Բառը[Թաքցնել][Ցուցադրում]
Արհեստական ինտելեկտի պահանջարկի աճը պահանջել է աշխատանքի ընդունել ավելի շատ ինժեներների, հետազոտողների և ծրագրավորողների: Առանց AI-ի ազդեցության կամ ներդրման անհնար է պատկերացնել գոյությունը։ AI-ն ամենուր տարածված է՝ սկսած աշխատանք փնտրելուց մինչև սպամի փոստի հայտնաբերում, ուղևորության փոխանակում մինչև սոցիալական մեդիա կապեր, և դա մեր կյանքն ավելի լավն ու հեշտ է դարձնում:
AI-ն կարող է օգնել ձեր ընկերությանը խնայել ժամանակ և գումար՝ ավտոմատացնելով և բարելավելով կանոնավոր ընթացակարգերը: Երբ AI-ն ստեղծվի, դուք կարող եք վստահ լինել, որ այդ գործողությունները կավարտվեն ավելի արագ, ճշգրիտ և հուսալի, քան մարդը կարող է: Այնուամենայնիվ, արհեստական ինտելեկտը ձեր ընկերության համակարգերում և ծառայություններում ներառելու համար ձեզ պետք են ծրագրավորողներ, որոնք ունակ են դա անել:
Ավելին, այդ մշակողները պետք է ծանոթ լինեն AI-ի լավագույն լեզուներին: Յուրաքանչյուր լեզու ունի իր ուժեղ կողմերն ու սահմանափակումները, ինչպես նաև առանձնահատուկ հատկություններ: Ձեր խնդիրն է որոշել, թե որ հատկանիշներն են առավել հարմար ձեր կարիքներին:
Եկեք սկսենք և նայենք AI-ի լավագույն ծրագրավորման լեզուներից մի քանիսին:
1. Python
Python-ը բարձր մակարդակի, մեկնաբանված, օբյեկտին կողմնորոշված ծրագրավորման լեզու է, որն ընդգծում է կոդերի ընթերցանության և պարզության իդեալները: Հենց հիմա, դուք կարող եք պատկերացնել Python-ը որպես բոլոր մյուս լեզուների նախադրյալը: Python-ի պարզ շարահյուսությունը պատասխանատու է նրա ժողովրդականության մետեորիկ աճի համար: Ավելին, հակիրճ շարահյուսությունը թույլ է տալիս զգալիորեն ավելի շատ ժամանակ ծախսել հիմնարար կառուցվածքի մշակման վրա՝ Python-ը դարձնելով հիանալի ընտրություն մեքենայական ուսուցման ընթացակարգերի համար:
Python-ի օգտատերերի հարմարավետությունն ավելի կարևոր է, քան որևէ այլ բան՝ այն դարձնելով ամենանախընտրելի տարբերակը AI ինժեներների շրջանում: Այնուամենայնիվ, դա բարձր կատարողականություն է և լայնորեն օգտագործվում է ծրագրավորման լեզու, որն ունակ է բարդ ընթացակարգերի աշխատատեղերի և հարթակների լայն շրջանակի համար:
Ընթացիկ տեխնոլոգիայի առումով, Python-ի ամենակարևոր պատճառն այն է, որ AI-ին հատուկ շրջանակներ են կառուցվել լեզվի համար: TensorFlow, բաց կոդով գործիքների հավաքածու, որը նախատեսված է հատկապես մեքենայական ուսուցման համար, որը կարող է օգտագործվել խորը համար նյարդային ցանց ուսուցում և եզրակացություն, ամենահայտնիներից մեկն է: AI-կենտրոնացված այլ շրջանակների թվում են.
- scikit- սովորել — Python գրադարան ուսուցման համար մեքենայական ուսուցման մոդելներ.
- Կերաս ծրագրավորման ինտերֆեյս է բարդ մաթեմատիկական հաշվարկների համար։
- PyTorch- ը Python գրադարան է տեսողական և բնական լեզուների մշակման համար:
- Թեանո փաթեթ է, որը թույլ է տալիս սահմանել, օպտիմալացնել և գնահատել մաթեմատիկական արտահայտությունները:
2. C ++
C++-ը համակարգչային լեզվի ընդլայնում է, որը կարող է օգտագործվել ստեղծելու համար նյարդային ցանցեր. C++-ի արագությունը ամենակարևոր առավելությունն է, քանի որ AI զարգացումը պահանջում է բարդ հաշվարկներ, և այս լեզուն կարող է արագացնել հաշվարկները: Այն ունի ցածր մակարդակի հիշողության կառավարում և աջակցում է ակտիվների կողմից պարտադրված հավելվածներին, կատարողականի համար կարևոր հավելվածներին և այլն:
C++-ն ունի բարդ շարահյուսություն, բայց ավելի էժան է, քան մյուս լեզուները, ինչպիսիք են Java-ն: C++-ը կարող է օգտագործվել արհեստական ինտելեկտի ծրագրավորման մեջ՝ որոնման համակարգի օպտիմալացման և վարկանիշավորման համար:
Դրա պատճառներից մեկը լեզվի լայն ճկունությունն է, ինչը այն դարձնում է իդեալական ռեսուրսներ պահանջող ծրագրերի համար: C++-ը ցածր մակարդակի ծրագրավորման լեզու է, որը բարելավում է AI մոդելի կառավարումը արտադրության մեջ: Եվ չնայած C++-ը չի կարող լինել առաջին տարբերակը AI ծրագրավորողների համար, հարկ է նշել, որ շատ խորը և մեքենայական ուսուցման շրջանակներ մշակված են C++-ում:
