Tehisintellekti nõudluse kasv on tinginud vajaduse palgata üha rohkem insenere, teadlasi ja programmeerijaid. On võimatu ette kujutada olemasolu ilma tehisintellekti mõju või panuseta. Tehisintellekt on kõikjal, alates tööotsingutest kuni rämpsposti tuvastamiseni, sõidujagamisest kuni sotsiaalmeedia ühendusteni, ning see muudab meie elu paremaks ja lihtsamaks.
AI võib aidata teie ettevõttel säästa aega ja raha, automatiseerides ja täiustades tavalisi protseduure. Kui tehisintellekt on paigas, võite olla kindel, et need tegevused viiakse lõpule kiiremini, täpsemalt ja usaldusväärsemalt, kui inimene seda suudaks. Kuid selleks, et lisada tehisintellekt oma ettevõtte süsteemidesse ja teenustesse, on teil vaja tarkvaraarendajaid, kes on selleks võimelised.
Lisaks peavad need arendajad tundma parimaid AI keeli. Igal keelel on oma tugevad küljed ja piirangud, samuti erinevad tunnused. Teie otsustada, millised funktsioonid on teie vajadustele kõige sobivamad.
Alustame ja vaatame mõningaid AI populaarseimaid programmeerimiskeeli.
1. Python
Python on kõrgetasemeline, tõlgendatud, objektorienteeritud programmeerimiskeel, mis rõhutab koodi loetavuse ja lihtsuse ideaale. Praegu võib Pythonit pidada kõigi teiste keelte eelkäijaks. Pythoni lihtne süntaks vastutab selle populaarsuse hüppelise tõusu eest. Lisaks võimaldab lühike süntaks kulutada oluliselt rohkem aega põhistruktuuri arendamisele, muutes Pythoni suurepäraseks valikuks masinõppe protseduuride jaoks.
Pythoni kasutajasõbralikkus on tähtsam kui miski muu, muutes selle AI-inseneride seas eelistatuimaks. Sellest hoolimata on see suure jõudlusega ja laialdaselt kasutatav programmeerimiskeel, mis on võimeline teostama keerulisi protseduure mitmesuguste tööde ja platvormide jaoks.
Praeguse tehnoloogia seisukohalt on Python tavaliselt tipus kõige olulisem põhjus, et keele jaoks ehitati AI-spetsiifilised raamistikud. TensorFlow, avatud lähtekoodiga tööriistakomplekt, mis on loodud spetsiaalselt masinõppe jaoks ja mida saab kasutada süvaõppeks Närvivõrgus koolitus ja järeldused, on üks populaarsemaid. Teiste AI-kesksete raamistike hulgas on järgmised:
- skikit õppima - Pythoni raamatukogu koolituseks masinõppe mudelid.
- Keras on programmeerimisliides keeruliste matemaatiliste arvutuste jaoks.
- PyTorch on Pythoni raamatukogu visuaalse ja loomuliku keele töötlemiseks.
- Theano on pakett, mis võimaldab teil määratleda, optimeerida ja hinnata matemaatilisi avaldisi.
2. C + +
C++ on arvutikeele laiendus, mida saab selle loomiseks kasutada närvivõrgud. C++ kiirus on kõige olulisem eelis, kuna AI arendamine nõuab keerulisi arvutusi ja see keel võib arvutusi kiirendada. Sellel on madala tasemega mälukontroll ja see toetab varapõhiseid rakendusi, jõudluskriitilisi rakendusi ja nii edasi.
C++-l on keeruline süntaks, kuid see on odavam kui teised keeled, näiteks Java. C++ võib kasutada tehisintellekti programmeerimises otsingumootoritele optimeerimiseks ja järjestamiseks.
Selle üheks põhjuseks on keele lai paindlikkus, mis muudab selle ideaalseks ressursimahukate rakenduste jaoks. C++ on madala tasemega programmeerimiskeel, mis täiustab AI mudeli juhtimist tootmises. Ja kuigi C++ ei pruugi olla tehisintellekti programmeerijate jaoks esimene valik, väärib märkimist, et paljud sügavad ja masinõppe raamistikud on välja töötatud C++-s.
TensorFlow, kõige populaarsem masinõpperaamistik, on kirjutatud C++ keeles. Seda kasutati ka funktsioonide kiire manustamise konvolutsioonilise arhitektuuri koostamiseks süvaõppe raamistik (kohvik).
