Tartalomjegyzék[Elrejt][Előadás]
A mesterséges intelligencia iránti kereslet növekedése egyre több mérnök, kutató és programozó felvételét tette szükségessé. Lehetetlen elképzelni a létezést az MI hatása vagy hozzájárulása nélkül. A mesterséges intelligencia mindenütt jelen van, az álláskereséstől a spam-felismerésig, az útmegosztáson át a közösségi média kapcsolatokig, és jobbá és könnyebbé teszi életünket.
A mesterséges intelligencia a rendszeres eljárások automatizálásával és fejlesztésével időt és pénzt takaríthat meg cégének. Ha a mesterséges intelligencia a helyére került, biztos lehet benne, hogy ezeket a tevékenységeket gyorsabban, pontosabban és megbízhatóbban hajtják végre, mint egy ember képes lenne. Ahhoz azonban, hogy az AI-t beépíthesse vállalata rendszereibe és szolgáltatásaiba, olyan szoftverfejlesztőkre lesz szüksége, akik képesek erre.
Ezenkívül ezeknek a fejlesztőknek ismerniük kell a legjobb mesterséges intelligencia nyelveket. Minden nyelvnek megvannak a maga erősségei és korlátai, valamint sajátosságai. Ön dönti el, hogy mely funkciók felelnek meg leginkább az Ön igényeinek.
Kezdjük, és nézzük meg az AI legnépszerűbb programozási nyelveit.
1. Piton
A Python egy magas szintű, értelmezett, objektum-orientált programozási nyelv, amely a kód olvashatóságának és egyszerűségének eszméit hangsúlyozza. Jelenleg úgy gondolhatja, hogy a Python az összes többi nyelv előfutára. A Python egyszerű szintaxisa felelős a népszerűségének rohamos növekedéséért. Ezenkívül a tömör szintaxis lehetővé teszi, hogy lényegesen több időt töltsön az alapvető szerkezet fejlesztésével, így a Python kiváló választás a gépi tanulási eljárásokhoz.
A Python felhasználóbarát jellege mindennél fontosabb, mert a mesterséges intelligencia mérnökei körében a leginkább preferált opció. Ennek ellenére nagy teljesítményű és széles körben használt komplex eljárásokra képes programozási nyelv munkák és platformok széles skálájához.
Ami a jelenlegi technológiát illeti, a Python a legdöntőbb oka annak, hogy általában az élen áll, hogy mesterséges intelligencia-specifikus keretrendszereket építettek a nyelvhez. TensorFlow, egy nyílt forráskódú eszközkészlet, amelyet kifejezetten gépi tanuláshoz terveztek, és amely mélyreható neurális hálózat képzés és következtetés, az egyik legnépszerűbb. A többi mesterséges intelligencia-központú keretrendszer között szerepel:
- scikit elsajátítható — Python könyvtár képzéshez gépi tanulási modellek.
- Keras egy programozási felület bonyolult matematikai számításokhoz.
- PyTorch egy Python könyvtár vizuális és természetes nyelvi feldolgozáshoz.
- Theano egy olyan csomag, amely lehetővé teszi matematikai kifejezések meghatározását, optimalizálását és kiértékelését.
2. C + +
A C++ egy számítógépes nyelvi kiterjesztés, amellyel létrehozható neurális hálózatok. A C++ sebessége a legjelentősebb előny, mivel az AI fejlesztése bonyolult számításokat igényel, és ez a nyelv felgyorsíthatja a számításokat. Alacsony szintű memóriavezérléssel rendelkezik, és támogatja az eszközigényes alkalmazásokat, a teljesítménykritikus alkalmazásokat stb.
A C++ szintaxisa bonyolult, de olcsóbb, mint más nyelvek, például a Java. A C++ a mesterséges intelligencia programozásában használható keresőoptimalizáláshoz és rangsoroláshoz.
Ennek egyik oka a nyelv széles körű rugalmassága, amely ideálissá teszi az erőforrás-igényes alkalmazásokhoz. A C++ egy alacsony szintű programozási nyelv, amely javítja az AI-modell kezelését a termelésben. És bár lehet, hogy a C++ nem az első lehetőség az AI-programozók számára, érdemes megjegyezni, hogy sok mély- és gépi tanulási keretrendszert a C++-ban fejlesztettek ki.
A TensorFlow, a legnépszerűbb gépi tanulási keretrendszer C++ nyelven íródott. Azt is felhasználták a Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding elkészítéséhez mély tanulási keretrendszer (kávé).
3. R programozási nyelv
Az R a leggyakrabban használt standard nyelv, elsősorban statisztikai elemzésre és grafikus adatmegjelenítésre készült. Ez egy népszerű programozási nyelv az adatbányászok és a statisztikusok körében. Nyílt forráskódú, és jelentős AI közösséggel rendelkezik. Az R különösen hatékony a mesterséges intelligencia kutatásában, amely magában foglalja az idősorelemzést, a statisztikai tesztelést, a lineáris és nemlineáris modellezést és a klaszterezést.
