Mae'r ymchwydd yn y galw am Ddeallusrwydd Artiffisial wedi golygu bod angen llogi nifer cynyddol o beirianwyr, ymchwilwyr a rhaglenwyr. Mae'n amhosibl rhagweld bodolaeth heb effaith neu gyfraniad AI. Mae AI yn hollbresennol, o chwilio am swyddi i ganfod post sbam, rhannu reidiau i gysylltiadau cyfryngau cymdeithasol, ac mae'n gwneud ein bywydau'n well ac yn haws.
Gall AI helpu'ch cwmni i arbed amser ac arian trwy awtomeiddio a gwella gweithdrefnau rheolaidd. Unwaith y bydd AI yn ei le, gallwch fod yn hyderus y bydd y gweithgareddau hynny'n cael eu cwblhau'n gyflymach, yn gywir ac yn fwy dibynadwy nag y gallai person. Fodd bynnag, er mwyn ymgorffori AI yn systemau a gwasanaethau eich cwmni, bydd angen datblygwyr meddalwedd arnoch sy'n gallu gwneud hynny.
Ar ben hynny, bydd angen i'r datblygwyr hynny fod yn gyfarwydd â'r ieithoedd AI gorau. Mae gan bob iaith ei chyfres ei hun o gryfderau a chyfyngiadau, yn ogystal â nodweddion gwahanol. Chi sydd i benderfynu pa nodweddion sydd fwyaf priodol ar gyfer eich anghenion.
Gadewch i ni ddechrau ac edrych ar rai o'r ieithoedd rhaglennu gorau ar gyfer AI.
1. Python
Mae Python yn iaith raglennu lefel uchel, wedi'i dehongli, sy'n canolbwyntio ar wrthrychau, sy'n pwysleisio delfrydau darllenadwyedd cod a symlrwydd. Ar hyn o bryd, efallai eich bod chi'n meddwl am Python fel rhagflaenydd pob iaith arall. Cystrawen syml Python sy'n gyfrifol am ei chynnydd meteorig mewn poblogrwydd. Ar ben hynny, mae'r gystrawen gryno yn caniatáu ichi dreulio llawer mwy o amser yn datblygu'r strwythur sylfaenol, gan wneud Python yn ddewis rhagorol ar gyfer gweithdrefnau Dysgu Peiriant.
Mae cyfeillgarwch defnyddiwr Python yn bwysicach na dim arall o ran ei wneud yn opsiwn a ffefrir fwyaf ymhlith peirianwyr AI. Serch hynny, mae'n berfformiad uchel ac yn cael ei ddefnyddio'n helaeth iaith raglennu sy'n gallu dilyn gweithdrefnau cymhleth ar gyfer ystod eang o swyddi a llwyfannau.
O ran y dechnoleg gyfredol, y rheswm mwyaf hanfodol mae Python fel arfer ar y brig yw bod fframweithiau AI-benodol wedi'u hadeiladu ar gyfer yr iaith. TensorFlow, pecyn cymorth ffynhonnell agored a ddyluniwyd yn arbennig ar gyfer dysgu peirianyddol y gellir ei ddefnyddio'n ddwfn rhwydwaith nefol hyfforddiant a chasgliad, yn un o'r rhai mwyaf poblogaidd. Ymhlith y fframweithiau AI-ganolog eraill mae:
- scikit-ddysgu — llyfrgell Python ar gyfer hyfforddiant modelau dysgu peiriannau.
- Keras yn rhyngwyneb rhaglennu ar gyfer cyfrifiadau mathemategol cymhleth.
- PyTorch yn llyfrgell Python ar gyfer prosesu iaith weledol a naturiol.
- Theano yn becyn sy'n eich galluogi i ddiffinio, optimeiddio, a gwerthuso ymadroddion mathemategol.
2. C + +
Estyniad iaith gyfrifiadurol yw C++ y gellir ei ddefnyddio i greu rhwydweithiau nefol. Cyflymder C++ yw'r fantais fwyaf arwyddocaol gan fod datblygiad AI yn gofyn am gyfrifiannau cymhleth, a gall yr iaith hon gyflymu'r cyfrifiadau. Mae ganddo reolaeth cof lefel isel ac mae'n cefnogi cymwysiadau a orfodir gan asedau, cymwysiadau sy'n hanfodol i berfformiad, ac ati.
