Table of Contents[Ferstopje][Toanje]
De tanimming yn fraach nei keunstmjittige yntelliginsje hat it ynhieren fan in tanimmend oantal yngenieurs, ûndersikers en programmeurs nedich. It is ûnmooglik om it bestean foar te stellen sûnder de ynfloed of bydrage fan AI. AI is ubiquitous, fan wurksykjen oant deteksje fan spampost, dielen fan ride nei sosjale mediaferbiningen, en it makket ús libben better en makliker.
AI kin jo bedriuw helpe om tiid en jild te besparjen troch reguliere prosedueres te automatisearjen en te ferbetterjen. Sadree't AI op it plak is, kinne jo der wis fan wêze dat dy aktiviteiten rapper, krekter en betrouberder wurde foltôge dan in persoan koe. Om AI lykwols op te nimmen yn 'e systemen en tsjinsten fan jo bedriuw, hawwe jo software-ûntwikkelders nedich dy't dat kinne dwaan.
Fierder sille dy ûntwikkelders fertroud moatte wêze mei de moaiste AI-talen. Elke taal hat syn eigen set fan sterktes en beheiningen, lykas ûnderskate eigenskippen. It is oan jo om te bepalen hokker funksjes it meast passend binne foar jo behoeften.
Litte wy begjinne en sjogge nei guon fan 'e top programmeartalen foar AI.
1. Python
Python is in heech nivo, ynterpretearre, objekt-rjochte programmeartaal dy't de idealen fan koade lêsberens en ienfâld beklammet. Op it stuit kinne jo Python tinke as de foarrinner fan alle oare talen. De ienfâldige syntaksis fan Python is ferantwurdlik foar syn meteoryske opkomst yn populariteit. Fierder lit de beknopte syntaksis jo folle mear tiid besteegje oan it ûntwikkeljen fan 'e fûnemintele struktuer, wêrtroch Python in poerbêste kar is foar prosedueres foar Machine Learning.
De brûkerfreonlikens fan Python is wichtiger dan wat oars om it de meast foarkommende opsje te meitsjen ûnder AI-yngenieurs. Lykwols, it is in hege-optreden en wiidweidich brûkt programmeartaal by steat fan komplekse prosedueres foar in breed skala oan banen en platfoarms.
Yn termen fan hjoeddeistige technology is de meast krúsjale reden dat Python meastentiids oan 'e top is dat AI-spesifike kaders binne boud foar de taal. TensorFlow, in iepen boarne toolkit foaral ûntworpen foar masine learen dat kin wurde brûkt foar djip neuronale netwurk training en konklúzje, is ien fan de meast populêre. Under de oare AI-sintraal kaders binne:
- scikit-leare - in Python-bibleteek foar training masine learmodellen.
- Keras is in programmearring ynterface foar yngewikkelde wiskundige berekkeningen.
- PyTorch is in Python-bibleteek foar fisuele en natuerlike taalferwurking.
- Theano is in pakket wêrmei jo wiskundige útdrukkingen kinne definiearje, optimalisearje en evaluearje.
2. C ++
C++ is in komputertaalútwreiding dy't brûkt wurde kin om te meitsjen neurale netwurken. De snelheid fan C ++ is it wichtichste foardiel, om't AI-ûntwikkeling yngewikkelde berekkeningen fereasket, en dizze taal kin de berekkeningen fersnelle. It hat ûnthâldkontrôle op leech nivo en stipet applikaasjes mei aktiva, prestaasjekrityske applikaasjes, ensfh.
C++ hat in yngewikkelde syntaksis, mar is minder djoer dan oare talen lykas Java. C ++ kin brûkt wurde yn programmearring foar keunstmjittige yntelliginsje foar sykmasino-optimisaasje en ranglist.
Ien fan de redenen dêrfoar is de brede fleksibiliteit fan de taal, dy't it ideaal makket foar boarne-yntinsive applikaasjes. C ++ is in programmeartaal op leech nivo dy't it behear fan it AI-model yn produksje ferbettert. En, hoewol C ++ miskien net de earste opsje is foar AI-programmeurs, is it de muoite wurdich op te merken dat in protte djippe en masine-learenkaders binne ûntwikkele yn C ++.
TensorFlow, it populêrste ramt foar masine-learen, waard skreaun yn C++. It waard ek brûkt om de Convolutional Architecture foar Fast Feature Embedding te bouwen djip learen ramt (Kafé).
