Indholdsfortegnelse[Skjule][At vise]
Den stigende efterspørgsel efter kunstig intelligens har nødvendiggjort ansættelsen af et stigende antal ingeniører, forskere og programmører. Det er umuligt at forestille sig eksistens uden virkningen eller bidraget fra AI. AI er allestedsnærværende, fra jobsøgning til spam-mail-detektion, ride-sharing til sociale medieforbindelser, og det gør vores liv bedre og lettere.
AI kan hjælpe din virksomhed med at spare tid og penge ved at automatisere og forbedre regelmæssige procedurer. Når AI er på plads, kan du være sikker på, at disse aktiviteter vil blive gennemført hurtigere, præcist og mere pålideligt, end en person kunne. Men for at inkorporere AI i din virksomheds systemer og tjenester, skal du bruge softwareudviklere, der er i stand til det.
Desuden skal disse udviklere være fortrolige med de fineste AI-sprog. Hvert sprog har sit eget sæt af styrker og begrænsninger, såvel som særskilte træk. Det er op til dig at bestemme, hvilke funktioner der passer bedst til dine behov.
Lad os komme i gang og se på nogle af de bedste programmeringssprog til AI.
1. Python
Python er et højt niveau, fortolket, objektorienteret programmeringssprog, der understreger idealerne om kodelæsbarhed og enkelhed. Lige nu kan du tænke på Python som forløberen for alle andre sprog. Pythons simple syntaks er ansvarlig for dens hastige stigning i popularitet. Ydermere giver den kortfattede syntaks dig mulighed for at bruge betydeligt mere tid på at udvikle den grundlæggende struktur, hvilket gør Python til et fremragende valg til Machine Learning-procedurer.
Pythons brugervenlighed er vigtigere end noget andet for at gøre det til den mest foretrukne mulighed blandt AI-ingeniører. Ikke desto mindre er det en højtydende og flittigt brugt programmeringssprog, der er i stand til komplekse procedurer til en bred vifte af jobs og platforme.
Med hensyn til den nuværende teknologi er den mest afgørende grund til, at Python normalt er i toppen, at AI-specifikke rammer blev bygget til sproget. TensorFlow, et open source-værktøjssæt designet specielt til maskinlæring, der kan bruges til dyb neurale netværk træning og inferens, er en af de mest populære. Blandt de andre AI-centrerede rammer er:
- scikit-lære — et Python-bibliotek til træning maskinlæringsmodeller.
- Keras er en programmeringsgrænseflade til komplicerede matematiske beregninger.
- PyTorch er et Python-bibliotek til visuel og naturlig sprogbehandling.
- Theano er en pakke, der giver dig mulighed for at definere, optimere og evaluere matematiske udtryk.
2. C + +
C++ er en computersprogudvidelse, der kan bruges til at oprette neurale netværk. Hastigheden af C++ er den største fordel, da AI-udvikling kræver komplicerede beregninger, og dette sprog kan fremskynde beregningerne. Den har hukommelseskontrol på lavt niveau og understøtter aktiv-tvungne applikationer, ydeevnekritiske applikationer og så videre.
C++ har en kompliceret syntaks, men er billigere end andre sprog såsom Java. C++ kan bruges i programmering af kunstig intelligens til søgemaskineoptimering og rangering.
En af grundene til dette er sprogets brede fleksibilitet, som gør det ideelt til ressourcekrævende applikationer. C++ er et programmeringssprog på lavt niveau, der forbedrer styringen af AI-modellen i produktionen. Og selvom C++ måske ikke er den første mulighed for AI-programmører, er det værd at bemærke, at mange dybe rammer og maskinlæringsrammer er udviklet i C++.
TensorFlow, den mest populære maskinlæringsramme, blev skrevet i C++. Det blev også brugt til at bygge Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding dyb læringsramme (Café).
3. R Programmeringssprog
R er det mest brugte standardsprog, og det er primært designet til statistisk analyse og grafisk datavisning. Det er et populært programmeringssprog blandt dataminere og statistikere. Det er open source og har et betydeligt AI-fællesskab. R er især effektiv til forskning i kunstig intelligens, der inkorporerer tidsserieanalyse, statistisk test, lineær og ikke-lineær modellering og klyngedannelse.
