Porast potražnje za umjetnom inteligencijom iziskivao je zapošljavanje sve većeg broja inženjera, istraživača i programera. Nemoguće je zamisliti postojanje bez utjecaja ili doprinosa AI. AI je sveprisutan, od traženja posla do otkrivanja neželjene pošte, dijeljenja vožnje do povezivanja na društvenim mrežama, i čini naše živote boljim i lakšim.
AI može pomoći vašoj tvrtki da uštedi vrijeme i novac automatizacijom i poboljšanjem redovitih postupaka. Kada se AI uspostavi, možete biti sigurni da će te aktivnosti biti dovršene brže, točnije i pouzdanije nego što bi to mogla osoba. Međutim, da biste ugradili AI u sustave i usluge vaše tvrtke, trebat će vam programeri softvera koji su sposobni za to.
Nadalje, ti programeri će morati biti upoznati s najboljim AI jezicima. Svaki jezik ima svoj skup prednosti i ograničenja, kao i različite osobine. Na vama je da odredite koje su značajke najprikladnije za vaše potrebe.
Započnimo i pogledajmo neke od najboljih programskih jezika za AI.
1. Piton
Python je visokorazinski, interpretiran, objektno orijentiran programski jezik koji naglašava ideale čitljivosti i jednostavnosti koda. Upravo sada, možda mislite na Python kao preteču svih drugih jezika. Pythonova jednostavna sintaksa zaslužna je za njegov meteorski porast popularnosti. Nadalje, sažeta sintaksa omogućuje vam da potrošite znatno više vremena na razvoj temeljne strukture, što Python čini izvrsnim izborom za postupke strojnog učenja.
Pythonova jednostavnost za korištenje važnija je od bilo čega drugog u tome što ga čini najpoželjnijom opcijom među inženjerima umjetne inteligencije. Bez obzira na to, radi se o visokoj izvedbi i širokoj upotrebi programski jezik sposoban za složene procedure za širok raspon poslova i platformi.
Što se tiče trenutne tehnologije, najvažniji razlog zašto je Python obično na vrhu je taj što su za jezik izgrađeni okviri specifični za umjetnu inteligenciju. TensorFlow, open-source alat dizajniran posebno za strojno učenje koji se može koristiti za duboko neuronska mreža obuke i zaključivanja, jedan je od najpopularnijih. Među ostalim okvirima usmjerenim na umjetnu inteligenciju su:
- scikit učiti — Python biblioteka za obuku modeli strojnog učenja.
- Keras je programsko sučelje za komplicirane matematičke izračune.
- PyTorch je Python knjižnica za obradu vizualnog i prirodnog jezika.
- Theano je paket koji vam omogućuje da definirate, optimizirate i evaluirate matematičke izraze.
2. C + +
C++ je proširenje računalnog jezika koje se može koristiti za stvaranje neuronske mreže. Brzina C++-a je najznačajnija prednost budući da razvoj umjetne inteligencije zahtijeva komplicirana izračunavanja, a ovaj jezik može ubrzati izračune. Ima kontrolu memorije niske razine i podržava aplikacije koje zahtijevaju sredstva, aplikacije kritične za performanse i tako dalje.
C++ ima kompliciranu sintaksu, ali je jeftiniji od drugih jezika kao što je Java. C++ se može koristiti u programiranju umjetne inteligencije za optimizaciju tražilice i rangiranje.
Jedan od razloga za to je široka fleksibilnost jezika, što ga čini idealnim za aplikacije koje zahtijevaju velike resurse. C++ je programski jezik niske razine koji poboljšava upravljanje AI modelom u proizvodnji. I dok C++ možda nije prva opcija za AI programere, vrijedno je napomenuti da su mnogi okviri dubokog i strojnog učenja razvijeni u C++.
TensorFlow, najpopularniji okvir za strojno učenje, napisan je na C++. Također je korišten za izgradnju konvolucijske arhitekture za brzo ugrađivanje značajki okvir dubokog učenja (caffe).
3. R Programski jezik
R je najčešće korišten standardni jezik, a osmišljen je prvenstveno za statističku analizu i grafički prikaz podataka. Popularan je programski jezik među rudarima podataka i statističarima. On je otvorenog koda i ima značajnu AI zajednicu. R je osobito učinkovit za istraživanje umjetne inteligencije koje uključuje analizu vremenskih serija, statističko testiranje, linearno i nelinearno modeliranje i grupiranje.