3. R Programmeringstaal
R is de meast brûkte standerttaal, en it is benammen ûntworpen foar statistyske analyze en werjefte fan grafyske gegevens. It is in populêre programmeartaal ûnder dataminers en statistiken. It is iepen boarne en hat in grutte AI-mienskip. R is benammen effektyf foar ûndersyk fan keunstmjittige yntelliginsje dat analyse fan tiidsearjes, statistyske testen, lineêre en net-lineêre modellering, en klustering omfettet.
De taal is objekt-oriïntearre, útwreidber, en lit objekten wurde manipulearre troch oare talen. De effisjinsje fan R yn gegevensferwurking en -analyse is ien fan har wichtichste foardielen. It hat ek poerbêste kaartfeardigens. R, oan 'e oare kant, is lestich te learen. It is traach en hat feiligens gebreken.
De útwreide pakketten moatte wurde beskôge mear as de algemiene mooglikheden fan R. Pakketten lykas Gmodels, RODBC, OneR, en Tm jouwe wiidweidige stipe foar Machine Learning operaasjes. As jo ienris begjinne te learen, sille jo sjen dat statistiken de basis binne fan AI en ML. De iepen boarne-status fan R jout oan dat it fergees is te brûken. It hat in grutte brûkersbasis.
4. JAVA
De programmeartaal Java is in heech nivo, algemien doel, objektorientearre programmearring taal. De syntaksis fan Java is te fergelykjen mei dy fan de C en C++ talen; Java is lykwols bedoeld om selsstannich te wêzen en hat minimale ôfhinklikens. JAVA is nei alle gedachten de meast brûkte taal op 'e planeet foar in ferskaat oan aktiviteiten, AI is ien fan har.
It bestean fan Virtual Machine Technology is it wichtichste foardiel fan it brûken fan de JAVA-programmearringstaal. Wat docht JVM krekt? No, de Java Virtual Machine ferienfâldiget it ymplemintaasjeproses, en besparret jo tiid en enerzjy fan it kompilearjen fan de applikaasje hieltyd wer.
Big Data en AI binne ûnskiedber keppele, en de meast promininte Big Data-ramten, lykas Fink, Hadoop, Hive en Spark, waarden skreaun yn Java. It leveret ek in oantal AI-ûntwikkelingskaders, ynklusyf Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j, en MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java-biblioteek, Neuroph.
5. Scala
Scala is in programmeartaal dy't statysk typt, heech nivo, objekt-oriïntearre en funksjoneel is. It waard makke mei de bedoeling om de foardielen fan Java te rispjen, wylst guon fan syn gebreken beheine. Scala makke in bettere metoade foar it bouwen fan yntelliginte software mei de Java Virtual Machine (JVM) omjouwing. It is kompatibel mei Java en JavaScript, en it makket ûntwikkeling makliker, rapper en produktiver
Scala is in essensjeel komponint wurden fan systemen foar gegevensanalyse lykas Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka en Akka Stream as gefolch fan dizze skaaimerken. De wichtichste tekoarten fan Scala omfetsje in gebrek oan mienskipsstipe, beheinde oannimmen, beheiningen foar efterútkompatibiliteit, en in hege learkurve.
Breeze is it populêrste ark foar masine-learen foar Scala. Dizze bibleteek kombineart de funksjonaliteit fan Matlab en de NumPy-bibleteek fan Python. It is ûntstien út de fúzje fan de projekten ScalaNLP en Scala. Breeze omfettet in protte fan 'e berekkeningsmooglikheden dy't nedich binne om hjoeddeistige AI-systemen te meitsjen.
6. Julia
Julia is in oar heechweardich produkt dat net de erkenning of mienskipsstipe hat krigen dy't it fertsjinnet. Lykwols, syn funksjes net teloarstelle. Dizze programmeartaal is nuttich foar in ferskaat oan banen, mar it blinkt út yn sifers en gegevensanalyse.
Julia is in oar heechweardich produkt dat net de erkenning of mienskipsstipe hat krigen dy't it fertsjinnet. Lykwols, syn funksjes net teloarstelle. Dizze programmeartaal is nuttich foar in ferskaat oan banen, mar it blinkt út yn sifers en gegevensanalyse.
Julia leveret DataFrames om te gean mei datasets en typyske gegevenstransformaasjes út te fieren foar statistyske analyze en gegevenswittenskip. JuliaGraphs-pakketten kinne jo wurkje mei kombinatoryske gegevens. Julia wurket goed mei databases mei JDBC, ODBC, en Spark-bestjoerders. It is de ideale taal om te meitsjen Djippe learen koade op 'e efterkant. jl en Flux.jl is Julia-native, ekstreem sterke ark foar Machine Learning en Artificial Intelligence.