A nyelv objektumorientált, bővíthető, és lehetővé teszi az objektumok más nyelvek általi manipulálását. Az R hatékonysága az adatfeldolgozásban és -elemzésben az egyik legjelentősebb előnye. Kiváló térképkészítési készségekkel is rendelkezik. R-t viszont nehéz megtanulni. Lanya és biztonsági hibái vannak.
A kibővített csomagokat jobban figyelembe kell venni, mint az R általános képességeit. Az olyan csomagok, mint a Gmodels, RODBC, OneR és Tm, széles körű támogatást nyújtanak a gépi tanulási műveletekhez. Ha elkezdi a tanulást, látni fogja, hogy a statisztika az AI és az ML alapja. Az R nyílt forráskódú állapota azt jelzi, hogy ingyenesen használható. Jelentős felhasználói bázissal rendelkezik.
4. JAVA
A Java programozási nyelv egy magas szintű, általános célú, objektumorientált programozás nyelv. A Java szintaxisa hasonló a C és C++ nyelvekhez; a Java azonban önállónak készült, és minimális függőséggel rendelkezik. A JAVA vitathatatlanul a legszélesebb körben használt nyelv a bolygón számos tevékenységhez, ezek közé tartozik a mesterséges intelligencia is.
A virtuális gép technológia megléte a JAVA programozási nyelv használatának legjelentősebb előnye. Mit csinál pontosan a JVM? Nos, a Java Virtual Machine leegyszerűsíti a megvalósítási folyamatot, időt és energiát takarít meg az alkalmazás újra és újra fordításától.
A Big Data és a mesterséges intelligencia elválaszthatatlanul összekapcsolódik, és a legjelentősebb Big Data keretrendszerek, mint például a Fink, a Hadoop, a Hive és a Spark, Java nyelven készültek. Számos mesterséges intelligencia fejlesztési keretrendszert is biztosít, köztük a Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j és MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java könyvtár, Neuroph.
5. Scala
A Scala egy statikusan gépelt, magas szintű, objektumorientált és funkcionális programozási nyelv. Azzal a szándékkal hozták létre, hogy kihasználja a Java előnyeit, miközben enyhíti annak néhány hibáját. A Scala jobb módszert készített az intelligens szoftverek készítésére a Java Virtual Machine (JVM) környezet használatával. Kompatibilis a Java-val és a JavaScript-el, és megkönnyíti, gyorsabbá és termelékenyebbé teszi a fejlesztést
A Scala ezeknek a jellemzőknek köszönhetően az adatelemző rendszerek, például az Apache Flink, az Apache Spark, az Apache Kafka és az Akka Stream alapvető összetevőjévé vált. A Scala fő hátrányai közé tartozik a közösségi támogatás hiánya, a korlátozott alkalmazás, a visszafelé kompatibilitási korlátok és a magas tanulási görbe.
A Breeze a Scala legnépszerűbb gépi tanulási eszköze. Ez a könyvtár egyesíti a Matlab funkcióit és a Python NumPy könyvtárát. A ScalaNLP és a Scala projektek egyesüléséből jött létre. A Breeze számos olyan számítási képességet tartalmaz, amelyek a jelenlegi AI-rendszerek létrehozásához szükségesek.
6. Julia
A Julia egy másik csúcskategóriás termék, amely nem kapta meg a megérdemelt elismerést vagy közösségi támogatást. Ennek ellenére tulajdonságai nem okoznak csalódást. Ez a programozási nyelv számos munkához hasznos, de a számok és az adatok elemzésében kiváló.
A Julia egy másik csúcskategóriás termék, amely nem kapta meg a megérdemelt elismerést vagy közösségi támogatást. Ennek ellenére tulajdonságai nem okoznak csalódást. Ez a programozási nyelv számos munkához hasznos, de a számok és az adatok elemzésében kiváló.
Julia DataFrame-eket biztosít az adatkészletek kezeléséhez és a tipikus adatátalakítások elvégzéséhez a statisztikai elemzés és az adattudomány számára. A JuliaGraphs csomagok lehetővé teszik a kombinatorikus adatokkal való munkát. A Julia jól működik a JDBC, ODBC és Spark illesztőprogramokat használó adatbázisokkal. Ez az ideális nyelv az alkotáshoz Deep Learning kódot a háttérben. A jl és a Flux.jl Julia-natív, rendkívül erős eszközök a gépi tanuláshoz és a mesterséges intelligenciához.