Mae gan C++ gystrawen gymhleth ond mae'n rhatach nag ieithoedd eraill fel Java. Gellir defnyddio C++ mewn rhaglennu deallusrwydd artiffisial ar gyfer optimeiddio a graddio peiriannau chwilio.
Un o'r rhesymau am hyn yw hyblygrwydd eang yr iaith, sy'n ei gwneud yn ddelfrydol ar gyfer cymwysiadau sy'n defnyddio llawer o adnoddau. Mae C++ yn iaith raglennu lefel isel sy'n gwella rheolaeth y model AI wrth gynhyrchu. Ac, er efallai nad C ++ yw'r opsiwn cyntaf ar gyfer rhaglenwyr AI, mae'n werth nodi bod llawer o fframweithiau dysgu dwfn a pheiriant yn cael eu datblygu yn C ++.
Ysgrifennwyd TensorFlow, y fframwaith dysgu peiriant mwyaf poblogaidd, yn C++. Fe'i defnyddiwyd hefyd i adeiladu'r Bensaernïaeth Convolutional ar gyfer Ymgorffori Nodweddion Cyflym fframwaith dysgu dwfn (Caffi).
3. R Iaith Rhaglennu
R yw'r iaith safonol a ddefnyddir amlaf, ac fe'i cynlluniwyd yn bennaf ar gyfer dadansoddi ystadegol ac arddangos data graffigol. Mae'n iaith raglennu boblogaidd ymhlith glowyr data ac ystadegwyr. Mae'n ffynhonnell agored ac mae ganddo gymuned AI sylweddol. Mae R yn hynod effeithiol ar gyfer ymchwil Deallusrwydd Artiffisial sy'n ymgorffori dadansoddiad cyfres amser, profion ystadegol, modelu llinol ac aflinol, a chlystyru.
Mae'r iaith yn wrthrych-ganolog, yn estynadwy, ac yn caniatáu i wrthrychau gael eu trin gan ieithoedd eraill. Effeithlonrwydd R wrth brosesu a dadansoddi data yw un o'i fanteision mwyaf arwyddocaol. Mae ganddo hefyd sgiliau siartio rhagorol. Mae R, ar y llaw arall, yn anodd ei ddysgu. Mae'n swrth ac mae ganddo ddiffygion diogelwch.
Dylid ystyried y pecynnau estynedig yn fwy na galluoedd cyffredinol R. Mae pecynnau fel Gmodels, RODBC, OneR, a Tm yn darparu cefnogaeth helaeth ar gyfer gweithrediadau Dysgu Peiriannau. Ar ôl i chi ddechrau dysgu, fe welwch mai ystadegau yw sylfaen AI ac ML. Mae statws ffynhonnell agored R yn dangos ei fod yn rhad ac am ddim i'w ddefnyddio. Mae ganddo sylfaen defnyddwyr sizable.
4. JAVA
Mae iaith raglennu Java yn lefel uchel, pwrpas cyffredinol, rhaglennu gwrthrychau-ganolog iaith. Mae cystrawen Java yn debyg i gystrawen yr ieithoedd C a C++; fodd bynnag, mae Java i fod i fod yn hunangynhwysol ac ychydig iawn o ddibyniaethau sydd ganddo. Gellir dadlau mai JAVA yw'r iaith a ddefnyddir fwyaf ar y blaned ar gyfer amrywiaeth o weithgareddau, gyda AI yn un ohonynt.
Bodolaeth Technoleg Peiriant Rhithwir yw'r fantais fwyaf arwyddocaol o ddefnyddio iaith raglennu JAVA. Beth yn union mae JVM yn ei wneud? Wel, mae'r Java Virtual Machine yn symleiddio'r broses weithredu, gan arbed amser ac egni i chi rhag llunio'r cais dro ar ôl tro.
Mae cysylltiad annatod rhwng Data Mawr ac AI, ac ysgrifennwyd y fframweithiau Data Mawr amlycaf, megis Fink, Hadoop, Hive, a Spark, yn Java. Mae hefyd yn darparu nifer o fframweithiau datblygu AI, gan gynnwys Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j, a MOA, OenNLP, Kubeflow, llyfrgell Deep Java, Neuroph.
