Enhavtabelo[Kaŝi][Montri]
La pliiĝo de postulo je Artefarita Inteligenteco necesigis la dungadon de kreskanta nombro da inĝenieroj, esploristoj kaj programistoj. Estas neeble antaŭvidi ekziston sen la efiko aŭ kontribuo de AI. AI estas ĉiea, de laborserĉoj ĝis spampoŝta detekto, veturkundivido ĝis sociaj amaskomunikiloj, kaj ĝi plibonigas kaj plifaciligas nian vivon.
AI povas helpi vian kompanion ŝpari tempon kaj monon aŭtomatigante kaj plibonigante regulajn procedurojn. Post kiam AI estas en loko, vi povas esti certa, ke tiuj agadoj estos plenumitaj pli rapide, precize kaj fidinde ol homo povus. Tamen, por korpigi AI en la sistemojn kaj servojn de via kompanio, vi bezonos programistojn, kiuj kapablas fari tion.
Krome, tiuj programistoj devos koni la plej bonajn AI-lingvojn. Ĉiu lingvo havas sian propran aron de fortoj kaj limoj, same kiel apartajn trajtojn. Dependas de vi determini, kiuj funkcioj estas plej taŭgaj por viaj bezonoj.
Ni komencu kaj rigardu kelkajn el la ĉefaj programlingvoj por AI.
1. python
Python estas altnivela, interpretita, objekt-orientita programlingvo kiu emfazas la idealojn de kodlegebleco kaj simpleco. Ĝuste nun, vi eble pensas pri Python kiel la antaŭulo de ĉiuj aliaj lingvoj. La simpla sintakso de Python respondecas pri sia meteorika pliiĝo je populareco. Krome, la konciza sintakso permesas al vi pasigi konsiderinde pli da tempo evoluigante la fundamentan strukturon, igante Python bonega elekto por Maŝinlernado-proceduroj.
La uzantfacileco de Python estas pli grava ol io alia por fari ĝin la plej preferata opcio inter AI-inĝenieroj. Tamen, ĝi estas alt-efika kaj vaste uzata programlingvo kapabla je kompleksaj proceduroj por larĝa gamo de laborpostenoj kaj platformoj.
Koncerne nunan teknologion, la plej grava kialo, kial Python kutime estas ĉe la supro, estas ke AI-specifaj kadroj estis konstruitaj por la lingvo. TensorFlow, malfermfonta ilaro dizajnita precipe por maŝinlernado kiu povas esti uzata por profunda Neŭra reto trejnado kaj inferenco, estas unu el la plej popularaj. Inter la aliaj AI-centraj kadroj estas:
- scikit-lerni — Python-biblioteko por trejnado modeloj pri maŝinlernado.
- Keras estas programa interfaco por komplikaj matematikaj kalkuloj.
- PyTorch estas Python-biblioteko por vida kaj naturlingva prilaborado.
- Theano estas pako kiu permesas vin difini, optimumigi kaj taksi matematikajn esprimojn.
2. C ++
C++ estas komputillingva etendaĵo, kiu povas esti uzata por krei Neŭraj retoj. La rapideco de C++ estas la plej signifa avantaĝo ĉar AI-evoluo postulas komplikajn komputojn, kaj ĉi tiu lingvo povas akceli la kalkulojn. Ĝi havas malaltnivelan memorkontrolon kaj subtenas aktivaĵ-devitajn aplikojn, agado-kritikajn aplikojn, ktp.
C++ havas komplikan sintakson sed estas malpli multekosta ol aliaj lingvoj kiel Java. C++ povas esti uzata en artefarita inteligenteco programado por serĉilo-optimumigo kaj rangotabelo.
Unu el la kialoj de tio estas la larĝa fleksebleco de la lingvo, kiu igas ĝin ideala por rimedoj-intensaj aplikoj. C++ estas malaltnivela programlingvo kiu plibonigas la administradon de la AI-modelo en produktado. Kaj, kvankam C++ eble ne estas la unua elekto por AI-programistoj, indas noti, ke multaj profundaj kaj maŝinlernadaj kadroj estas evoluigitaj en C++.
TensorFlow, la plej populara maŝinlernada kadro, estis skribita en C++. Kutimis ankaŭ konstrui la Konvolucian Arkitekturon por Fast Feature Embedding kadro de profunda lernado (Kafo).
3. R Programlingvo
R estas la plej ofte uzata normlingvo, kaj ĝi estis dizajnita ĉefe por statistika analizo kaj grafika datenmontrado. Ĝi estas populara programlingvo inter datumministoj kaj statistikistoj. Ĝi estas malfermfonta kaj havas konsiderindan AI-komunumon. R estas precipe efika por Artefarita Inteligenteco-esplorado kiu asimilas temposerionalizon, statistikan testadon, linearan kaj nelinian modeligadon, kaj grupigadon.