7. ROZSDA
A Rust egy többparadigmás programozási nyelv, amely előnyben részesíti a sebességet, a biztonságot és a párhuzamosságot. A Rust szintaxisa hasonló a C++-hoz, bár lényegesen memóriabiztonságosabb. Null mutatók, lógó mutatók és adatversenyek nem megengedettek. A memória és az egyéb erőforrások kezelése speciális módszerrel történik, amely kiszámítható kezelést tesz lehetővé kis többletköltséggel, nem pedig automatikus szemétgyűjtéssel.
A StackOverflow éves fejlesztői felmérésében a nyílt forráskódú programozási nyelvet választották a legnépszerűbbnek. Sok IT-vállalkozás alkalmazza a Rust-elveket projektjeiben. A Microsoft a Rust elveket használta nyílt forráskódú veronai projektjében. A Rust a biztonságos infrastruktúra-programozás tesztelési nyelve.
A Rust nyelv tanulása kihívást jelent, mivel meg kell értenie az objektumorientált programozási ötleteket. Lassú a fordítója, és ennek eredményeként hatalmas bináris fájljai vannak. Csak néhány gépi tanulási könyvtár van kifejezetten a Rustban kifejlesztve. Azonban számos kötés a közös gépi tanulás keretrendszerek, például a PyTorch vagy a TensorFlow elérhetőek a fejlesztők számára.
8. Selypítés
Az 1960-as évek óta a Lisp-et széles körben alkalmazzák tudományos tanulmányozásra a természetes nyelvek, a tételbizonyítások és a mesterséges intelligencia problémák megoldása terén. A Lisp-et eredetileg praktikus matematikai programozási nyelvnek tervezték, de gyorsan népszerűvé vált az AI-fejlesztők körében.
Ami még ennél is fontosabb, a Lisp alkotója (John McCarthy) a mesterséges intelligencia területének egyik fő alakja volt, és munkájának nagy részét hosszú időn keresztül hajtották végre.
A Lisp fejlesztésének elsődleges motivációja az volt, hogy életképes matematikai reprezentációt hozzanak létre kódban. Ennek a belső előnynek köszönhetően gyorsan a mesterséges intelligencia kutatásának választott nyelvévé vált. Számos számítástechnikai koncepciót, például a rekurziót, a fa adatstruktúrákat és a dinamikus tipizálást a Lisp-ben találták fel.
A Lisp hihetetlenül hatékony, és nagyon gyors programvégrehajtást tesz lehetővé. A Lisp programok kisebbek, gyorsabban tervezhetők, gyorsabban teljesítenek és könnyebben karbantarthatók, mint C++ vagy Java alkalmazásokat.
9. Bevezető
A Prolog, az egyik legkorábbi programozási nyelv, egy kifinomult keretrendszer, amely három elemmel működik: tényekkel, szabályokkal és célkitűzésekkel. A fejlesztőnek azonosítania kell mindhárom darabot, mielőtt a Prolog kapcsolatokat építhetne fel közöttük, hogy konkrét következtetést lehessen levonni a tények és szabályok vizsgálatával.
A Prolog képes a minták megértésére és egyeztetésére, az adatok logikus megkeresésére és strukturálására, valamint a folyamatok automatikus visszalépésére egy jobb út felfedezése érdekében. Összességében ennek a nyelvnek a legjobb alkalmazása az AI-ban a problémamegoldás, ahol a Prolog megoldást keres – vagy akár többet is.
Ennek eredményeként chatbotokban és virtuális asszisztensekben, például az IBM Watsonjában használják. Lehet, hogy a Prolog nem olyan sokrétű vagy egyszerűen használható, mint a Python vagy a Java, mégis nagyon hasznos lehet. A Prolog-ot számos mesterségesintelligencia-könyvtár fejlesztésére használták. A Zamia-AI például egy olyan keretrendszer, amely komponenseket és eszközöket biztosít nyílt forráskódú beszéd- és természetes nyelvi feldolgozó rendszerek fejlesztéséhez.
A Prolog alapú gépi tanulás Az mlu, cplint és cplint adatkészletek szintén nagyon hasznosak a mesterséges intelligencia építéséhez.
Következtetés
Az AI-szoftverek már amúgy is változatos üzleti környezetbe való integrálása számos eszköz használatát teszi szükségessé programozási eszközök, például több nyelv, keretrendszer és könyvtár. Ezek a technológiák gyakran rendkívüli szintű hozzáértést és szakértelmet igényelnek.
A fent említett nyelvek mindegyike kiváló választás a mesterséges intelligencia projektekhez. Egyszerűen csak az igényeinek megfelelő projektet kell kiválasztani. A projekt alapvető megértésével kiválaszthatja a legmegfelelőbb nyelvet, és növelheti vállalata hatékonyságát. Sok sikert a következő AI projekthez!
Hagy egy Válaszol