Índice analítico[Ocultar][Mostrar]
O aumento da demanda de Intelixencia Artificial fixo necesaria a contratación dun número crecente de enxeñeiros, investigadores e programadores. É imposible prever a existencia sen o impacto ou a contribución da IA. A intelixencia artificial é omnipresente, desde a busca de emprego ata a detección de correo lixo, o uso compartido de viaxes ata as conexións ás redes sociais, e está facendo que as nosas vidas sexan mellores e máis fáciles.
A IA pode axudar á túa empresa a aforrar tempo e diñeiro ao automatizar e mellorar os procedementos habituais. Unha vez que a IA estea no seu lugar, podes estar seguro de que esas actividades se completarán de forma máis rápida, precisa e fiable que unha persoa. Non obstante, para incorporar a IA aos sistemas e servizos da túa empresa, necesitarás desenvolvedores de software que sexan capaces de facelo.
Ademais, estes desenvolvedores terán que estar familiarizados coas mellores linguaxes de IA. Cada lingua ten o seu propio conxunto de fortalezas e limitacións, así como trazos distintos. Correspóndelle a vostede determinar cales son as funcións máis adecuadas para as súas necesidades.
Comecemos e vexamos algunhas das principais linguaxes de programación para a IA.
1. Pitão
Python é unha linguaxe de programación de alto nivel, interpretada e orientada a obxectos que enfatiza os ideais de lexibilidade e sinxeleza do código. Agora mesmo, podes pensar en Python como o precursor de todas as outras linguas. A sintaxe sinxela de Python é a responsable do seu meteórico aumento da popularidade. Ademais, a sintaxe concisa permítelle dedicar moito máis tempo a desenvolver a estrutura fundamental, facendo de Python unha excelente opción para os procedementos de Machine Learning.
A facilidade de uso de Python é máis importante que calquera outra cousa para convertela na opción máis preferida entre os enxeñeiros de IA. Non obstante, é un modelo de alto rendemento e moi utilizado linguaxe de programación capaz de procedementos complexos para unha ampla gama de traballos e plataformas.
En canto á tecnoloxía actual, a razón máis crucial pola que Python adoita estar na parte superior é que se crearon marcos específicos de IA para a linguaxe. TensorFlow, un conxunto de ferramentas de código aberto deseñado especialmente para a aprendizaxe automática que se pode usar para profundar rede neural formación e inferencia, é un dos máis populares. Entre outros marcos centrados na IA están:
- scikit-aprender — unha biblioteca de Python para adestramento modelos de aprendizaxe automática.
- Keras é unha interface de programación para cálculos matemáticos complicados.
- PyTorch é unha biblioteca de Python para o procesamento da linguaxe visual e natural.
- Teano é un paquete que permite definir, optimizar e avaliar expresións matemáticas.
2. C ++
C++ é unha extensión de linguaxe informática que se pode usar para crear redes neuronales. A velocidade de C++ é a vantaxe máis significativa xa que o desenvolvemento da IA require cálculos complicados e esta linguaxe pode acelerar os cálculos. Ten control de memoria de baixo nivel e admite aplicacións obrigadas a activos, aplicacións críticas para o rendemento, etc.
C++ ten unha sintaxe complicada pero é menos caro que outras linguaxes como Java. C++ pódese usar na programación de intelixencia artificial para a optimización e clasificación de motores de busca.
Unha das razóns para iso é a ampla flexibilidade da linguaxe, o que o fai ideal para aplicacións que requiren un uso intensivo de recursos. C++ é unha linguaxe de programación de baixo nivel que mellora a xestión do modelo de IA en produción. E, aínda que C++ pode non ser a primeira opción para os programadores de intelixencia artificial, vale a pena sinalar que moitos marcos de aprendizaxe profundo e automático desenvólvense en C++.
TensorFlow, o marco de aprendizaxe automática máis popular, foi escrito en C++. Tamén se utilizou para construír a arquitectura convolucional para a incorporación rápida de funcións marco de aprendizaxe profunda (Café).
