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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की मांग में वृद्धि ने इंजीनियरों, शोधकर्ताओं और प्रोग्रामर की बढ़ती संख्या को काम पर रखने की आवश्यकता की है। एआई के प्रभाव या योगदान के बिना अस्तित्व की परिकल्पना करना असंभव है। एआई जॉब सर्च से लेकर स्पैम मेल डिटेक्शन, राइड शेयरिंग से लेकर सोशल मीडिया कनेक्शन तक सर्वव्यापी है और यह हमारे जीवन को बेहतर और आसान बना रहा है।
एआई नियमित प्रक्रियाओं को स्वचालित और सुधार कर आपकी कंपनी को समय और पैसा बचाने में मदद कर सकता है। एक बार एआई स्थापित हो जाने के बाद, आप आश्वस्त हो सकते हैं कि उन गतिविधियों को एक व्यक्ति की तुलना में अधिक तेज़ी से, सटीक और मज़बूती से पूरा किया जाएगा। हालाँकि, आपकी कंपनी के सिस्टम और सेवाओं में AI को शामिल करने के लिए, आपको ऐसे सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स की आवश्यकता होगी जो ऐसा करने में सक्षम हों।
इसके अलावा, उन डेवलपर्स को बेहतरीन एआई भाषाओं से परिचित होना होगा। प्रत्येक भाषा की अपनी शक्तियों और सीमाओं के साथ-साथ विशिष्ट लक्षण भी होते हैं। यह आपको तय करना है कि आपकी आवश्यकताओं के लिए कौन सी सुविधाएँ सबसे उपयुक्त हैं।
आइए आरंभ करें और AI के लिए कुछ शीर्ष प्रोग्रामिंग भाषाओं को देखें।
1. अजगर
पायथन एक उच्च-स्तरीय, व्याख्या की गई, वस्तु-उन्मुख प्रोग्रामिंग भाषा है जो कोड पठनीयता और सरलता के आदर्शों पर जोर देती है। अभी, आप पाइथन को अन्य सभी भाषाओं के अग्रदूत के रूप में सोच सकते हैं। लोकप्रियता में उल्कापिंड वृद्धि के लिए पायथन का सरल वाक्यविन्यास जिम्मेदार है। इसके अलावा, संक्षिप्त सिंटैक्स आपको मौलिक संरचना को विकसित करने में काफी अधिक समय बिताने की अनुमति देता है, जिससे पायथन मशीन लर्निंग प्रक्रियाओं के लिए एक उत्कृष्ट विकल्प बन जाता है।
एआई इंजीनियरों के बीच इसे सबसे पसंदीदा विकल्प बनाने के लिए पायथन की उपयोगकर्ता-मित्रता किसी भी चीज़ से अधिक महत्वपूर्ण है। बहरहाल, यह एक उच्च-प्रदर्शन और व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है जटिल प्रक्रियाओं में सक्षम प्रोग्रामिंग भाषा नौकरियों और प्लेटफार्मों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए।
वर्तमान तकनीक के संदर्भ में, पायथन आमतौर पर सबसे महत्वपूर्ण कारण यह है कि भाषा के लिए एआई-विशिष्ट ढांचे का निर्माण किया गया था। TensorFlow, एक ओपन-सोर्स टूलकिट है जिसे विशेष रूप से मशीन लर्निंग के लिए डिज़ाइन किया गया है जिसका उपयोग डीप . के लिए किया जा सकता है तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण और अनुमान, सबसे लोकप्रिय में से एक है। अन्य एआई-केंद्रित ढांचे में हैं:
- scikit सीखने - प्रशिक्षण के लिए एक पायथन पुस्तकालय मशीन सीखने के मॉडल.
