Edukien aurkibidea[Ezkutatu][Erakutsi]
Adimen Artifizialaren eskariaren gorakadak gero eta ingeniari, ikertzaile eta programatzaile gehiago kontratatu behar izan du. Ezinezkoa da existentzia aurreikustea AIren eraginik edo ekarpenik gabe. AI nonahikoa da, lan-bilaketatik hasi eta spam posta detektatu arte, bidaiak partekatzea sare sozialetako konexioetaraino, eta gure bizitza hobetu eta errazten ari da.
AI zure enpresari denbora eta dirua aurrezten lagun diezaioke ohiko prozedurak automatizatuz eta hobetuz. Behin IA ezarrita, ziur egon zaitezke jarduera horiek pertsona batek egin dezakeena baino azkarrago, zehaztasun eta fidagarritasun handiagoarekin burutuko direla. Hala ere, AI zure enpresaren sistemetan eta zerbitzuetan sartzeko, horretarako gai diren software garatzaileak beharko dituzu.
Gainera, garatzaile horiek AI hizkuntzarik onenak ezagutu beharko dituzte. Hizkuntza bakoitzak bere indargune eta mugak ditu, baita ezaugarri desberdinak ere. Zure beharretarako egokienak zeintzuk diren zehaztea zure esku dago.
Has gaitezen eta ikus gaitezen AIrako programazio-lengoaia nagusietako batzuk.
1. Python
Python maila altuko, interpretatu eta objektuetara zuzendutako programazio-lengoaia da, kodeen irakurgarritasunaren eta sinpletasunaren idealak azpimarratzen dituena. Oraintxe bertan, Python beste hizkuntza guztien aitzindaria dela pentsa dezakezu. Python-en sintaxi sinplea da ospearen gorakada meteorikoaren erantzule. Gainera, sintaxi zehatzak oinarrizko egitura garatzen denbora dezente gehiago igarotzeko aukera ematen du, eta Python aukera bikaina da Machine Learning prozeduretarako.
Python-en erabilerraztasuna beste ezer baino garrantzitsuagoa da AI ingeniarien artean aukerarik hobetsi izateko. Hala ere, errendimendu handikoa eta asko erabiltzen da prozedura konplexuak egiteko gai den programazio-lengoaia lanpostu eta plataforma askotarako.
Egungo teknologiari dagokionez, Python-ek goian egon ohi den arrazoirik garrantzitsuena AI-ren esparru espezifikoak hizkuntzarako eraiki zirela da. TensorFlow, sakonerako erabil daitekeen ikaskuntza automatikorako bereziki diseinatutako kode irekiko tresneria sare neural prestakuntza eta inferentzia, ezagunenetako bat da. AI-zentratutako beste esparruen artean hauek daude:
- scikit ikasteko — Entrenatzeko Python liburutegia ikasteko makina ereduak.
- Keras kalkulu matematiko konplikatuetarako programazio interfazea da.
- PyTorch Lengoaia bisual eta naturala prozesatzeko Python liburutegia da.
- Theano adierazpen matematikoak definitzeko, optimizatzeko eta ebaluatzeko aukera ematen duen paketea da.
2. C ++
C++ sortzeko erabil daitekeen ordenagailu-lengoaia luzapena da neural sareak. C++-ren abiadura abantaila esanguratsuena da, AI garapenak kalkulu konplikatuak behar dituelako, eta hizkuntza honek kalkuluak bizkor ditzake. Maila baxuko memoria-kontrola du eta aktiboek behartutako aplikazioak, errendimendurako kritikak diren aplikazioak eta abar onartzen ditu.
C++-k sintaxi konplikatua du, baina Java bezalako beste hizkuntza batzuk baino garestiagoa da. C++ adimen artifizialeko programazioan erabil daiteke bilatzaileen optimizaziorako eta sailkapenerako.
Honen arrazoietako bat hizkuntzaren malgutasun zabala da, eta horrek baliabide asko behar dituen aplikazioetarako aproposa da. C++ maila baxuko programazio lengoaia bat da, produkzioan AI ereduaren kudeaketa hobetzen duena. Eta, C++ AI programatzaileentzako lehen aukera ez den arren, nabarmentzekoa da ikaskuntza sakon eta automatikoko esparru asko C++-n garatzen direla.
TensorFlow, ikaskuntza automatikoaren esparru ezagunena, C++-n idatzi zen. Ezaugarri azkarren barneratzeko Arkitektura Konboluzionala eraikitzeko ere erabili zen ikaskuntza sakoneko esparrua (Kafea).
3. R Programazio Lengoaia
R da gehien erabiltzen den hizkuntza estandarra, eta analisi estatistikorako eta datu grafikoak bistaratzeko diseinatu zen batez ere. Datu-meatzarien eta estatistikarien artean programazio-lengoaia ezaguna da. Kode irekikoa da eta AI komunitate handi bat du. R nabarmenki eraginkorra da denbora serieen analisia, proba estatistikoak, modelizazio lineala eta ez-lineala eta clustering barne hartzen dituen Adimen Artifizialaren ikerketarako.