3. R Linguaxe de programación
R é a linguaxe estándar máis usada e foi deseñado principalmente para a análise estatística e a visualización de datos gráficos. É unha linguaxe de programación popular entre os mineiros de datos e os estatísticos. É de código aberto e ten unha importante comunidade de IA. R é notablemente eficaz para a investigación de Intelixencia Artificial que incorpora análise de series temporais, probas estatísticas, modelado lineal e non lineal e agrupación.
A linguaxe está orientada a obxectos, é extensible e permite que os obxectos sexan manipulados por outras linguaxes. A eficiencia de R no procesamento e análise de datos é unha das súas vantaxes máis significativas. Tamén ten excelentes habilidades para trazar gráficos. R, pola contra, é difícil de aprender. É lento e ten fallos de seguridade.
Os paquetes ampliados deberían considerarse máis que as capacidades xerais de R. Paquetes como Gmodels, RODBC, OneR e Tm ofrecen un amplo soporte para as operacións de Machine Learning. Unha vez que comeces a aprender, verás que as estatísticas son a base da IA e do ML. O estado de código aberto de R indica que é gratuíto. Ten unha base de usuarios considerable.
4. JAVA
A linguaxe de programación Java é unha linguaxe de alto nivel de propósito xeral, programación orientada a obxectos lingua. A sintaxe de Java é comparable á das linguaxes C e C++; con todo, Java está destinado a ser autónomo e ten dependencias mínimas. JAVA é sen dúbida a linguaxe máis utilizada no planeta para unha variedade de actividades, sendo a IA unha delas.
A existencia da Tecnoloxía de Máquina Virtual é a vantaxe máis significativa da utilización da linguaxe de programación JAVA. Que fai exactamente JVM? Ben, a máquina virtual Java simplifica o proceso de implementación, aforrando tempo e enerxía ao compilar a aplicación unha e outra vez.
Big Data e IA están inextricablemente ligados, e os marcos de Big Data máis destacados, como Fink, Hadoop, Hive e Spark, foron escritos en Java. Tamén ofrece unha serie de marcos de desenvolvemento de IA, incluíndo Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j e MOA, OenNLP, Kubeflow, biblioteca Deep Java, Neuroph.
5. Scala
Scala é unha linguaxe de programación que é de tipo estático, de alto nivel, orientada a obxectos e funcional. Foi creado coa intención de aproveitar os beneficios de Java mentres mitiga algúns dos seus defectos. Scala creou un método mellor para construír software intelixente usando o entorno de máquina virtual Java (JVM). É compatible con Java e JavaScript, e fai que o desenvolvemento sexa máis sinxelo, rápido e produtivo
Scala converteuse nun compoñente esencial dos sistemas de análise de datos como Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka e Akka Stream como resultado destas características. Os principais inconvenientes de Scala inclúen a falta de apoio comunitario, a adopción limitada, as limitacións de compatibilidade con versións anteriores e unha alta curva de aprendizaxe.
Breeze é a ferramenta de aprendizaxe automática máis popular para Scala. Esta biblioteca combina a funcionalidade de Matlab e a biblioteca NumPy de Python. Xurdiu da fusión dos proxectos ScalaNLP e Scala. Breeze inclúe moitas das capacidades computacionais necesarias para crear sistemas de IA actuais.
6. Julia
Julia é outro produto de gama alta que non obtivo o recoñecemento nin o apoio da comunidade que merece. Non obstante, as súas características non decepcionan. Esta linguaxe de programación é útil para unha variedade de traballos, pero destaca na análise de números e datos.
Julia é outro produto de gama alta que non obtivo o recoñecemento nin o apoio da comunidade que merece. Non obstante, as súas características non decepcionan. Esta linguaxe de programación é útil para unha variedade de traballos, pero destaca na análise de números e datos.
Julia ofrece DataFrames para xestionar conxuntos de datos e realizar transformacións de datos típicas para análises estatísticas e ciencia de datos. Os paquetes JuliaGraphs permítenche traballar con datos combinatorios. Julia funciona ben con bases de datos usando controladores JDBC, ODBC e Spark. É a linguaxe ideal para crear Aprendizaxe profunda código no backend. jl e Flux.jl son ferramentas nativas de Julia, extremadamente potentes para a aprendizaxe automática e a intelixencia artificial.