5. Scala
Mae Scala yn iaith raglennu sydd wedi'i theipio'n statig, lefel uchel, gwrthrych-ganolog, a swyddogaethol. Fe'i crëwyd gyda'r bwriad o fedi buddion Java tra'n lliniaru rhai o'i ddiffygion. Creodd Scala ddull gwell ar gyfer adeiladu meddalwedd deallus gan ddefnyddio amgylchedd Java Virtual Machine (JVM). Mae'n gydnaws â Java a JavaScript, ac mae'n gwneud datblygiad yn haws, yn gyflymach ac yn fwy cynhyrchiol
Mae Scala wedi dod yn elfen hanfodol o systemau dadansoddi data fel Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka, ac Akka Stream o ganlyniad i'r nodweddion hyn. Mae prif anfanteision Scala yn cynnwys diffyg cefnogaeth gymunedol, mabwysiadu cyfyngedig, cyfyngiadau cydnawsedd yn ôl, a chromlin ddysgu uchel.
Breeze yw'r offeryn dysgu peiriant mwyaf poblogaidd ar gyfer Scala. Mae'r llyfrgell hon yn cyfuno ymarferoldeb Matlab a llyfrgell Python's NumPy. Deilliodd o uno prosiectau ScalaNLP a Scala. Mae Breeze yn cynnwys llawer o'r galluoedd cyfrifiannol sydd eu hangen i greu systemau AI cyfredol.
6. Julia
Mae Julia yn gynnyrch pen uchel arall sydd heb gael y gydnabyddiaeth na'r gefnogaeth gymunedol y mae'n ei haeddu. Serch hynny, nid yw ei nodweddion yn siomi. Mae'r iaith raglennu hon yn ddefnyddiol ar gyfer amrywiaeth o swyddi, ond mae'n rhagori ar ddadansoddi niferoedd a data.
Mae Julia yn gynnyrch pen uchel arall sydd heb gael y gydnabyddiaeth na'r gefnogaeth gymunedol y mae'n ei haeddu. Serch hynny, nid yw ei nodweddion yn siomi. Mae'r iaith raglennu hon yn ddefnyddiol ar gyfer amrywiaeth o swyddi, ond mae'n rhagori ar ddadansoddi niferoedd a data.
Mae Julia yn darparu DataFrames i ddelio â setiau data a chynnal trawsnewidiadau data nodweddiadol ar gyfer dadansoddi ystadegol a gwyddor data. Mae pecynnau JuliaGraphs yn caniatáu ichi weithio gyda data cyfunol. Mae Julia yn gweithio'n dda gyda chronfeydd data gan ddefnyddio gyrwyr JDBC, ODBC, a Spark. Dyma'r iaith ddelfrydol ar gyfer creu Dysgu Dwfn cod ar y cefn. jl a Flux.jl yw Julia-frodorol, offer hynod o gryf ar gyfer Dysgu Peiriannau a Deallusrwydd Artiffisial.
7. RUST
Mae Rust yn iaith raglennu aml-batrwm sy'n blaenoriaethu cyflymder, diogelwch a chyfoes. Mae gan Rust gystrawen sy'n debyg i C++, er ei bod yn llawer mwy diogel o ran cof. Ni chaniateir awgrymiadau null, awgrymiadau hongian, na rasys data. Mae cof ac adnoddau eraill yn cael eu trin gan ddefnyddio dull arbenigol sy'n cynnig rheolaeth ragweladwy heb fawr o orbenion, yn hytrach na thrwy gasglu sbwriel yn awtomatig.
Yn arolwg datblygwyr blynyddol StackOverflow, enwyd yr iaith raglennu ffynhonnell agored fel y mwyaf poblogaidd. Mae llawer o fusnesau TG yn defnyddio egwyddorion Rust yn eu prosiectau. Defnyddiodd Microsoft egwyddorion Rust yn ei brosiect ffynhonnell agored Verona. Mae Rust yn cael ei hystyried yn iaith brofi ar gyfer rhaglennu seilwaith diogel.
