Teburin Abubuwan Ciki[Boye][Nuna]
A tiyata yana buƙatar buƙatar wucin gadi ta hanyar ba da izinin karɓar adadin injiniyoyi, masu bincike, da masu shirye-shirye. Ba shi yiwuwa a yi hasashen wanzuwar ba tare da tasiri ko gudummawar AI ba. AI yana ko'ina, daga binciken aiki zuwa gano wasikun banza, hawa rabawa zuwa hanyoyin haɗin yanar gizon, kuma yana sa rayuwarmu ta fi sauƙi da sauƙi.
AI na iya taimaka wa kamfanin ku adana lokaci da kuɗi ta hanyar sarrafa kansa da haɓaka hanyoyin yau da kullun. Da zarar AI ta kasance, za ku iya tabbata cewa waɗannan ayyukan za a kammala su da sauri, daidai, da dogaro fiye da yadda mutum zai iya. Koyaya, don haɗa AI cikin tsarin da sabis na kamfanin ku, kuna buƙatar masu haɓaka software waɗanda ke da ikon yin hakan.
Bugu da ƙari, waɗannan masu haɓakawa za su buƙaci su saba da mafi kyawun yarukan AI. Kowane harshe yana da nasa tsarin ƙarfi da gazawa, da kuma halaye daban-daban. Ya rage naku don tantance waɗanne fasaloli ne suka fi dacewa da buƙatun ku.
Bari mu fara kuma mu kalli wasu manyan yarukan shirye-shirye na AI.
1. Python
Python babban matakin harshe ne, fassara, yaren shirye-shiryen da ya dace da abu wanda ke jaddada manufofin karanta lambar da sauƙi. A yanzu, kuna iya tunanin Python a matsayin farkon duk wasu harsuna. Sauƙaƙan syntax na Python yana da alhakin haɓakar meteoric cikin shahararsa. Bugu da ƙari, ƙayyadaddun kalmomi suna ba ku damar ciyar da lokaci mai yawa don haɓaka tushen tsarin, yin Python kyakkyawan zaɓi don hanyoyin Koyan Injin.
Abotacin mai amfani da Python ya fi komai mahimmanci wajen sanya shi zaɓi mafi fifiko tsakanin injiniyoyin AI. Duk da haka, yana da babban aiki kuma ana amfani da shi sosai Yaren shirye-shirye mai iya ɗaukar matakai masu rikitarwa don ayyuka masu yawa da dandamali.
Dangane da fasahar zamani, mafi mahimmancin dalilin Python yawanci shine a saman shine cewa an gina takamaiman tsarin AI don harshe. TensorFlow, buɗaɗɗen kayan aikin kayan aiki wanda aka ƙera musamman don koyan injin da za a iya amfani dashi don zurfin neural network horarwa da ba da shawara, yana ɗaya daga cikin mafi mashahuri. Daga cikin sauran tsarin AI-centric sune:
- scikit-koya - ɗakin karatu na Python don horarwa samfurin koyo na inji.
- Keras masarrafar shirye-shirye don rikitattun lissafin lissafi.
- PyTorch Laburaren Python ne don sarrafa harshe na gani da na halitta.
- Theano kunshin ne wanda ke ba ku damar ayyana, haɓakawa, da kimanta maganganun lissafi.
2. C ++
C++ babban yaren kwamfuta ne wanda za'a iya amfani dashi don ƙirƙira neural networks. Gudun C ++ shine mafi mahimmancin fa'ida tunda ci gaban AI yana buƙatar ƙididdige ƙididdiga masu rikitarwa, kuma wannan harshe na iya hanzarta lissafin. Yana da ƙananan sarrafa ƙwaƙwalwar ajiya kuma yana goyan bayan aikace-aikacen tilasta kadara, aikace-aikacen aiki mai mahimmanci, da sauransu.
C++ yana da sarƙaƙƙiya mai rikitarwa amma ba shi da tsada fiye da sauran harsuna kamar Java. Ana iya amfani da C++ a cikin shirye-shiryen basirar ɗan adam don inganta injin bincike da matsayi.
Ɗaya daga cikin dalilan wannan shine faffadan sassaucin harshe, wanda ya sa ya dace don aikace-aikace masu amfani da albarkatu. C ++ ƙananan shirye-shiryen harshe ne wanda ke inganta sarrafa tsarin AI a cikin samarwa. Kuma, yayin da C ++ bazai zama zaɓi na farko ga masu shirye-shiryen AI ba, yana da kyau a lura cewa yawancin tsarin ilmantarwa mai zurfi da na'ura an haɓaka su a C ++.
TensorFlow, mashahurin tsarin koyon injin, an rubuta shi a cikin C++. An kuma yi amfani da shi don gina Tsarin Tsarin Juyin Juya Hali don Haɓaka fasalin Saurin tsarin ilmantarwa mai zurfi (Kafi).