Sproget er objektorienteret, kan udvides og tillader objekter at blive manipuleret af andre sprog. R's effektivitet i databehandling og analyse er en af dens væsentligste fordele. Det har også fremragende kortfærdigheder. R er derimod svær at lære. Den er træg og har sikkerhedsfejl.
De udvidede pakker bør betragtes som mere end de generelle muligheder i R. Pakker som Gmodels, RODBC, OneR og Tm giver omfattende support til Machine Learning-operationer. Når du begynder at lære, vil du se, at statistik er grundlaget for AI og ML. R's open source-status indikerer, at det er gratis at bruge. Den har en betydelig brugerbase.
4. JAVA
Java-programmeringssproget er et højt niveau, generelt formål, objektorienteret programmering Sprog. Javas syntaks er sammenlignelig med sprogene C og C++; Java er dog beregnet til at være selvstændig og har minimale afhængigheder. JAVA er uden tvivl det mest udbredte sprog på planeten til en række aktiviteter, hvor AI er en af dem.
Eksistensen af Virtual Machine Technology er den største fordel ved at bruge programmeringssproget JAVA. Hvad gør JVM helt præcist? Nå, Java Virtual Machine forenkler implementeringsprocessen og sparer dig tid og energi fra at kompilere applikationen igen og igen.
Big Data og AI er uløseligt forbundet, og de mest fremtrædende Big Data-frameworks, såsom Fink, Hadoop, Hive og Spark, blev skrevet i Java. Det giver også en række AI-udviklingsrammer, herunder Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j og MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java-bibliotek, Neuroph.
5. Scala
Scala er et programmeringssprog, der er statisk skrevet, højt niveau, objektorienteret og funktionelt. Det blev skabt med den hensigt at høste fordelene ved Java og samtidig afbøde nogle af dets fejl. Scala skabte en bedre metode til at bygge intelligent software ved hjælp af Java Virtual Machine (JVM) miljøet. Det er kompatibelt med Java og JavaScript, og det gør udvikling lettere, hurtigere og mere produktiv
Scala er blevet en væsentlig komponent i dataanalysesystemer som Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka og Akka Stream som et resultat af disse egenskaber. Scalas største ulemper inkluderer mangel på fællesskabsstøtte, begrænset adoption, bagudkompatibilitetsbegrænsninger og en høj indlæringskurve.
Breeze er det mest populære maskinlæringsværktøj til Scala. Dette bibliotek kombinerer Matlabs funktionalitet og Pythons NumPy-bibliotek. Det opstod ved sammenlægningen af ScalaNLP- og Scala-projekterne. Breeze inkluderer mange af de beregningsmuligheder, der kræves for at skabe nuværende AI-systemer.
6. Julia
Julia er et andet avanceret produkt, der ikke har fået den anerkendelse eller fællesskabsstøtte, det fortjener. Ikke desto mindre skuffer dens funktioner ikke. Dette programmeringssprog er nyttigt til en række forskellige job, men det udmærker sig ved tal og dataanalyse.
Julia er et andet avanceret produkt, der ikke har fået den anerkendelse eller fællesskabsstøtte, det fortjener. Ikke desto mindre skuffer dens funktioner ikke. Dette programmeringssprog er nyttigt til en række forskellige job, men det udmærker sig ved tal og dataanalyse.
Julia leverer DataFrames til at håndtere datasæt og udføre typiske datatransformationer til statistisk analyse og datavidenskab. JuliaGraphs-pakker giver dig mulighed for at arbejde med kombinatoriske data. Julia fungerer godt med databaser, der bruger JDBC-, ODBC- og Spark-drivere. Det er det ideelle sprog til at skabe Deep Learning kode på backend. jl og Flux.jl er Julia-native, ekstremt stærke værktøjer til Machine Learning og Artificial Intelligence.