3. R Programmeerimiskeel
R on kõige sagedamini kasutatav standardkeel ja see oli mõeldud peamiselt statistiliseks analüüsiks ja andmete graafiliseks kuvamiseks. See on andmekaevurite ja statistikute seas populaarne programmeerimiskeel. See on avatud lähtekoodiga ja sellel on suur tehisintellekti kogukond. R on eriti tõhus tehisintellekti uuringutes, mis hõlmavad aegridade analüüsi, statistilist testimist, lineaarset ja mittelineaarset modelleerimist ning rühmitamist.
Keel on objektorienteeritud, laiendatav ja võimaldab objekte teiste keelte abil manipuleerida. R-i tõhusus andmete töötlemisel ja analüüsimisel on üks selle olulisemaid eeliseid. Sellel on ka suurepärased kaardistamisoskused. R-i on seevastu raske õppida. See on loid ja sellel on turvavigu.
Laiendatud pakette tuleks arvestada rohkem kui R-i üldiste võimalustega. Sellised paketid nagu Gmodels, RODBC, OneR ja Tm pakuvad laialdast tuge masinõppe operatsioonidele. Kui hakkate õppima, näete, et statistika on AI ja ML alus. R-i avatud lähtekoodiga olek näitab, et seda saab tasuta kasutada. Sellel on suur kasutajaskond.
4. JAVA
Java programmeerimiskeel on kõrgetasemeline üldotstarbeline, objektorienteeritud programmeerimine keel. Java süntaks on võrreldav C ja C++ keelte süntaksiga; Java on aga mõeldud olema iseseisev ja sellel on minimaalsed sõltuvused. JAVA on vaieldamatult kõige laialdasemalt kasutatav keel planeedil mitmesuguste tegevuste jaoks, millest üks on AI.
Virtuaalmasinatehnoloogia olemasolu on JAVA programmeerimiskeele kasutamise kõige olulisem eelis. Mida JVM täpselt teeb? Noh, Java virtuaalmasin lihtsustab juurutusprotsessi, säästes teie aega ja energiat rakenduse ikka ja jälle koostamisest.
Big Data ja AI on lahutamatult seotud ning silmapaistvamad suurandmete raamistikud, nagu Fink, Hadoop, Hive ja Spark, on kirjutatud Java keeles. See pakub ka mitmeid AI arendusraamistikke, sealhulgas Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j ja MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java raamatukogu, Neuroph.
5. Scala
Scala on programmeerimiskeel, mis on staatiliselt trükitud, kõrgetasemeline, objektorienteeritud ja funktsionaalne. See loodi eesmärgiga kasutada Java eeliseid, leevendades samal ajal mõningaid selle puudusi. Scala lõi parema meetodi intelligentse tarkvara loomiseks Java virtuaalmasina (JVM) keskkonna abil. See ühildub Java ja JavaScriptiga ning muudab arenduse lihtsamaks, kiiremaks ja produktiivsemaks
Nende omaduste tõttu on Scalast saanud selliste andmeanalüüsisüsteemide nagu Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka ja Akka Stream oluline komponent. Scala peamisteks puudusteks on kogukonna toetuse puudumine, piiratud kasutuselevõtt, tagasiühilduvuse piirangud ja kõrge õppimiskõver.
Breeze on Scala kõige populaarsem masinõppetööriist. See teek ühendab Matlabi funktsioonid ja Pythoni NumPy teegi. See tekkis ScalaNLP ja Scala projektide ühendamisel. Breeze sisaldab paljusid arvutusvõimalusi, mis on vajalikud praeguste AI-süsteemide loomiseks.
6. Julia
Julia on veel üks tipptoode, mis pole saanud väärilist tunnustust ega kogukonna toetust. Sellegipoolest ei valmista selle omadused pettumust. See programmeerimiskeel on abiks mitmesuguste tööde puhul, kuid paistab silma numbrite ja andmete analüüsiga.
Julia on veel üks tipptoode, mis pole saanud väärilist tunnustust ega kogukonna toetust. Sellegipoolest ei valmista selle omadused pettumust. See programmeerimiskeel on abiks mitmesuguste tööde puhul, kuid paistab silma numbrite ja andmete analüüsiga.
Julia pakub DataFrame'i, et tegeleda andmekogumitega ja teostada tüüpilisi andmete teisendusi statistilise analüüsi ja andmeteaduse jaoks. JuliaGraphsi paketid võimaldavad teil töötada kombinatoorsete andmetega. Julia töötab hästi JDBC, ODBC ja Sparki draivereid kasutavate andmebaasidega. See on ideaalne keel loomiseks Sügav õppimine kood taustaprogrammis. jl ja Flux.jl on Julia päritolu, äärmiselt tugevad masinõppe ja tehisintellekti tööriistad.