3. Harshen Shirye-shiryen R
R shine daidaitaccen harshe da aka fi amfani da shi akai-akai, kuma an tsara shi da farko don ƙididdigar ƙididdiga da nunin bayanan hoto. Shahararren yaren shirye-shirye ne tsakanin masu hakar bayanai da masana kididdiga. Yana buɗe tushen kuma yana da al'ummar AI mai girma. R yana da tasiri musamman don bincike na Intelligence na Artificial wanda ya ƙunshi nazarin jerin lokaci, gwajin ƙididdiga, ƙirar layi da ƙirar ƙira, da tari.
Harshen yana da tushen abu, mai tsawaitawa, kuma yana ba da damar wasu harsuna su sarrafa abubuwa. Ingancin R a sarrafa bayanai da bincike shine ɗayan manyan fa'idodinsa. Har ila yau, yana da ƙwararrun dabarun ƙira. R, a gefe guda, yana da wuyar koyo. Yana da sluggish kuma yana da lahani na tsaro.
Ya kamata a yi la'akari da fakitin da aka faɗaɗa fiye da ƙarfin gaba ɗaya na Fakitin R. kamar Gmodels, RODBC, OneR, da Tm suna ba da tallafi mai yawa don ayyukan Koyon Na'ura. Da zarar ka fara koyo, za ka ga cewa ƙididdiga ita ce tushen AI da ML. Matsayin buɗe tushen R yana nuna cewa yana da kyauta don amfani. Yana da tushe mai girman gaske.
4. JAVA
Harshen shirye-shiryen Java babban mataki ne, manufa ta gaba ɗaya, abu mai daidaituwa harshe. Rubutun Java yayi daidai da na C da C++ harsuna; duk da haka, Java ana nufin ya zama mai zaman kansa kuma yana da ƙarancin dogaro. JAVA za a iya cewa shi ne yaren da aka fi amfani da shi a duniya don ayyuka iri-iri, AI yana ɗaya daga cikinsu.
Kasancewar Fasahar Injin Farko shine mafi girman fa'idar amfani da yaren shirye-shiryen JAVA. Me ainihin JVM yake yi? Da kyau, Injin Virtual na Java yana sauƙaƙe tsarin aiwatarwa, yana adana lokaci da kuzari daga haɗa aikace-aikacen akai-akai.
Big Data da AI suna da alaƙa da ba za a iya raba su ba, kuma fitattun manyan tsare-tsare na Big Data, kamar Fink, Hadoop, Hive, da Spark, an rubuta su cikin Java. Har ila yau, yana ba da dama na tsarin ci gaban AI, ciki har da Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j, da MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java library, Neuroph.
5. Scala
Scala harshe ne na shirye-shirye wanda aka rubuta a kididdigar, babban matsayi, mai ma'ana, kuma mai aiki. An halicce ta ne da nufin cin ribar Java tare da rage wasu kurakurai. Scala ya ƙirƙiri ingantacciyar hanya don gina software mai hankali ta amfani da mahallin Java Virtual Machine (JVM). Ya dace da Java da JavaScript, kuma yana sa haɓakawa cikin sauƙi, sauri, da fa'ida
Scala ya zama muhimmin sashi na tsarin nazarin bayanai kamar Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka, da Akka Stream sakamakon waɗannan halaye. Babban illolin Scala sun haɗa da rashin goyon bayan al'umma, iyakataccen karɓowa, maƙasudin daidaitawa na baya, da babban tsarin koyo.
Breeze shine mafi mashahuri kayan aikin koyon inji don Scala. Wannan ɗakin karatu yana haɗa ayyukan Matlab da ɗakin karatu na NumPy na Python. Ya taso ne daga hadewar ayyukan ScalaNLP da Scala. Breeze ya ƙunshi yawancin damar lissafin da ake buƙata don ƙirƙirar tsarin AI na yanzu.
6. Julia
Julia wani babban samfuri ne wanda bai sami karɓuwa ko tallafin al'umma da ya cancanta ba. Duk da haka, siffofinsa ba sa kunya. Wannan yaren shirye-shiryen yana taimakawa ga ayyuka daban-daban, amma ya yi fice a lambobi da nazarin bayanai.
Julia wani babban samfuri ne wanda bai sami karɓuwa ko tallafin al'umma da ya cancanta ba. Duk da haka, siffofinsa ba sa kunya. Wannan yaren shirye-shiryen yana taimakawa ga ayyuka daban-daban, amma ya yi fice a lambobi da nazarin bayanai.
Julia tana ba da DataFrames don ma'amala da saitin bayanai da gudanar da sauye-sauye na bayanai na yau da kullun don ƙididdigar ƙididdiga da kimiyyar bayanai. Fakitin JuliaGraphs suna ba ku damar yin aiki tare da bayanan haɗin gwiwa. Julia yana aiki da kyau tare da bayanan bayanai ta amfani da JDBC, ODBC, da direbobin Spark. Yaren da ya dace don ƙirƙirar Jin Ilimi code a kan bango. jl da Flux.jl ɗan asalin Julia ne, kayan aiki masu ƙarfi sosai don Koyon Inji da Hankali na Artificial.