La lingvo estas objektema, etendebla, kaj permesas al objektoj esti manipulitaj per aliaj lingvoj. La efikeco de R en datumtraktado kaj analizo estas unu el siaj plej signifaj avantaĝoj. Ĝi ankaŭ havas bonegajn grafikajn kapablojn. R, aliflanke, estas malfacile lernebla. Ĝi estas malvigla kaj havas sekurecajn difektojn.
La vastigitaj pakaĵoj devus esti konsiderataj pli ol la ĝeneralaj kapabloj de R. Pakoj kiel Gmodels, RODBC, OneR kaj Tm disponigas ampleksan subtenon por Maŝinlernado-operacioj. Post kiam vi komencos lerni, vi vidos, ke statistikoj estas la fundamento de AI kaj ML. La malfermfonta statuso de R indikas ke ĝi estas libera uzebla. Ĝi havas konsiderindan uzantbazon.
4. JAVA
La Java programlingvo estas altnivela, ĝeneraluzebla, objektema programado lingvo. La sintakso de Java estas komparebla al tiuj de la lingvoj C kaj C++; tamen, Java estas intencita esti memstara kaj havas minimumajn dependecojn. JAVA estas verŝajne la plej uzata lingvo sur la planedo por diversaj agadoj, AI estas unu el ili.
La ekzisto de Virtual Machine Technology estas la plej signifa avantaĝo de utiligado de la JAVA programlingvo. Kion precize faras JVM? Nu, la Java Virtuala Maŝino simpligas la efektivigprocezon, ŝparante al vi tempon kaj energion de kompilado de la aplikaĵo denove kaj denove.
Big Data kaj AI estas nedisigeble ligitaj, kaj la plej elstaraj Big Data kadroj, kiel Fink, Hadoop, Hive kaj Spark, estis skribitaj en Java. Ĝi ankaŭ disponigas kelkajn AI-disvolvajn kadrojn, inkluzive de Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j, kaj MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java-biblioteko, Neuroph.
5. Scala
Scala estas programlingvo kiu estas statike tajpita, altnivela, objektoorientita, kaj funkcia. Ĝi estis kreita kun la intenco rikolti la avantaĝojn de Java mildigante kelkajn el ĝiaj difektoj. Scala kreis pli bonan metodon por konstrui inteligentan programaron uzante la medion Java Virtual Machine (JVM). Ĝi estas kongrua kun Java kaj JavaScript, kaj ĝi faciligas, pli rapidan kaj pli produktivan disvolviĝon
Scala fariĝis esenca komponanto de datenanalizaj sistemoj kiel Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka kaj Akka Stream kiel rezulto de ĉi tiuj karakterizaĵoj. La ĉefaj malavantaĝoj de Scala inkludas mankon de komunuma subteno, limigitan adopton, malantaŭkongrueclimojn, kaj altan lernkurbon.
Breeze estas la plej populara maŝinlernado por Scala. Ĉi tiu biblioteko kombinas la funkciecon de Matlab kaj la bibliotekon NumPy de Python. Ĝi ekestiĝis de la fuzio de la ScalaNLP kaj Scala projektoj. Breeze inkluzivas multajn el la komputilaj kapabloj necesaj por krei nunajn AI-sistemojn.
6. Julia
Julia estas alia altnivela produkto, kiu ne ricevis la rekonon aŭ komunuman subtenon, kiun ĝi meritas. Tamen, ĝiaj trajtoj ne seniluziigas. Ĉi tiu programlingvo estas helpema por diversaj laboroj, sed ĝi elstaras je nombroj kaj datuma analizo.
Julia estas alia altnivela produkto, kiu ne ricevis la rekonon aŭ komunuman subtenon, kiun ĝi meritas. Tamen, ĝiaj trajtoj ne seniluziigas. Ĉi tiu programlingvo estas helpema por diversaj laboroj, sed ĝi elstaras je nombroj kaj datuma analizo.
Julia provizas DataFrames por trakti datenojn kaj fari tipajn datumajn transformojn por statistika analizo kaj datumscienco. JuliaGraphs-pakaĵoj permesas vin labori kun kombinecaj datumoj. Julia funkcias bone kun datumbazoj per JDBC, ODBC kaj Spark-ŝoforoj. Ĝi estas la ideala lingvo por krei Profunda Lernado kodo sur la backend. jl kaj Flux.jl estas Julia-denaskaj, ekstreme fortaj iloj por Maŝina Lernado kaj Artefarita Inteligenteco.