Lengoaia objektuetara bideratua da, hedagarria eta objektuak beste lengoai batzuek manipulatzeko aukera ematen du. R-k datuen tratamenduan eta analisian duen eraginkortasuna da bere abantaila esanguratsuenetako bat. Gainera, grafikoen trebetasun bikainak ditu. R, berriz, zaila da ikasteko. Geldia da eta segurtasun akatsak ditu.
Hedatutako paketeak R-ren gaitasun orokorrak baino gehiago kontuan hartu behar dira. Gmodels, RODBC, OneR eta Tm bezalako paketeek laguntza zabala eskaintzen dute Machine Learning eragiketetarako. Ikasten hasten zarenean, estatistikak AI eta MLren oinarria direla ikusiko duzu. R-ren kode irekiko egoerak erabiltzeko doakoa dela adierazten du. Erabiltzaile-base handi bat du.
4. JAVA
Java programazio-lengoaia goi-mailako helburu orokor bat da. objektuetara bideratutako programazioa hizkuntza. Java-ren sintaxia C eta C++ lengoaienekin parekoa da; hala ere, Java autonomoa izateko pentsatuta dago eta gutxieneko mendekotasunak ditu. JAVA da, dudarik gabe, planetako hizkuntzarik erabiliena hainbat jarduera egiteko, AI horietako bat da.
Makina Birtualaren Teknologia izatea da JAVA programazio-lengoaia erabiltzearen abantailarik esanguratsuena. Zer egiten du zehazki JVM-k? Bada, Java Makina Birtualak inplementazio-prozesua errazten du, denbora eta energia aurreztuz aplikazioa behin eta berriro konpilatzetik.
Big Data eta AI ezinbestean lotuta daude, eta Big Data esparru nabarmenenak, hala nola Fink, Hadoop, Hive eta Spark, Javan idatzi ziren. AI garapen-esparru ugari eskaintzen ditu, besteak beste, Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j eta MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java liburutegia, Neuroph.
5. Eskala
Scala estatikoki idatzita, goi-mailakoa, objektuetara zuzendutakoa eta funtzionala den programazio-lengoaia da. Javaren onurak lortzeko asmoz sortu zen, bere akats batzuk arintzeko. Scalak software adimenduna eraikitzeko metodo hobea sortu zuen Java Virtual Machine (JVM) ingurunea erabiliz. Java eta JavaScript-ekin bateragarria da eta garapena errazagoa, azkarrago eta produktiboagoa egiten du
Ezaugarri horien ondorioz, Scala Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka eta Akka Stream bezalako datuak aztertzeko sistemen funtsezko osagaia bihurtu da. Scalaren eragozpen nagusiak komunitatearen laguntza falta, adopzio mugatua, atzerako bateragarritasun mugak eta ikasketa kurba handia dira.
Breeze Scala-ren ikaskuntza automatikoko tresnarik ezagunena da. Liburutegi honek Matlab-en funtzionaltasuna eta Python-en NumPy liburutegia konbinatzen ditu. ScalaNLP eta Scala proiektuen bat-egitetik sortu zen. Breeze-k egungo AI sistemak sortzeko beharrezkoak diren gaitasun konputazional asko biltzen ditu.
6. Julia
Julia goi-mailako beste produktu bat da, merezi duen errekonozimendurik edo komunitateko laguntzarik lortu ez duena. Hala ere, bere ezaugarriek ez dute hutsik egiten. Programazio-lengoaia hau lagungarria da hainbat lanetarako, baina zenbakietan eta datuen analisian gailentzen da.
Julia goi-mailako beste produktu bat da, merezi duen errekonozimendurik edo komunitateko laguntzarik lortu ez duena. Hala ere, bere ezaugarriek ez dute hutsik egiten. Programazio-lengoaia hau lagungarria da hainbat lanetarako, baina zenbakietan eta datuen analisian gailentzen da.
Juliak DataFrames-ak eskaintzen ditu datu-multzoei aurre egiteko eta datu-eraldaketa tipikoak egiteko analisi estatistikorako eta datu-zientziarako. JuliaGraphs paketeek datu konbinatiboekin lan egiteko aukera ematen dute. Juliak ondo funtzionatzen du datu-baseekin JDBC, ODBC eta Spark kontrolatzaileak erabiliz. Sortzeko hizkuntza aproposa da Deep Learning kodea atzeko aldean. jl eta Flux.jl Julian jatorrizkoa da, eta tresna oso sendoak dira Machine Learning eta Adimen Artifizialerako.