7. RUHU
Tsatsa shine yaren shirye-shirye da yawa wanda ke ba da fifiko ga sauri, aminci, da daidaituwa. Tsatsa yana da ma'auni mai kwatankwacinsa da C++, ko da yake yana da matukar aminci ga ƙwaƙwalwa. Ba a ba da izinin masu nunin ɓata lokaci, masu nunin ɗigo, da tseren bayanai ba. Ana sarrafa ƙwaƙwalwar ajiya da sauran albarkatu ta amfani da wata hanya ta musamman wacce ke ba da kulawar da za a iya faɗi ba tare da ƙaranci ba, maimakon ta hanyar tattara shara ta atomatik.
A cikin binciken StackOverflow na shekara-shekara na masu haɓakawa, harshen buɗe tushen shirye-shirye an sanya wa suna mafi shahara. Yawancin kasuwancin IT suna amfani da ka'idodin Rust a cikin ayyukansu. Microsoft ya yi amfani da ƙa'idodin Rust a cikin buɗaɗɗen tushen aikin Verona. Ana ɗaukar tsatsa azaman yaren gwaji don amintaccen shirye-shiryen ababen more rayuwa.
Tsatsa harshe ne mai ƙalubale don koyo tun da yake yana buƙatar fahimtar ra'ayoyin shirye-shirye masu tushen abu. Yana da sluggish mai tarawa da manyan fayilolin binary a sakamakon haka. Akwai 'yan ɗakunan karatu na koyo na inji waɗanda aka haɓaka a cikin tsatsa. Koyaya, ɗaure masu yawa zuwa gama gari injin inji Tsarin tsarin, kamar PyTorch ko TensorFlow, suna samuwa ga masu haɓakawa.
8. guragura
Tun daga shekarun 1960, ana amfani da Lisp sosai don nazarin kimiyya a fannonin harsunan dabi'a, hujjojin ka'idar, da kuma warware batutuwan Hankali na Artificial. An ƙirƙira Lisp asali azaman harshen lissafi mai amfani don tsara shirye-shirye, amma cikin sauri ya zama sanannen zaɓi tsakanin masu haɓaka AI.
Mafi mahimmanci, mahaliccin Lisp (John McCarthy) ya kasance babban jigo a fagen AI, kuma yawancin aikinsa an aiwatar da shi na dogon lokaci.
Babban dalilin haɓaka Lisp shine kafa ingantaccen wakilcin lissafi a lamba. Saboda wannan fa'ida mai mahimmanci, da sauri ya zama yaren zaɓi don binciken AI. Yawancin ra'ayoyin kimiyyar kwamfuta, kamar maimaitawa, tsarin bayanan bishiya, da bugu mai ƙarfi, an ƙirƙira su a cikin Lisp.
Lisp yana da inganci sosai kuma yana ba da damar aiwatar da shirin cikin sauri. Shirye-shiryen Lisp sun fi ƙanƙanta, da sauri don ƙira, yin sauri, kuma sun fi sauƙin kiyayewa fiye da C++ ko Java aikace-aikace.
9. Bayani
Prolog, ɗaya daga cikin farkon harsunan shirye-shirye, ƙaƙƙarfan tsari ne wanda ke aiki tare da abubuwa uku: gaskiya, dokoki, da manufofi. Dole ne mai haɓakawa ya gano duka guda ukun kafin Prolog ya gina alaƙa a tsakanin su don cimma takamaiman ƙayyadaddun ta hanyar nazarin gaskiya da ƙa'idodi.
Prolog yana da ikon fahimtar tsari da daidaitawa, ganowa da tsara bayanai cikin ma'ana, kuma ta atomatik ja da baya tsari don gano ingantacciyar hanya. Gabaɗaya, mafi kyawun aikace-aikacen wannan harshe a cikin AI shine don warware matsala, inda Prolog ke neman mafita — ko da yawa.
Sakamakon haka, ana amfani da shi a cikin chatbots da mataimaka na gani kamar IBM's Watson. Prolog bazai bambanta ba ko mai sauƙi don amfani kamar Python ko Java, duk da haka yana iya zama da amfani sosai. An yi amfani da Prolog don haɓaka ɗakunan karatu na AI da yawa. Zamia-AI, alal misali, tsari ne wanda ke ba da kayan aiki da kayan aiki don haɓaka buɗaɗɗen magana da tsarin sarrafa harshe na halitta.
tushen Prolog injin inji fakitin mlu, cplint, da pclint datasets suma suna da matukar amfani don gina hankali na wucin gadi.
Kammalawa
Haɗa software na AI cikin yanayin kasuwancin da ya riga ya bambanta yana buƙatar amfani da kewayon kayan aikin shirye-shirye, kamar harsuna da yawa, tsarin aiki, da ɗakunan karatu. Waɗannan fasahohin akai-akai suna buƙatar manyan digiri na ƙwarewa da ƙwarewa.
Duk harsunan da aka ambata a sama zaɓaɓɓu ne masu kyau don ayyukan Intelligence na Artificial. Magana ce kawai ta zaɓar aikin da ya dace don bukatun ku. Tare da ainihin fahimtar aikin, za ku iya zaɓar yaren da ya fi dacewa kuma ku haɓaka aikin kamfanin ku. Sa'a tare da aikin AI na gaba!
Leave a Reply