7. RUST
Rust er et multiparadigme programmeringssprog, der prioriterer hastighed, sikkerhed og samtidighed. Rust har en syntaks, der kan sammenlignes med C++, selvom den er væsentligt mere hukommelsessikker. Nulpointere, dinglende pointere og dataløb er ikke tilladt. Hukommelse og andre ressourcer håndteres ved hjælp af en specialiseret metode, der tilbyder forudsigelig styring med lidt overhead, snarere end ved automatisk affaldsindsamling.
I StackOverflows årlige udviklerundersøgelse blev open source-programmeringssproget kåret som det mest populære. Mange it-virksomheder anvender Rust-principper i deres projekter. Microsoft brugte Rust-principperne i sit open source Verona-projekt. Rust betragtes som et testsprog for sikker infrastrukturprogrammering.
Rust er et udfordrende sprog at lære, da det kræver en forståelse af objektorienterede programmeringsideer. Det har en træg compiler og enorme binære filer som resultat. Der er kun nogle få maskinlæringsbiblioteker udviklet udtrykkeligt i Rust. Men talrige bindinger til fælles machine learning rammer, såsom PyTorch eller TensorFlow, er tilgængelige for udviklere.
8. lisp
Siden 1960'erne er Lisp blevet brugt i vid udstrækning til videnskabelige studier inden for disciplinerne naturlige sprog, teorembeviser og løsningen af problemer med kunstig intelligens. Lisp blev oprindeligt designet som et praktisk matematisk sprog til programmering, men det blev hurtigt en populær mulighed blandt AI-udviklere.
Mere væsentligt var, at skaberen af Lisp (John McCarthy) var en stor figur inden for kunstig intelligens, og meget af hans arbejde var blevet implementeret i en lang periode.
Den primære motivation for at udvikle Lisp var at etablere en levedygtig matematisk repræsentation i kode. På grund af denne iboende fordel blev det hurtigt det foretrukne sprog for AI-forskning. Mange computervidenskabelige begreber, såsom rekursion, trædatastrukturer og dynamisk typning, blev opfundet i Lisp.
Lisp er utroligt effektivt og muliggør meget hurtig programafvikling. Lisp-programmer er mindre, hurtigere at designe, udfører hurtigere og er nemmere at vedligeholde end C++ eller Java applikationer.
9. prolog
Prolog, et af de tidligste programmeringssprog, er en sofistikeret ramme, der arbejder med tre elementer: fakta, regler og mål. En udvikler skal identificere alle tre dele, før Prolog kan konstruere relationer mellem dem for at opnå en specifik konklusion ved at undersøge fakta og regler.
Prolog er i stand til at forstå og matche mønstre, finde og strukturere data logisk og automatisk spore en proces tilbage for at finde en bedre vej. Samlet set er den bedste anvendelse af dette sprog i AI til problemløsning, hvor Prolog leder efter en løsning – eller flere.
Som følge heraf bruges det i chatbots og virtuelle assistenter som IBMs Watson. Prolog er måske ikke så forskelligartet eller enkel at bruge som Python eller Java, men det kan være ret nyttigt. Prolog er blevet brugt til at udvikle en række AI-biblioteker. Zamia-AI, for eksempel, er en ramme, der leverer komponenter og værktøjer til udvikling af open source tale- og naturligt sprogbehandlingssystemer.
Den Prolog-baserede machine learning pakker mlu, cplint og cplint datasæt er også yderst nyttige til at bygge kunstig intelligens.
Konklusion
At integrere AI-software i et allerede varieret forretningsmiljø kræver brug af en række programmeringsværktøjer, såsom flere sprog, rammer og biblioteker. Disse teknologier kræver ofte ekstraordinære grader af kompetence og ekspertise.
Alle de ovennævnte sprog er fremragende valg til kunstig intelligens-projekter. Det er simpelthen et spørgsmål om at vælge det ideelle projekt til dine behov. Med en grundlæggende forståelse af projektet kan du vælge det mest passende sprog og øge din virksomheds effektivitet. Held og lykke med dit næste AI-projekt!
Giv en kommentar