Mae Rust yn iaith heriol i'w dysgu gan fod angen dealltwriaeth o syniadau rhaglennu sy'n canolbwyntio ar wrthrychau. Mae ganddo casglwr swrth a ffeiliau deuaidd enfawr o ganlyniad. Dim ond ychydig o lyfrgelloedd dysgu peirianyddol sydd wedi'u datblygu'n benodol yn Rust. Fodd bynnag, rhwymiadau niferus i gyffredin dysgu peiriant mae fframweithiau, fel PyTorch neu TensorFlow, ar gael i ddatblygwyr.
8. lisp
Ers y 1960au, mae Lisp wedi cael ei ddefnyddio'n helaeth ar gyfer astudiaeth wyddonol yn nisgyblaethau ieithoedd naturiol, proflenni theorem, a datrys materion Deallusrwydd Artiffisial. Dyluniwyd Lisp yn wreiddiol fel iaith fathemategol ymarferol ar gyfer rhaglennu, ond yn gyflym daeth yn opsiwn poblogaidd ymhlith datblygwyr AI.
Yn fwy arwyddocaol, roedd crëwr Lisp (John McCarthy) yn ffigwr mawr ym maes AI, ac roedd llawer o'i waith wedi'i roi ar waith am gyfnod hir.
Y prif gymhelliant ar gyfer datblygu Lisp oedd sefydlu cynrychiolaeth fathemategol hyfyw mewn cod. Oherwydd y fantais gynhenid hon, daeth yn ddewis iaith yn gyflym ar gyfer ymchwil AI. Dyfeisiwyd llawer o gysyniadau cyfrifiadureg, megis dychwelyd, strwythurau data coed, a theipio deinamig, yn Lisp.
Mae Lisp yn hynod o effeithlon ac yn galluogi gweithredu rhaglen gyflym iawn. Mae rhaglenni Lisp yn llai, yn gyflymach i'w dylunio, yn perfformio'n gyflymach, ac yn haws i'w cynnal na C++ neu Java ceisiadau.
9. Prolog
Mae Prolog, un o'r ieithoedd rhaglennu cynharaf, yn fframwaith soffistigedig sy'n gweithio gyda thair elfen: ffeithiau, rheolau ac amcanion. Rhaid i ddatblygwr nodi'r tri darn cyn y gall Prolog adeiladu perthynas rhyngddynt er mwyn dod i gasgliad penodol trwy archwilio ffeithiau a rheolau.
Mae Prolog yn gallu deall a chyfateb patrymau, canfod a strwythuro data yn rhesymegol, ac ôl-dracio proses yn awtomatig i ddarganfod llwybr gwell. Ar y cyfan, cymhwysiad gorau'r iaith hon mewn AI yw datrys problemau, lle mae Prolog yn chwilio am ateb - neu sawl un.
O ganlyniad, fe'i defnyddir mewn chatbots a chynorthwywyr rhithwir fel Watson IBM. Efallai na fydd Prolog mor amrywiol neu mor syml i'w ddefnyddio â Python neu Java, ond fe allai fod yn eithaf defnyddiol. Defnyddiwyd Prolog i ddatblygu nifer o lyfrgelloedd AI. Mae Zamia-AI, er enghraifft, yn fframwaith sy'n darparu cydrannau ac offer ar gyfer datblygu systemau prosesu lleferydd ac iaith naturiol ffynhonnell agored.
Y Prolog-seiliedig dysgu peiriant Mae pecynnau setiau data mlu, cplint a cplint hefyd yn ddefnyddiol iawn ar gyfer adeiladu deallusrwydd artiffisial.
Casgliad
Mae integreiddio meddalwedd deallusrwydd artiffisial i amgylchedd busnes sydd eisoes yn amrywiol yn golygu bod angen defnyddio ystod o offer rhaglennu, megis nifer o ieithoedd, fframweithiau, a llyfrgelloedd. Mae'r technolegau hyn yn aml yn gofyn am raddau rhyfeddol o gymhwysedd ac arbenigedd.
Mae pob un o'r ieithoedd a grybwyllir uchod yn ddewisiadau gwych ar gyfer prosiectau Deallusrwydd Artiffisial. Yn syml, mae'n fater o ddewis y prosiect delfrydol ar gyfer eich anghenion. Gyda dealltwriaeth sylfaenol o'r prosiect, gallwch ddewis yr iaith fwyaf priodol a chynyddu effeithlonrwydd eich cwmni. Pob lwc gyda'ch prosiect AI nesaf!
Gadael ymateb