7. RUST
Rust paradigma anitzeko programazio-lengoaia da, abiadura, segurtasuna eta aldiberekotasuna lehenesten dituena. Rust-ek C++-ren pareko sintaxia du, nahiz eta nabarmen memoria seguruagoa den. Erakusle nuluak, erakusle zintzilik eta datu-lasterketak ez dira onartzen. Memoria eta beste baliabide batzuk kudeatzen dira kostu txiki batekin aurreikus daitekeen kudeaketa eskaintzen duen metodo espezializatu baten bidez, zabor bilketa automatikoaren bidez baino.
StackOverflow-en urteko garatzaileei egindako inkestan, kode irekiko programazio-lengoaia izendatu zuten ezagunena. IT negozio askok Rust printzipioak erabiltzen dituzte beren proiektuetan. Microsoft-ek Rust printzipioak erabili zituen bere kode irekiko Verona proiektuan. Rust azpiegitura seguruen programaziorako proba-lengoaiatzat hartzen da.
Rust ikasteko erronka lengoaia da, objektuetara zuzendutako programazio ideiak ulertu behar dituelako. Konpiladore geldoa eta fitxategi bitar handiak ditu ondorioz. Rust-en espresuki garatutako ikaskuntza automatikoko liburutegi batzuk besterik ez daude. Hala ere, komunekin lotura ugari makina ikaskuntza esparruak, hala nola PyTorch edo TensorFlow, garatzaileentzako eskuragarri daude.
8. Lisp
1960ko hamarkadaz geroztik, Lisp oso erabilia izan da azterketa zientifikoetarako hizkuntza naturalen, teoremen frogak eta Adimen Artifizialaren arazoen konponbidean. Lisp programaziorako lengoaia matematiko praktiko gisa diseinatu zen hasieran, baina azkar bihurtu zen aukera ezagun bat AI garatzaileen artean.
Esanguratsuagoa dena, Lisp-en sortzailea (John McCarthy) AIren alorreko pertsonaia nagusia izan zen, eta bere lanaren zati handi bat denbora luzez gauzatu zen.
Lisp garatzeko motibazio nagusia kodean irudikapen matematiko bideragarria ezartzea izan zen. Abantaila intrintseko hori dela eta, azkar bihurtu zen AI ikerketarako aukeratutako hizkuntza. Informatika-kontzeptu asko, hala nola, errekurtsioa, zuhaitz-datuen egiturak eta idazketa dinamikoa, Lisp-en asmatu ziren.
Lisp ikaragarri eraginkorra da eta programaren exekuzio oso azkarra ahalbidetzen du. Lisp programak baino txikiagoak dira, azkarragoak diseinatzen, azkarrago funtzionatzen dute eta errazago mantentzen dira C++ edo Java aplikazioak.
9. prolog
Prolog, programazio lengoaiarik zaharrenetako bat, hiru elementurekin lan egiten duen marko sofistikatua da: gertakariak, arauak eta helburuak. Garatzaile batek hiru piezak identifikatu behar ditu Prolog-ek haien arteko harremanak eraiki aurretik, gertakariak eta arauak aztertuz ondorio zehatz bat lortzeko.
Prolog gai da ereduak ulertzeko eta bat etortzeko, datuak logikoki aurkitzeko eta egituratzeko, eta prozesu bat automatikoki atzera egiteko bide hobe bat aurkitzeko. Orokorrean, hizkuntza honen aplikaziorik onena AI-n arazoak konpontzeko da, non Prolog-ek irtenbide bat-edo hainbat bilatzen dituen.
Ondorioz, txat-botetan eta IBMren Watson bezalako laguntzaile birtualetan erabiltzen da. Prolog agian ez da Python edo Java bezain anitza edo erabiltzeko erraza, baina nahiko erabilgarria izan daiteke. Prolog AI liburutegi batzuk garatzeko erabili da. Zamia-AI, adibidez, kode irekiko hizkera eta hizkuntza naturala prozesatzeko sistemak garatzeko osagaiak eta tresnak eskaintzen dituen esparrua da.
Prologoan oinarritutakoa makina ikaskuntza paketeak mlu, cplint eta cplint datu multzoak ere oso erabilgarriak dira adimen artifiziala eraikitzeko.
Ondorioa
AI softwarea dagoeneko askotariko negozio-ingurune batean integratzeak hainbat erabilera behar du programazio tresnak, hala nola, hainbat hizkuntza, esparru eta liburutegi. Teknologia hauek maiz aparteko gaitasun eta espezializazio maila eskatzen dute.
Goian aipatutako hizkuntza guztiak aukera bikainak dira Adimen Artifizialaren proiektuetarako. Zure beharretarako proiektu aproposa hautatzea besterik ez da. Proiektuaren oinarrizko ezagutzarekin, hizkuntza egokiena hauta dezakezu eta zure enpresaren eraginkortasuna areagotu. Zorte on zure hurrengo AI proiektuarekin!
Utzi erantzun bat