- Keras जटिल गणितीय गणनाओं के लिए एक प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस है।
- पायटॉर्च दृश्य और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए एक पायथन पुस्तकालय है।
- थेनो एक पैकेज है जो आपको गणितीय अभिव्यक्तियों को परिभाषित, अनुकूलित और मूल्यांकन करने की अनुमति देता है।
2. सी + +
C++ एक कंप्यूटर भाषा एक्सटेंशन है जिसका उपयोग बनाने के लिए किया जा सकता है तंत्रिका जाल. C++ की गति सबसे महत्वपूर्ण लाभ है क्योंकि AI विकास के लिए जटिल संगणनाओं की आवश्यकता होती है, और यह भाषा गणनाओं को गति दे सकती है। इसमें निम्न-स्तरीय स्मृति नियंत्रण है और संपत्ति-बाध्यकारी अनुप्रयोगों, प्रदर्शन-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों आदि का समर्थन करता है।
सी ++ में एक जटिल वाक्यविन्यास है लेकिन जावा जैसी अन्य भाषाओं की तुलना में कम खर्चीला है। C++ का प्रयोग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रोग्रामिंग में सर्च इंजन ऑप्टिमाइजेशन और रैंकिंग के लिए किया जा सकता है।
इसका एक कारण भाषा का व्यापक लचीलापन है, जो इसे संसाधन-गहन अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बनाता है। C++ एक निम्न-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषा है जो उत्पादन में AI मॉडल के प्रबंधन में सुधार करती है। और, जबकि एआई प्रोग्रामर के लिए सी ++ पहला विकल्प नहीं हो सकता है, यह ध्यान देने योग्य है कि सी ++ में कई गहरे और मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क विकसित किए गए हैं।
TensorFlow, सबसे लोकप्रिय मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क, C++ में लिखा गया था। इसका उपयोग फास्ट फीचर एंबेडिंग के लिए कन्वेन्शनल आर्किटेक्चर बनाने के लिए भी किया गया था डीप लर्निंग फ्रेमवर्क (कैफ)।
3. आर प्रोग्रामिंग भाषा
आर सबसे अधिक इस्तेमाल की जाने वाली मानक भाषा है, और इसे मुख्य रूप से सांख्यिकीय विश्लेषण और ग्राफिकल डेटा डिस्प्ले के लिए डिज़ाइन किया गया था। यह डेटा खनिकों और सांख्यिकीविदों के बीच एक लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा है। यह खुला स्रोत है और इसमें एक बड़ा AI समुदाय है। आर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अनुसंधान के लिए विशेष रूप से प्रभावी है जिसमें समय श्रृंखला विश्लेषण, सांख्यिकीय परीक्षण, रैखिक और गैर-रेखीय मॉडलिंग और क्लस्टरिंग शामिल है।
भाषा वस्तु-उन्मुख, विस्तार योग्य है, और वस्तुओं को अन्य भाषाओं द्वारा हेरफेर करने की अनुमति देती है। डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण में R की दक्षता इसके सबसे महत्वपूर्ण लाभों में से एक है। इसमें उत्कृष्ट चार्टिंग कौशल भी हैं। दूसरी ओर, आर सीखना मुश्किल है। यह सुस्त है और इसमें सुरक्षा खामियां हैं।
विस्तारित पैकेजों को R की सामान्य क्षमताओं से अधिक माना जाना चाहिए। Gmodels, RODBC, OneR, और Tm जैसे पैकेज मशीन लर्निंग संचालन के लिए व्यापक समर्थन प्रदान करते हैं। एक बार जब आप सीखना शुरू कर देंगे, तो आप देखेंगे कि आंकड़े एआई और एमएल की नींव हैं। R की ओपन-सोर्स स्थिति इंगित करती है कि यह उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है। इसका एक बड़ा उपयोगकर्ता आधार है।
4. जावा
जावा प्रोग्रामिंग भाषा एक उच्च स्तरीय, सामान्य प्रयोजन है, ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग भाषा: हिन्दी। जावा का वाक्य-विन्यास C और C++ भाषाओं के वाक्य-विन्यास के समान है; हालाँकि, जावा का मतलब स्व-निहित होना है और इसमें न्यूनतम निर्भरताएँ हैं। जावा यकीनन विभिन्न गतिविधियों के लिए ग्रह पर सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल की जाने वाली भाषा है, एआई उनमें से एक है।