7. RUST
Rust is in programmeartaal mei meardere paradigma's dy't snelheid, feiligens en tagelyk prioriteart. Rust hat in syntaksis te fergelykjen mei C ++, hoewol it is signifikant mear ûnthâld feilich. Nul-oanwizers, hingjende oanwizers en gegevensraces binne net tastien. Unthâld en oare boarnen wurde behannele mei in spesjalisearre metoade dy't foarsisber behear biedt mei in bytsje overhead, yn stee fan troch automatyske jiskefet.
Yn it jierlikse ûntwikkeldersûndersyk fan StackOverflow waard de iepenboarne-programmearringstaal de populêrste neamd. In protte IT-bedriuwen brûke Rust-prinsipes yn har projekten. Microsoft brûkte Rust-prinsipes yn har iepen-boarne Verona-projekt. Rust wurdt beskôge as in testtaal foar feilige ynfrastruktuerprogrammearring.
Rust is in útdaagjende taal om te learen, om't it in begryp nedich is fan objekt-rjochte programmearringideeën. It hat in trage gearstaller en enoarme binêre bestannen as gefolch. D'r binne mar in pear biblioteken foar masine-learen dy't útdruklik ûntwikkele binne yn Rust. Lykwols, in protte bining oan mienskiplik masine learen kaders, lykas PyTorch of TensorFlow, binne beskikber foar ûntwikkelders.
8. Lisp
Sûnt de jierren 1960 is Lisp in soad brûkt foar wittenskiplike stúdzje yn 'e dissiplines fan natuerlike talen, teorembewiis, en de oplossing fan problemen mei keunstmjittige yntelliginsje. Lisp waard oarspronklik ûntworpen as in praktyske wiskundige taal foar programmearring, mar it waard al gau in populêre opsje ûnder AI-ûntwikkelders.
Noch wichtiger wie de skepper fan Lisp (John McCarthy) in wichtige figuer op it mêd fan AI, en in protte fan syn wurk wie foar in lange perioade ymplementearre.
De primêre motivaasje foar it ûntwikkeljen fan Lisp wie om in libbensfetbere wiskundige fertsjintwurdiging yn koade te fêstigjen. Fanwegen dit yntrinsike foardiel waard it rap de taal fan kar foar AI-ûndersyk. In protte kompjûterwittenskiplike begripen, lykas rekursje, beamgegevensstruktueren en dynamysk typen, waarden útfûn yn Lisp.
Lisp is ongelooflijk effisjint en makket heul rappe programma-útfiering mooglik. Lisp-programma's binne lytser, rapper te ûntwerpen, rapper útfiere en binne makliker te ûnderhâlden dan C++ of Java oanfraach.
9. Prolooch
Prolog, ien fan 'e ierste programmeartalen, is in ferfine ramt dat wurket mei trije eleminten: feiten, regels en doelstellingen. In ûntwikkelder moat alle trije stikken identifisearje foardat Prolog relaasjes tusken har kin konstruearje om in spesifike konklúzje te berikken troch feiten en regels te ûndersykjen.
Prolog is by steat om patroanen te begripen en te passen, gegevens logysk te finen en te strukturearjen, en automatysk in proses werom te folgjen om in better paad te ûntdekken. Oer it algemien is de bêste tapassing fan dizze taal yn AI foar probleem-oplossen, wêr't Prolog siket nei in oplossing - of ferskate.
As resultaat wurdt it brûkt yn chatbots en firtuele assistinten lykas IBM's Watson. Prolog is miskien net sa ferskaat as ienfâldich te brûken as Python of Java, mar it kin nochal nuttich wêze. Prolog is brûkt om in oantal AI-biblioteken te ûntwikkeljen. Zamia-AI, bygelyks, is in ramt dat komponinten en ark leveret foar de ûntwikkeling fan iepenboarne spraak- en natuerlike taalferwurkingssystemen.
De Prolog-basearre masine learen pakketten mlu, cplint, en cplint datasets binne ek heul nuttich foar it bouwen fan keunstmjittige yntelliginsje.
Konklúzje
It yntegrearjen fan AI-software yn in al farieare saaklike omjouwing fereasket it gebrûk fan in berik fan programmear ark, lykas ferskate talen, kaders en bibleteken. Dizze technologyen freegje faaks bûtengewoane graden fan kompetinsje en ekspertize.
Alle hjirboppe neamde talen binne poerbêste karren foar projekten foar keunstmjittige yntelliginsje. It is gewoan in kwestje fan it selektearjen fan it ideale projekt foar jo behoeften. Mei in basis begryp fan it projekt kinne jo de meast geskikte taal selektearje en de effisjinsje fan jo bedriuw ferheegje. Sukses mei jo folgjende AI-projekt!
Leave a Reply