7. ROOSTE
Rust on mitme paradigma programmeerimiskeel, mis seab esikohale kiiruse, ohutuse ja samaaegsuse. Rusti süntaks on võrreldav C++-ga, kuigi see on oluliselt mälukindlam. Null-, rippuvad ja andmejooksud ei ole lubatud. Mälu ja muid ressursse käsitletakse spetsiaalsel meetodil, mis pakub prognoositavat haldamist vähese üldkuluga, mitte automaatse prügikorjamise kaudu.
StackOverflow iga-aastases arendajate uuringus nimetati avatud lähtekoodiga programmeerimiskeelt kõige populaarsemaks. Paljud IT-ettevõtted kasutavad oma projektides Rusti põhimõtteid. Microsoft kasutas oma avatud lähtekoodiga Verona projektis Rusti põhimõtteid. Roostet peetakse turvalise infrastruktuuri programmeerimise testimiskeeleks.
Rooste keel on keeruline õppida, kuna see vajab objektorienteeritud programmeerimise ideede mõistmist. Sellel on loid kompilaator ja selle tulemusena tohutud binaarfailid. Rustis on välja töötatud vaid mõned masinõppeteegid. Siiski on arvukalt köiteid ühiseid masinõpe raamistikud, nagu PyTorch või TensorFlow, on arendajatele saadaval.
8. soselus
Alates 1960. aastatest on Lispi laialdaselt kasutatud loomulike keelte, teoreemide tõestamise ja tehisintellekti probleemide lahendamise teaduslikes uuringutes. Lisp oli algselt kavandatud praktilise matemaatilise programmeerimiskeelena, kuid sellest sai kiiresti AI arendajate seas populaarne valik.
Veelgi olulisem on see, et Lispi looja (John McCarthy) oli tehisintellekti valdkonna suur tegelane ja suur osa tema töödest oli ellu viidud pikka aega.
Lispi arendamise peamine motivatsioon oli luua koodis elujõuline matemaatiline esitus. Selle olemusliku eelise tõttu sai sellest kiiresti tehisintellekti uurimise valikkeel. Paljud arvutiteaduse kontseptsioonid, nagu rekursioon, puu andmestruktuurid ja dünaamiline tippimine, leiutati Lisp'is.
Lisp on uskumatult tõhus ja võimaldab väga kiiret programmi täitmist. Lisp-programmid on väiksemad, kiiremini kujundatavad, toimivad kiiremini ja neid on lihtsam hooldada C++ või Java rakendusi.
9. Proloog
Prolog, üks varasemaid programmeerimiskeeli, on keerukas raamistik, mis töötab kolme elemendiga: faktid, reeglid ja eesmärgid. Arendaja peab tuvastama kõik kolm osa, enne kui Prolog saab nende vahel suhteid luua, et jõuda faktide ja reeglite uurimise kaudu konkreetse järelduseni.
Prolog on võimeline mõistma ja sobitama mustreid, leidma ja struktureerima andmeid loogiliselt ning protsessis automaatselt tagasi minema, et leida parem tee. Üldiselt on selle keele parim rakendus AI-s probleemide lahendamiseks, kus Prolog otsib lahendust või mitut.
Seetõttu kasutatakse seda vestlusrobotites ja virtuaalsetes assistentides, nagu IBMi Watson. Prolog ei pruugi olla nii mitmekesine või lihtsalt kasutatav kui Python või Java, kuid see võib olla üsna kasulik. Prologi on kasutatud mitmete AI raamatukogude arendamiseks. Näiteks Zamia-AI on raamistik, mis pakub komponente ja tööriistu avatud lähtekoodiga kõne ja loomuliku keele töötlemise süsteemide arendamiseks.
Prologil põhinev masinõpe paketid mlu, cplint ja cplint on tehisintellekti loomisel samuti väga kasulikud.
Järeldus
AI-tarkvara integreerimine niigi mitmekesisesse ärikeskkonda nõuab mitmesuguse programmeerimisvahendid, näiteks mitmed keeled, raamistikud ja teegid. Need tehnoloogiad nõuavad sageli erakordset pädevust ja asjatundlikkust.
Kõik ülalmainitud keeled on tehisintellektiprojektide jaoks suurepärased valikud. See on lihtsalt teie vajadustele sobiva projekti valimine. Projekti põhiteadmise abil saate valida sobivaima keele ja suurendada oma ettevõtte efektiivsust. Edu teile järgmise AI-projekti puhul!
Jäta vastus