Jezik je objektno orijentiran, proširiv i dopušta da se objektima manipulira drugim jezicima. R-ova učinkovitost u obradi i analizi podataka jedna je od njegovih najznačajnijih prednosti. Također ima izvrsne vještine crtanja. R je, s druge strane, teško naučiti. Trom je i ima sigurnosnih nedostataka.
Proširene pakete treba uzeti u obzir više od općih mogućnosti R. Paketi poput Gmodels, RODBC, OneR i Tm pružaju opsežnu podršku za operacije strojnog učenja. Kada počnete učiti, vidjet ćete da je statistika temelj AI i ML-a. R-ov status otvorenog koda označava da je besplatan za korištenje. Ima veliku bazu korisnika.
4. Java
Java programski jezik je visoke razine, opće namjene, objektno orijentirano programiranje Jezik. Sintaksa Jave je usporediva sa sintaksom jezika C i C++; međutim, Java je namijenjena da bude samostalna i ima minimalne ovisnosti. JAVA je nedvojbeno najrašireniji jezik na planetu za razne aktivnosti, a AI je jedna od njih.
Postojanje tehnologije virtualnih strojeva najznačajnija je prednost korištenja programskog jezika JAVA. Što točno radi JVM? Pa, Java Virtual Machine pojednostavljuje proces implementacije, štedeći vam vrijeme i energiju od iznova i iznova sastavljanja aplikacije.
Big Data i AI su neraskidivo povezani, a najistaknutiji okviri Big Data, kao što su Fink, Hadoop, Hive i Spark, napisani su na Javi. Također pruža niz razvojnih okvira AI, uključujući Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j i MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java biblioteku, Neuroph.
5. Skala
Scala je programski jezik koji je statički tipiziran, visoke razine, objektno orijentiran i funkcionalan. Stvoren je s namjerom da iskoristi prednosti Jave, a istovremeno ublaži neke njezine nedostatke. Scala je stvorila bolju metodu za izgradnju inteligentnog softvera koristeći okruženje Java Virtual Machine (JVM). Kompatibilan je s Javom i JavaScriptom i čini razvoj lakšim, bržim i produktivnijim
Scala je postala bitna komponenta sustava za analizu podataka kao što su Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka i Akka Stream kao rezultat ovih karakteristika. Glavni nedostaci Scale uključuju nedostatak podrške zajednice, ograničeno usvajanje, ograničenja kompatibilnosti unatrag i visoku krivulju učenja.
Breeze je najpopularniji alat za strojno učenje za Scalu. Ova biblioteka kombinira Matlabovu funkcionalnost i Pythonovu NumPy biblioteku. Nastao je spajanjem projekata ScalaNLP i Scala. Breeze uključuje mnoge računalne sposobnosti potrebne za stvaranje trenutnih AI sustava.
6. Julia
Julia je još jedan vrhunski proizvod koji nije dobio priznanje ili podršku zajednice koju zaslužuje. Ipak, njegove karakteristike ne razočaravaju. Ovaj programski jezik je od pomoći za razne poslove, ali se ističe u brojevima i analizi podataka.
Julia je još jedan vrhunski proizvod koji nije dobio priznanje ili podršku zajednice koju zaslužuje. Ipak, njegove karakteristike ne razočaravaju. Ovaj programski jezik je od pomoći za razne poslove, ali se ističe u brojevima i analizi podataka.
Julia pruža DataFrames za rad sa skupovima podataka i provođenje tipičnih transformacija podataka za statističku analizu i znanost o podacima. JuliaGraphs paketi omogućuju vam rad s kombinatornim podacima. Julia dobro radi s bazama podataka koristeći JDBC, ODBC i Spark upravljačke programe. To je idealan jezik za stvaranje Duboko učenje kod na pozadinskom dijelu. jl i Flux.jl su Julia-native, iznimno jaki alati za strojno učenje i umjetnu inteligenciju.