वर्चुअल मशीन प्रौद्योगिकी का अस्तित्व जावा प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करने का सबसे महत्वपूर्ण लाभ है। जेवीएम वास्तव में क्या करता है? खैर, जावा वर्चुअल मशीन कार्यान्वयन प्रक्रिया को सरल बनाती है, जिससे आपको बार-बार एप्लिकेशन को संकलित करने से समय और ऊर्जा की बचत होती है।
बिग डेटा और एआई अटूट रूप से जुड़े हुए हैं, और सबसे प्रमुख बिग डेटा फ्रेमवर्क, जैसे कि फ़िंक, हडूप, हाइव और स्पार्क, जावा में लिखे गए थे। यह Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j, और MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java लाइब्रेरी, Neuroph सहित कई AI डेवलपमेंट फ्रेमवर्क भी प्रदान करता है।
5. स्काला
स्काला एक प्रोग्रामिंग भाषा है जो सांख्यिकीय रूप से टाइप की गई, उच्च-स्तरीय, वस्तु-उन्मुख और कार्यात्मक है। यह जावा की कुछ खामियों को कम करते हुए इसके लाभों को प्राप्त करने के इरादे से बनाया गया था। स्काला ने जावा वर्चुअल मशीन (JVM) वातावरण का उपयोग करके बुद्धिमान सॉफ़्टवेयर बनाने के लिए एक बेहतर तरीका बनाया। यह जावा और जावास्क्रिप्ट के साथ संगत है, और यह विकास को आसान, तेज और अधिक उत्पादक बनाता है
इन विशेषताओं के परिणामस्वरूप स्काला डेटा विश्लेषण प्रणाली जैसे अपाचे फ्लिंक, अपाचे स्पार्क, अपाचे काफ्का और अक्का स्ट्रीम का एक अनिवार्य घटक बन गया है। स्काला की मुख्य कमियों में सामुदायिक समर्थन की कमी, सीमित गोद लेने, पिछड़े संगतता बाधाओं और उच्च सीखने की अवस्था शामिल है।
स्काला के लिए ब्रीज़ सबसे लोकप्रिय मशीन लर्निंग टूल है। यह लाइब्रेरी मैटलैब की कार्यक्षमता और पायथन की न्यूमपी लाइब्रेरी को जोड़ती है। यह ScalaNLP और Scala परियोजनाओं के विलय से उत्पन्न हुआ। ब्रीज़ में वर्तमान एआई सिस्टम बनाने के लिए आवश्यक कई कम्प्यूटेशनल क्षमताएं शामिल हैं।
6. जूलिया
जूलिया एक और हाई-एंड उत्पाद है जिसे वह मान्यता या सामुदायिक समर्थन नहीं मिला है जिसके वह हकदार है। बहरहाल, इसके फीचर्स निराश नहीं करते हैं। यह प्रोग्रामिंग भाषा विभिन्न प्रकार की नौकरियों के लिए सहायक है, लेकिन यह संख्या और डेटा विश्लेषण में उत्कृष्ट है।
जूलिया एक और हाई-एंड उत्पाद है जिसे वह मान्यता या सामुदायिक समर्थन नहीं मिला है जिसके वह हकदार है। बहरहाल, इसके फीचर्स निराश नहीं करते हैं। यह प्रोग्रामिंग भाषा विभिन्न प्रकार की नौकरियों के लिए सहायक है, लेकिन यह संख्या और डेटा विश्लेषण में उत्कृष्ट है।
जूलिया डेटासेट से निपटने और सांख्यिकीय विश्लेषण और डेटा विज्ञान के लिए विशिष्ट डेटा परिवर्तन करने के लिए डेटाफ़्रेम प्रदान करती है। जूलियाग्राफ पैकेज आपको कॉम्बीनेटरियल डेटा के साथ काम करने की अनुमति देते हैं। जूलिया JDBC, ODBC और स्पार्क ड्राइवरों का उपयोग करके डेटाबेस के साथ अच्छी तरह से काम करती है। यह बनाने के लिए आदर्श भाषा है गहरी सीख बैकएंड पर कोड। jl और Flux.jl जूलिया-मूल है, मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए बेहद मजबूत उपकरण।
7. जंग
जंग एक बहु-प्रतिमान प्रोग्रामिंग भाषा है जो गति, सुरक्षा और संगामिति को प्राथमिकता देती है। रस्ट में C++ की तुलना में एक सिंटैक्स होता है, हालांकि यह काफी अधिक मेमोरी-सुरक्षित है। नल पॉइंटर्स, लटकने वाले पॉइंटर्स और डेटा दौड़ की अनुमति नहीं है। मेमोरी और अन्य संसाधनों को एक विशेष विधि का उपयोग करके नियंत्रित किया जाता है जो स्वचालित कचरा संग्रह के बजाय थोड़ा ओवरहेड के साथ अनुमानित प्रबंधन प्रदान करता है।
StackOverflow के वार्षिक डेवलपर सर्वेक्षण में, ओपन-सोर्स प्रोग्रामिंग भाषा को सबसे लोकप्रिय नाम दिया गया था। कई आईटी व्यवसाय अपनी परियोजनाओं में जंग के सिद्धांतों को नियोजित करते हैं। Microsoft ने अपने ओपन-सोर्स वेरोना प्रोजेक्ट में रस्ट सिद्धांतों का उपयोग किया। रस्ट को सुरक्षित इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रोग्रामिंग के लिए एक परीक्षण भाषा के रूप में माना जाता है।
