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Der Anstieg der Nachfrage nach künstlicher Intelligenz hat die Einstellung einer steigenden Zahl von Ingenieuren, Forschern und Programmierern erforderlich gemacht. Es ist unmöglich, sich eine Existenz ohne die Auswirkungen oder den Beitrag von KI vorzustellen. KI ist allgegenwärtig, von der Jobsuche über die Spam-E-Mail-Erkennung, Mitfahrgelegenheiten bis hin zu Social-Media-Verbindungen, und sie macht unser Leben besser und einfacher.
KI kann Ihrem Unternehmen helfen, Zeit und Geld zu sparen, indem regelmäßige Abläufe automatisiert und verbessert werden. Sobald die KI eingerichtet ist, können Sie sicher sein, dass diese Aktivitäten schneller, genauer und zuverlässiger ausgeführt werden, als es ein Mensch könnte. Um jedoch KI in die Systeme und Dienste Ihres Unternehmens zu integrieren, benötigen Sie Softwareentwickler, die dazu in der Lage sind.
Darüber hinaus müssen diese Entwickler mit den besten KI-Sprachen vertraut sein. Jede Sprache hat ihre eigenen Stärken und Einschränkungen sowie unterschiedliche Merkmale. Es liegt an Ihnen, zu bestimmen, welche Funktionen für Ihre Bedürfnisse am besten geeignet sind.
Fangen wir an und schauen uns einige der besten Programmiersprachen für KI an.
1. Python
Python ist eine hochrangige, interpretierte, objektorientierte Programmiersprache, die die Ideale der Lesbarkeit und Einfachheit von Code betont. Im Moment können Sie sich Python als Vorläufer aller anderen Sprachen vorstellen. Die einfache Syntax von Python ist für seinen kometenhaften Popularitätsanstieg verantwortlich. Darüber hinaus können Sie dank der prägnanten Syntax erheblich mehr Zeit für die Entwicklung der grundlegenden Struktur aufwenden, was Python zu einer hervorragenden Wahl für Verfahren des maschinellen Lernens macht.
Die Benutzerfreundlichkeit von Python ist wichtiger als alles andere, um es zur bevorzugten Option unter KI-Ingenieuren zu machen. Nichtsdestotrotz ist es eine leistungsstarke und ausgiebig genutzte Programmiersprache, die komplexe Prozeduren ausführen kann für eine Vielzahl von Jobs und Plattformen.
In Bezug auf die aktuelle Technologie ist der wichtigste Grund, warum Python normalerweise an der Spitze steht, dass KI-spezifische Frameworks für die Sprache erstellt wurden. TensorFlow, ein Open-Source-Toolkit, das speziell für maschinelles Lernen entwickelt wurde und für Deep neuronale Netzwerk Training und Inferenz, ist eine der beliebtesten. Zu den anderen KI-zentrierten Frameworks gehören:
- scikit-lernen — eine Python-Bibliothek für das Training Modelle des maschinellen Lernens.
- Keras ist eine Programmierschnittstelle für komplizierte mathematische Berechnungen.
- PyTorch ist eine Python-Bibliothek für die visuelle und natürliche Sprachverarbeitung.
- Theano ist ein Paket, mit dem Sie mathematische Ausdrücke definieren, optimieren und auswerten können.
2. C + +
C++ ist eine Computersprachenerweiterung, die zum Erstellen verwendet werden kann Neuronale Netze. Die Geschwindigkeit von C++ ist der bedeutendste Vorteil, da die KI-Entwicklung komplizierte Berechnungen erfordert und diese Sprache die Berechnungen beschleunigen kann. Es verfügt über eine Low-Level-Speichersteuerung und unterstützt Asset-bedingte Anwendungen, leistungskritische Anwendungen und so weiter.
C++ hat eine komplizierte Syntax, ist aber kostengünstiger als andere Sprachen wie Java. C++ kann in der Programmierung künstlicher Intelligenz für die Suchmaschinenoptimierung und das Ranking verwendet werden.
Einer der Gründe dafür ist die große Flexibilität der Sprache, die sie ideal für ressourcenintensive Anwendungen macht. C++ ist eine Low-Level-Programmiersprache, die die Verwaltung des KI-Modells in der Produktion verbessert. Und obwohl C++ vielleicht nicht die erste Option für KI-Programmierer ist, ist es erwähnenswert, dass viele Deep- und Machine-Learning-Frameworks in C++ entwickelt werden.
TensorFlow, das beliebteste Framework für maschinelles Lernen, wurde in C++ geschrieben. Es wurde auch verwendet, um die Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding zu erstellen Deep Learning Framework (Kaffee).
3. R-Programmiersprache
R ist die am häufigsten verwendete Standardsprache und wurde hauptsächlich für die statistische Analyse und grafische Datenanzeige entwickelt. Es ist eine beliebte Programmiersprache unter Data Minern und Statistikern. Es ist Open Source und hat eine beträchtliche KI-Community. R ist besonders effektiv für die Forschung zur künstlichen Intelligenz, die Zeitreihenanalyse, statistisches Testen, lineare und nichtlineare Modellierung und Clustering umfasst.
