7. Rust
Rust hè una lingua di prugrammazione multi-paradigma chì dà priorità à a rapidità, a sicurità è a cuncurrenza. Rust hà una sintassi paragunabile à C ++, anche si hè significativamente più sicura di memoria. I puntatori nulli, i puntatori pendenti è e corse di dati ùn sò micca permessi. A memoria è l'altri risorse sò trattati cù un metudu specializatu chì offre una gestione prevedibile cù pocu overhead, piuttostu chè per una raccolta automatica di basura.
In l'inchiesta annuale di sviluppatori di StackOverflow, a lingua di prugrammazione open-source hè stata chjamata u più populari. Parechje imprese IT impieganu principii Rust in i so prughjetti. Microsoft utilizò i principii Rust in u so prughjettu di Verona open-source. Rust hè cunsideratu cum'è una lingua di prova per a prugrammazione di l'infrastruttura sicura.
Rust hè una lingua sfida à amparà, postu chì hà bisognu di una cunniscenza di idee di prugrammazione orientata à l'ughjettu. Havi un compilatore lento è enormi schedarii binari com'è u risultatu. Ci hè solu uni pochi di biblioteche di machine learning sviluppate espressamente in Rust. Tuttavia, numerosi ligami à cumuni machine learning frameworks, cum'è PyTorch o TensorFlow, sò dispunibuli per i sviluppatori.
8. lisping
Dapoi l'anni 1960, Lisp hè stata largamente utilizata per u studiu scientificu in e discipline di lingue naturali, dimostrazioni di teoremi, è a suluzione di prublemi di Intelligenza Artificiale. Lisp hè statu inizialmente cuncepitu cum'è una lingua matematica pratica per a prugrammazione, ma diventò rapidamente una opzione populari trà i sviluppatori AI.
Più significativu, u creatore di Lisp (John McCarthy) era una figura maiò in u campu di l'IA, è a maiò parte di u so travagliu hè statu implementatu per un longu periodu.
A motivazione primaria per u sviluppu di Lisp era di stabilisce una rappresentazione matematica viable in codice. A causa di stu vantaghju intrinsicu, hè diventatu rapidamente a lingua di scelta per a ricerca AI. Parechji cuncetti di l'informatica, cum'è a ricursione, e strutture di dati di l'arburu è a tipografia dinamica, sò stati inventati in Lisp.
Lisp hè incredibilmente efficiente è permette l'esecuzione di u prugramma assai rapida. I prugrammi Lisp sò più chjuchi, più veloci à cuncepisce, facenu più veloce è sò più faciuli di mantene C++ o Java appricazzioni.
9. Sequentia
Prolog, unu di i primi linguaggi di prugrammazione, hè un quadru sufisticatu chì travaglia cù trè elementi: fatti, regule è obiettivi. Un sviluppatore deve identificà tutti i trè pezzi prima chì Prolog possa custruisce relazioni trà elli per ottene una cunclusione specifica esaminendu fatti è regule.
Prolog hè capaci di capiscenu è currispondenu mudelli, truvà è strutturate dati logicamente, è automaticamente backtracking un prucessu per scopre una strada megliu. In generale, a megliu applicazione di sta lingua in AI hè per risolve i prublemi, induve Prolog cerca una suluzione - o parechje.
In u risultatu, hè utilizatu in chatbots è assistenti virtuali cum'è Watson d'IBM. Prolog pò esse micca cusì diversu o simplice d'utilizà cum'è Python o Java, ma pò esse abbastanza utile. Prolog hè stata utilizata per sviluppà una quantità di biblioteche AI. Zamia-AI, per esempiu, hè un quadru chì furnisce cumpunenti è arnesi per u sviluppu di sistemi di trasfurmazioni di lingua aperta è lingua naturale.
U Prolog basatu machine learning i pacchetti mlu, cplint è cplint datasets sò ancu assai utili per a custruzione di l'intelligenza artificiale.
cunchiusioni
L'integrazione di u software AI in un ambiente cummerciale digià variatu richiede l'usu di una gamma di arnesi di prugrammazione, cum'è parechje lingue, frameworks è biblioteche. Sti tecnulugii spessu dumandanu gradi straordinarii di cumpetenza è sapè fà.
Tutte e lingue sopra citate sò scelte eccellenti per i prughjetti di Intelligenza Artificiale. Hè solu una questione di selezziunà u prughjettu ideale per i vostri bisogni. Cù una capiscitura basica di u prugettu, pudete selezziunate a lingua più apprupriata è aumentà l'efficienza di a vostra cumpagnia. Bona furtuna cù u vostru prossimu prughjettu AI!
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