7. RUST
Rust é unha linguaxe de programación multiparadigma que prioriza a velocidade, a seguridade e a concorrencia. Rust ten unha sintaxe comparable a C++, aínda que é significativamente máis segura para a memoria. Non se permiten os punteiros nulos, os punteiros colgantes nin as carreiras de datos. A memoria e outros recursos manéxanse mediante un método especializado que ofrece unha xestión previsible con pouca sobrecarga, en lugar da recollida automática de lixo.
Na enquisa anual de desenvolvedores de StackOverflow, a linguaxe de programación de código aberto foi nomeada a máis popular. Moitas empresas de TI empregan os principios de Rust nos seus proxectos. Microsoft utilizou os principios de Rust no seu proxecto de código aberto Verona. Rust considérase unha linguaxe de proba para a programación segura de infraestruturas.
Rust é unha linguaxe desafiante de aprender xa que necesita unha comprensión das ideas de programación orientada a obxectos. Ten un compilador lento e, como resultado, enormes ficheiros binarios. Hai só algunhas bibliotecas de aprendizaxe automática desenvolvidas expresamente en Rust. Con todo, numerosos enlaces a común aprendizaxe de máquina marcos, como PyTorch ou TensorFlow, están dispoñibles para os desenvolvedores.
8. cicio
Desde a década de 1960, Lisp utilizouse amplamente para o estudo científico nas disciplinas das linguaxes naturais, as demostracións de teoremas e a solución de problemas de Intelixencia Artificial. Lisp foi deseñado orixinalmente como unha linguaxe matemática práctica para a programación, pero rapidamente converteuse nunha opción popular entre os desenvolvedores de IA.
O que é máis significativo, o creador de Lisp (John McCarthy) era unha figura importante no campo da IA, e gran parte do seu traballo levaba un longo período de execución.
A motivación principal para desenvolver Lisp foi establecer unha representación matemática viable no código. Debido a esta vantaxe intrínseca, converteuse rapidamente na linguaxe preferida para a investigación da IA. Moitos conceptos informáticos, como a recursión, as estruturas de datos en árbore e a dixitación dinámica, foron inventados en Lisp.
Lisp é incriblemente eficiente e permite unha execución de programas moi rápida. Os programas Lisp son máis pequenos, máis rápidos de deseñar, funcionan máis rápido e son máis fáciles de manter C++ ou Java aplicacións.
9. Prólogo
Prolog, unha das primeiras linguaxes de programación, é un marco sofisticado que funciona con tres elementos: feitos, regras e obxectivos. Un desenvolvedor debe identificar as tres pezas antes de que Prolog poida construír relacións entre elas para acadar unha conclusión específica examinando feitos e regras.
Prolog é capaz de comprender e relacionar patróns, atopar e estruturar datos de forma lóxica e facer retroceder automaticamente nun proceso para descubrir un camiño mellor. En xeral, a mellor aplicación desta linguaxe en IA é para a resolución de problemas, onde Prolog busca unha solución, ou varias.
Como resultado, úsase en chatbots e asistentes virtuais como Watson de IBM. Prolog pode non ser tan diverso ou sinxelo de usar como Python ou Java, pero pode ser bastante útil. Prolog utilizouse para desenvolver varias bibliotecas de IA. Zamia-AI, por exemplo, é un marco que proporciona compoñentes e ferramentas para o desenvolvemento de sistemas de procesamento de fala e linguaxe natural de código aberto.
Baseado en prólogo aprendizaxe de máquina Os conxuntos de datos de paquetes mlu, cplint e cplint tamén son moi útiles para construír intelixencia artificial.
Conclusión
A integración de software de IA nun entorno empresarial xa variado require o uso dunha variedade de ferramentas de programación, como varios idiomas, frameworks e bibliotecas. Estas tecnoloxías con frecuencia requiren graos extraordinarios de competencia e pericia.
Todos os idiomas mencionados anteriormente son excelentes opcións para proxectos de Intelixencia Artificial. Simplemente é cuestión de seleccionar o proxecto ideal para as súas necesidades. Cun coñecemento básico do proxecto, pode seleccionar o idioma máis axeitado e aumentar a eficiencia da súa empresa. Moita sorte co teu próximo proxecto de IA!
Deixe unha resposta