7. RUST
Rust je višeparadigmatski programski jezik koji daje prednost brzini, sigurnosti i istodobnosti. Rust ima sintaksu usporedivu s C++, iako je znatno sigurnija za memoriju. Null pokazivači, viseći pokazivači i utrke podataka nisu dopušteni. Memorija i drugi resursi se rukuju pomoću specijalizirane metode koja nudi predvidljivo upravljanje s malo dodatnih troškova, a ne putem automatskog prikupljanja smeća.
U godišnjem istraživanju razvojnih programera StackOverflow, programski jezik otvorenog koda proglašen je najpopularnijim. Mnoge IT tvrtke koriste Rust principe u svojim projektima. Microsoft je koristio Rust principe u svom projektu otvorenog koda u Veroni. Rust se smatra jezikom za testiranje sigurnog infrastrukturnog programiranja.
Rust je jezik koji je izazovan za naučiti jer treba razumijevanje ideja objektno orijentiranog programiranja. Ima trom kompajler i velike binarne datoteke kao rezultat. Postoji samo nekoliko biblioteka za strojno učenje koje su razvijene izričito u Rustu. Međutim, brojna povezivanja s zajedničkim stroj za učenje okviri, kao što su PyTorch ili TensorFlow, dostupni su programerima.
8. Šuškati
Od 1960-ih, Lisp se naširoko koristi za znanstvena proučavanja u disciplinama prirodnih jezika, dokazima teorema i rješavanju pitanja umjetne inteligencije. Lisp je izvorno zamišljen kao praktičan matematički jezik za programiranje, ali je brzo postao popularna opcija među programerima umjetne inteligencije.
Što je još važnije, tvorac Lisp-a (John McCarthy) bio je glavna figura u području umjetne inteligencije, a veći dio njegovog rada implementiran je dugo vremena.
Primarna motivacija za razvoj Lisp-a bila je uspostavljanje održivog matematičkog prikaza u kodu. Zbog ove intrinzične prednosti, brzo je postao jezik izbora za istraživanje umjetne inteligencije. Mnogi koncepti računalne znanosti, kao što su rekurzija, strukture podataka stabla i dinamičko tipkanje, izumljeni su u Lisp-u.
Lisp je nevjerojatno učinkovit i omogućuje vrlo brzo izvršavanje programa. Lisp programi su manji, brži za dizajn, brži rad i lakši za održavanje od C++ ili Java aplikacija.
9. prolog
Prolog, jedan od najranijih programskih jezika, sofisticirani je okvir koji radi s tri elementa: činjenicama, pravilima i ciljevima. Programer mora identificirati sva tri dijela prije nego što Prolog može izgraditi odnose između njih kako bi se postigao određeni zaključak ispitivanjem činjenica i pravila.
Prolog je sposoban razumjeti i upariti uzorke, logički pronaći i strukturirati podatke i automatski vratiti proces kako bi otkrio bolji put. Općenito, najbolja primjena ovog jezika u AI-u je za rješavanje problema, gdje Prolog traži rješenje—ili nekoliko.
Kao rezultat toga, koristi se u chatbotovima i virtualnim pomoćnicima kao što je IBM-ov Watson. Prolog možda nije tako raznolik ili jednostavan za korištenje kao Python ili Java, ali može biti vrlo koristan. Prolog je korišten za razvoj brojnih AI biblioteka. Zamia-AI, na primjer, je okvir koji pruža komponente i alate za razvoj sustava za obradu govora otvorenog koda i prirodnog jezika.
Temeljen na Prologu stroj za učenje paketi mlu, cplint i cplint skupovi podataka također su vrlo korisni za izgradnju umjetne inteligencije.
Zaključak
Integracija AI softvera u već raznoliko poslovno okruženje zahtijeva korištenje niza alati za programiranje, kao što je nekoliko jezika, okvira i knjižnica. Ove tehnologije često zahtijevaju izvanredne stupnjeve kompetencije i stručnosti.
Svi gore spomenuti jezici izvrstan su izbor za projekte umjetne inteligencije. Samo je pitanje odabira idealnog projekta za vaše potrebe. Uz osnovno razumijevanje projekta, možete odabrati najprikladniji jezik i povećati učinkovitost svoje tvrtke. Sretno s vašim sljedećim AI projektom!
Ostavi odgovor