जंग सीखने के लिए एक चुनौतीपूर्ण भाषा है क्योंकि इसे ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग विचारों की समझ की आवश्यकता होती है। इसके परिणामस्वरूप एक सुस्त संकलक और विशाल बाइनरी फ़ाइलें हैं। रस्ट में स्पष्ट रूप से विकसित कुछ ही मशीन लर्निंग लाइब्रेरी हैं। हालांकि, आम के लिए कई बाइंडिंग यंत्र अधिगम PyTorch या TensorFlow जैसे फ्रेमवर्क डेवलपर्स के लिए उपलब्ध हैं।
8. तुतलाना
1960 के दशक से, लिस्प का व्यापक रूप से प्राकृतिक भाषाओं के विषयों, प्रमेय प्रमाणों और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मुद्दों के समाधान में वैज्ञानिक अध्ययन के लिए उपयोग किया गया है। लिस्प को मूल रूप से प्रोग्रामिंग के लिए एक व्यावहारिक गणितीय भाषा के रूप में डिजाइन किया गया था, लेकिन यह जल्दी से एआई डेवलपर्स के बीच एक लोकप्रिय विकल्प बन गया।
अधिक महत्वपूर्ण रूप से, लिस्प के निर्माता (जॉन मैककार्थी) एआई के क्षेत्र में एक प्रमुख व्यक्ति थे, और उनके अधिकांश कार्य लंबी अवधि के लिए लागू किए गए थे।
लिस्प को विकसित करने की प्राथमिक प्रेरणा कोड में एक व्यवहार्य गणितीय प्रतिनिधित्व स्थापित करना था। इस आंतरिक लाभ के कारण, यह शीघ्र ही AI अनुसंधान के लिए पसंद की भाषा बन गई। कई कंप्यूटर विज्ञान अवधारणाओं, जैसे कि रिकर्सन, ट्री डेटा स्ट्रक्चर और डायनेमिक टाइपिंग का आविष्कार लिस्प में किया गया था।
लिस्प अविश्वसनीय रूप से कुशल है और बहुत तेज़ प्रोग्राम निष्पादन को सक्षम बनाता है। लिस्प प्रोग्राम छोटे होते हैं, डिज़ाइन करने में तेज़ होते हैं, तेज़ प्रदर्शन करते हैं, और बनाए रखने में आसान होते हैं सी ++ या जावा अनुप्रयोगों.
9. Prolog
प्रोलॉग, सबसे शुरुआती प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक, एक परिष्कृत ढांचा है जो तीन तत्वों के साथ काम करता है: तथ्य, नियम और उद्देश्य। तथ्यों और नियमों की जांच करके एक विशिष्ट निष्कर्ष प्राप्त करने के लिए प्रोलॉग उनके बीच संबंध बनाने से पहले एक डेवलपर को सभी तीन टुकड़ों की पहचान करनी चाहिए।
प्रोलॉग पैटर्न को समझने और मिलान करने, डेटा को तार्किक रूप से खोजने और संरचित करने में सक्षम है, और एक बेहतर पथ की खोज के लिए स्वचालित रूप से एक प्रक्रिया को पीछे छोड़ देता है। कुल मिलाकर, एआई में इस भाषा का सबसे अच्छा अनुप्रयोग समस्या-समाधान के लिए है, जहां प्रोलॉग समाधान ढूंढता है-या कई।
नतीजतन, इसका उपयोग चैटबॉट्स और आईबीएम के वाटसन जैसे आभासी सहायकों में किया जाता है। प्रोलॉग पाइथन या जावा के रूप में उपयोग करने के लिए विविध या सरल नहीं हो सकता है, फिर भी यह काफी उपयोगी हो सकता है। कई एआई पुस्तकालयों को विकसित करने के लिए प्रोलॉग का उपयोग किया गया है। उदाहरण के लिए, ज़ामिया-एआई एक ढांचा है जो ओपन-सोर्स स्पीच और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण प्रणालियों के विकास के लिए घटक और उपकरण प्रदान करता है।
प्रोलॉग-आधारित यंत्र अधिगम पैकेज एमएलयू, सीप्लिंट, और सीप्लिंट डेटासेट भी कृत्रिम बुद्धिमत्ता के निर्माण के लिए अत्यधिक उपयोगी हैं।
निष्कर्ष
एआई सॉफ़्टवेयर को पहले से ही विविध व्यावसायिक वातावरण में एकीकृत करने के लिए कई प्रकार के उपयोग की आवश्यकता होती है प्रोग्रामिंग उपकरण, जैसे कि कई भाषाएँ, ढाँचे और पुस्तकालय। ये प्रौद्योगिकियां अक्सर असाधारण योग्यता और विशेषज्ञता की मांग करती हैं।
ऊपर बताई गई सभी भाषाएं आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रोजेक्ट के लिए बेहतरीन विकल्प हैं। यह केवल आपकी आवश्यकताओं के लिए आदर्श परियोजना का चयन करने की बात है। परियोजना की बुनियादी समझ के साथ, आप सबसे उपयुक्त भाषा का चयन कर सकते हैं और अपनी कंपनी की दक्षता बढ़ा सकते हैं। आपके अगले AI प्रोजेक्ट के लिए शुभकामनाएँ!
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