Die Sprache ist objektorientiert, erweiterbar und ermöglicht die Manipulation von Objekten durch andere Sprachen. Die Effizienz von R bei der Datenverarbeitung und -analyse ist einer der wichtigsten Vorteile. Es verfügt auch über hervorragende Diagrammfähigkeiten. R hingegen ist schwer zu lernen. Es ist träge und hat Sicherheitslücken.
Die erweiterten Pakete sollten mehr als die allgemeinen Funktionen von R berücksichtigt werden. Pakete wie Gmodels, RODBC, OneR und Tm bieten umfassende Unterstützung für maschinelle Lernvorgänge. Sobald Sie mit dem Lernen beginnen, werden Sie feststellen, dass Statistiken die Grundlage von KI und ML sind. Der Open-Source-Status von R zeigt an, dass es kostenlos verwendet werden kann. Es hat eine beträchtliche Benutzerbasis.
4. JAVA
Die Programmiersprache Java ist eine allgemeine, universelle, Objekt orientierte Programmierung Sprache. Die Syntax von Java ist mit der der Sprachen C und C++ vergleichbar; Java soll jedoch eigenständig sein und hat minimale Abhängigkeiten. JAVA ist wohl die am weitesten verbreitete Sprache auf dem Planeten für eine Vielzahl von Aktivitäten, darunter KI.
Die Existenz der Virtual-Machine-Technologie ist der bedeutendste Vorteil der Verwendung der Programmiersprache JAVA. Was genau macht JVM? Nun, die Java Virtual Machine vereinfacht den Implementierungsprozess und spart Ihnen Zeit und Energie, da Sie die Anwendung immer wieder neu kompilieren müssen.
Big Data und KI sind untrennbar miteinander verbunden, und die bekanntesten Big-Data-Frameworks wie Fink, Hadoop, Hive und Spark wurden in Java geschrieben. Es bietet auch eine Reihe von KI-Entwicklungsframeworks, darunter Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j und MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java Library, Neuroph.
5. Scala
Scala ist eine Programmiersprache, die statisch typisiert, auf hoher Ebene, objektorientiert und funktional ist. Es wurde mit der Absicht erstellt, die Vorteile von Java zu nutzen und gleichzeitig einige seiner Mängel zu mildern. Scala hat eine bessere Methode zum Erstellen intelligenter Software mithilfe der Java Virtual Machine (JVM)-Umgebung entwickelt. Es ist mit Java und JavaScript kompatibel und macht die Entwicklung einfacher, schneller und produktiver
Aufgrund dieser Eigenschaften ist Scala zu einem wesentlichen Bestandteil von Datenanalysesystemen wie Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka und Akka Stream geworden. Zu den Hauptnachteilen von Scala gehören ein Mangel an Community-Unterstützung, begrenzte Akzeptanz, Einschränkungen der Abwärtskompatibilität und eine hohe Lernkurve.
Breeze ist das beliebteste Tool für maschinelles Lernen für Scala. Diese Bibliothek kombiniert die Funktionalität von Matlab und die NumPy-Bibliothek von Python. Es entstand aus der Fusion der Projekte ScalaNLP und Scala. Breeze enthält viele der Rechenfunktionen, die zum Erstellen aktueller KI-Systeme erforderlich sind.
6. Julia
Julia ist ein weiteres High-End-Produkt, das nicht die Anerkennung oder Community-Unterstützung erhalten hat, die es verdient. Trotzdem enttäuschen seine Funktionen nicht. Diese Programmiersprache ist für eine Vielzahl von Jobs hilfreich, zeichnet sich jedoch durch Zahlen und Datenanalyse aus.
Julia ist ein weiteres High-End-Produkt, das nicht die Anerkennung oder Community-Unterstützung erhalten hat, die es verdient. Trotzdem enttäuschen seine Funktionen nicht. Diese Programmiersprache ist für eine Vielzahl von Jobs hilfreich, zeichnet sich jedoch durch Zahlen und Datenanalyse aus.
Julia stellt DataFrames bereit, um mit Datensätzen umzugehen und typische Datentransformationen für statistische Analysen und Data Science durchzuführen. JuliaGraphs-Pakete ermöglichen es Ihnen, mit kombinatorischen Daten zu arbeiten. Julia arbeitet gut mit Datenbanken, die JDBC-, ODBC- und Spark-Treiber verwenden. Es ist die ideale Sprache zum Gestalten Tiefes Lernen Code im Backend. jl und Flux.jl sind Julia-native, extrem starke Tools für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.