7. RUST
Rust estas plur-paradigma programlingvo, kiu prioritatas rapidecon, sekurecon kaj samtempecon. Rust havas sintakson kompareblan al C++, kvankam ĝi estas signife pli memor-sekura. Nulaj montriloj, pendantaj montriloj kaj datumkuroj ne estas permesitaj. Memoro kaj aliaj resursoj estas pritraktitaj uzante specialecan metodon kiu ofertas antaŭvideblan administradon kun malmulte da supra kosto, prefere ol per aŭtomata rubkolekto.
En la ĉiujara enketo pri programistoj de StackOverflow, la malfermfonta programlingvo estis nomita la plej populara. Multaj IT-entreprenoj utiligas Rust-principojn en siaj projektoj. Mikrosofto utiligis Rust-principojn en sia malfermfonta Verona projekto. Rusto estas rigardata kiel testa lingvo por sekura infrastruktura programado.
Rust estas defia lingvo por lerni ĉar ĝi bezonas komprenon de objekt-orientitaj programaj ideoj. Ĝi havas malviglan kompililon kaj grandegajn binarajn dosierojn kiel rezulto. Estas nur kelkaj maŝinlernadaj bibliotekoj evoluigitaj eksplicite en Rust. Tamen, multaj ligadoj al komuna maŝinlernado kadroj, kiel ekzemple PyTorch aŭ TensorFlow, estas disponeblaj por programistoj.
8. Lispo
Ekde la 1960-aj jaroj, Lisp estis vaste utiligita por scienca studo en la disciplinoj de naturaj lingvoj, teorempruvoj, kaj la solvo de Artefarita Inteligenteco-temoj. Lisp estis origine dizajnita kiel praktika matematika lingvo por programado, sed ĝi rapide iĝis populara opcio inter AI-programistoj.
Pli signife, la kreinto de Lisp (John McCarthy) estis grava figuro en la kampo de AI, kaj multe de lia laboro estis efektivigita por longa periodo.
La primara instigo por evoluigado de Lisp estis establi realigeblan matematikan reprezentantaron en kodo. Pro ĉi tiu interna avantaĝo, ĝi rapide iĝis la lingvo elektita por AI-esplorado. Multaj komputilsciencaj konceptoj, kiel ekzemple rekursio, arbaj datumstrukturoj, kaj dinamika tajpado, estis inventitaj en Lisp.
Lisp estas nekredeble efika kaj ebligas tre rapidan programekzekuton. Lisp-programoj estas pli malgrandaj, pli rapide dezajneblaj, funkcias pli rapide kaj estas pli facile konserveblaj ol C++ aŭ Java aplikaĵoj.
9. antaŭparolo
Prolog, unu el la plej fruaj programlingvoj, estas altnivela kadro, kiu funkcias kun tri elementoj: faktoj, reguloj kaj celoj. Ellaboranto devas identigi ĉiujn tri pecojn antaŭ ol Prolog povas konstrui rilatojn inter ili por atingi specifan konkludon ekzamenante faktojn kaj regulojn.
Prolog kapablas kompreni kaj kongrui ŝablonojn, trovi kaj strukturi datumojn logike, kaj aŭtomate malantaŭeniri procezon por malkovri pli bonan vojon. Ĝenerale, la plej bona apliko de ĉi tiu lingvo en AI estas por solvado de problemoj, kie Prolog serĉas solvon—aŭ plurajn.
Kiel rezulto, ĝi estas uzita en babilrotoj kaj virtualaj asistantoj kiel Watson de IBM. Prolog eble ne estas tiel diversa aŭ simpla uzi kiel Python aŭ Java, tamen ĝi povas esti sufiĉe utila. Prolog estis utiligita por evoluigi kelkajn AI-bibliotekojn. Zamia-AI, ekzemple, estas kadro kiu disponigas komponentojn kaj ilojn por la evoluo de malfermfontaj parolsistemoj kaj naturlingva prilaborado.
La Prolog-bazita maŝinlernado pakoj mlu, cplint, kaj cplint datumseroj ankaŭ estas tre utilaj por konstrui artefaritan inteligentecon.
konkludo
Integri AI-programaron en jam varian komercan medion necesigas la uzon de gamo da programiloj, kiel pluraj lingvoj, kadroj kaj bibliotekoj. Ĉi tiuj teknologioj ofte postulas eksterordinarajn gradojn da kompetenteco kaj kompetenteco.
Ĉiuj ĉi-supraj lingvoj estas bonegaj elektoj por projektoj pri Artefarita Inteligenteco. Estas simple elekto de la ideala projekto por viaj bezonoj. Kun baza kompreno de la projekto, vi povas elekti la plej taŭgan lingvon kaj pliigi la efikecon de via kompanio. Bonŝancon kun via venonta AI-projekto!
Lasi Respondon