7. RUST
Rust ist eine Programmiersprache mit mehreren Paradigmen, die Geschwindigkeit, Sicherheit und Parallelität priorisiert. Rust hat eine mit C++ vergleichbare Syntax, ist aber deutlich speichersicherer. Nullzeiger, baumelnde Zeiger und Datenrennen sind nicht zulässig. Arbeitsspeicher und andere Ressourcen werden mit einer speziellen Methode gehandhabt, die eine vorhersagbare Verwaltung mit wenig Overhead bietet, anstatt durch automatische Garbage Collection.
In der jährlichen Entwicklerumfrage von StackOverflow wurde die Open-Source-Programmiersprache zur beliebtesten gekürt. Viele IT-Unternehmen wenden Rust-Prinzipien in ihren Projekten an. Microsoft nutzte die Rust-Prinzipien in seinem Open-Source-Verona-Projekt. Rust gilt als Testsprache für sichere Infrastrukturprogrammierung.
Rust ist eine schwierig zu erlernende Sprache, da es ein Verständnis von objektorientierten Programmierideen erfordert. Das Ergebnis sind ein langsamer Compiler und riesige Binärdateien. Es gibt nur wenige Machine-Learning-Bibliotheken, die ausdrücklich in Rust entwickelt wurden. Allerdings sind zahlreiche Bindungen zu üblich Maschinelles Lernen Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow stehen Entwicklern zur Verfügung.
8. Lispeln
Seit den 1960er Jahren wird Lisp häufig für wissenschaftliche Studien in den Disziplinen natürliche Sprachen, Theorembeweise und die Lösung von Problemen der künstlichen Intelligenz eingesetzt. Lisp wurde ursprünglich als praktische mathematische Programmiersprache entwickelt, wurde aber schnell zu einer beliebten Option unter KI-Entwicklern.
Noch wichtiger ist, dass der Schöpfer von Lisp (John McCarthy) eine bedeutende Persönlichkeit auf dem Gebiet der KI war und ein Großteil seiner Arbeit über einen langen Zeitraum hinweg umgesetzt wurde.
Die Hauptmotivation für die Entwicklung von Lisp bestand darin, eine praktikable mathematische Darstellung im Code zu erstellen. Aufgrund dieses intrinsischen Vorteils wurde es schnell zur Sprache der Wahl für die KI-Forschung. Viele Informatikkonzepte wie Rekursion, Baumdatenstrukturen und dynamische Typisierung wurden in Lisp erfunden.
Lisp ist unglaublich effizient und ermöglicht eine sehr schnelle Programmausführung. Lisp-Programme sind kleiner, schneller zu entwerfen, schneller auszuführen und einfacher zu warten als C++ oder Java um weitere Anwendungsbeispiele zu finden.
9. Prolog
Prolog, eine der frühesten Programmiersprachen, ist ein ausgeklügeltes Framework, das mit drei Elementen arbeitet: Fakten, Regeln und Ziele. Ein Entwickler muss alle drei Teile identifizieren, bevor Prolog Beziehungen zwischen ihnen aufbauen kann, um durch Untersuchung von Fakten und Regeln zu einer bestimmten Schlussfolgerung zu gelangen.
Prolog ist in der Lage, Muster zu verstehen und zuzuordnen, Daten logisch zu finden und zu strukturieren und einen Prozess automatisch zurückzuverfolgen, um einen besseren Weg zu finden. Insgesamt ist die beste Anwendung dieser Sprache in der KI die Problemlösung, bei der Prolog nach einer Lösung sucht – oder mehreren.
Daher wird es in Chatbots und virtuellen Assistenten wie Watson von IBM verwendet. Prolog ist vielleicht nicht so vielfältig oder einfach zu verwenden wie Python oder Java, aber es kann durchaus nützlich sein. Prolog wurde verwendet, um eine Reihe von KI-Bibliotheken zu entwickeln. Zamia-AI beispielsweise ist ein Framework, das Komponenten und Werkzeuge für die Entwicklung von Open-Source-Sprach- und Natural-Language-Processing-Systemen bereitstellt.
Die Prolog-basierte Maschinelles Lernen Die Pakete mlu, cplint und cplint-Datensätze sind ebenfalls sehr nützlich für den Aufbau künstlicher Intelligenz.
Zusammenfassung
Die Integration von KI-Software in ein bereits vielfältiges Geschäftsumfeld erfordert den Einsatz einer Reihe von Programmierwerkzeuge, wie mehrere Sprachen, Frameworks und Bibliotheken. Diese Technologien erfordern häufig ein außerordentliches Maß an Kompetenz und Know-how.
Alle oben genannten Sprachen sind eine ausgezeichnete Wahl für Projekte mit künstlicher Intelligenz. Es geht nur darum, das ideale Projekt für Ihre Bedürfnisse auszuwählen. Mit einem grundlegenden Verständnis des Projekts können Sie die am besten geeignete Sprache auswählen und die Effizienz Ihres Unternehmens steigern. Viel Glück bei Ihrem nächsten KI-Projekt!
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