TensorFlow-ը՝ մեքենայական ուսուցման ամենահայտնի շրջանակը, գրվել է C++-ով: Այն նաև օգտագործվել է «Covolutional Architecture for Fast Feature Embedding» կառուցելու համար խորը ուսուցման շրջանակ (Սրճարան):
3. R ծրագրավորման լեզու
R-ն ամենահաճախ օգտագործվող ստանդարտ լեզուն է, և այն նախատեսված է հիմնականում վիճակագրական վերլուծության և գրաֆիկական տվյալների ցուցադրման համար: Այն հայտնի ծրագրավորման լեզու է տվյալների հանքագործների և վիճակագիրների շրջանում: Այն բաց կոդով է և ունի զգալի AI համայնք: R-ն հատկապես արդյունավետ է Արհեստական ինտելեկտի հետազոտության համար, որը ներառում է ժամանակային շարքերի վերլուծություն, վիճակագրական թեստավորում, գծային և ոչ գծային մոդելավորում և կլաստերավորում:
Լեզուն օբյեկտի վրա է, ընդարձակելի և թույլ է տալիս առարկաները շահարկել այլ լեզուներով: R-ի արդյունավետությունը տվյալների մշակման և վերլուծության մեջ նրա ամենակարևոր առավելություններից մեկն է: Այն նաև ունի գծագրման գերազանց հմտություններ: Մյուս կողմից, R-ն դժվար է սովորել: Այն դանդաղաշարժ է և ունի անվտանգության թերություններ։
Ընդլայնված փաթեթները պետք է դիտարկել ավելին, քան R-ի ընդհանուր հնարավորությունները: Փաթեթները, ինչպիսիք են Gmodels-ը, RODBC-ը, OneR-ը և Tm-ը, լայնածավալ աջակցություն են տրամադրում Machine Learning գործողություններին: Երբ սկսեք սովորել, կտեսնեք, որ վիճակագրությունը AI-ի և ML-ի հիմքն է: R-ի բաց կոդով կարգավիճակը ցույց է տալիս, որ այն անվճար է: Այն ունի զգալի օգտվողների բազա:
4. JAVA
Java ծրագրավորման լեզուն բարձր մակարդակի, ընդհանուր նշանակության, օբյեկտի վրա հիմնված ծրագրավորում լեզու. Java-ի շարահյուսությունը համեմատելի է C և C++ լեզուների հետ; Այնուամենայնիվ, Java-ն նախատեսված է լինել ինքնամփոփ և ունի նվազագույն կախվածություն: JAVA-ն, հավանաբար, մոլորակի վրա ամենալայն օգտագործվող լեզուն է տարբեր գործողությունների համար, որոնցից մեկն է AI-ն:
Վիրտուալ մեքենայի տեխնոլոգիայի առկայությունը JAVA ծրագրավորման լեզվի օգտագործման ամենակարևոր առավելությունն է: Կոնկրետ ի՞նչ է անում JVM-ն: Դե, Java վիրտուալ մեքենան հեշտացնում է իրականացման գործընթացը՝ խնայելով ձեր ժամանակն ու էներգիան հավելվածը նորից ու նորից կազմելուց:
Big Data-ը և AI-ն անքակտելիորեն կապված են, և Big Data-ի ամենահայտնի շրջանակները, ինչպիսիք են Fink-ը, Hadoop-ը, Hive-ը և Spark-ը, գրվել են Java-ով: Այն նաև տրամադրում է AI-ի զարգացման մի շարք շրջանակներ, ներառյալ Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j և MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java գրադարան, Neuroph:
5. Scala
Scala-ն ծրագրավորման լեզու է, որը ստատիկ տպագրված է, բարձր մակարդակի, օբյեկտի վրա հիմնված և ֆունկցիոնալ: Այն ստեղծվել է Java-ի օգուտները քաղելու մտադրությամբ՝ մեղմելով դրա որոշ թերությունները: Scala-ն ավելի լավ մեթոդ է ստեղծել խելացի ծրագրակազմ ստեղծելու համար՝ օգտագործելով Java վիրտուալ մեքենա (JVM) միջավայրը: Այն համատեղելի է Java-ի և JavaScript-ի հետ և զարգացումն ավելի հեշտ, արագ և արդյունավետ է դարձնում
Այս բնութագրերի արդյունքում Scala-ն դարձել է տվյալների վերլուծության համակարգերի էական բաղադրիչ, ինչպիսիք են Apache Flink-ը, Apache Spark-ը, Apache Kafka-ն և Akka Stream-ը: Scala-ի հիմնական թերությունները ներառում են համայնքի աջակցության բացակայությունը, սահմանափակ ընդունումը, հետամնաց համատեղելիության սահմանափակումները և բարձր ուսուցման կորը:
Breeze-ը Scala-ի մեքենայական ուսուցման ամենահայտնի գործիքն է: Այս գրադարանը համատեղում է Matlab-ի ֆունկցիոնալությունը և Python-ի NumPy գրադարանը: Այն առաջացել է ScalaNLP և Scala նախագծերի միաձուլումից։ Breeze-ը ներառում է բազմաթիվ հաշվողական հնարավորություններ, որոնք անհրաժեշտ են ներկայիս AI համակարգեր ստեղծելու համար:
6. Julia
Julia-ն ևս մեկ բարձրակարգ արտադրանք է, որը չի ստացել այն ճանաչումը կամ համայնքի աջակցությունը, որն արժանի է: Այնուամենայնիվ, նրա առանձնահատկությունները չեն հիասթափեցնում: Այս ծրագրավորման լեզուն օգտակար է տարբեր աշխատանքների համար, սակայն այն գերազանցում է թվերի և տվյալների վերլուծությանը:
Julia-ն ևս մեկ բարձրակարգ արտադրանք է, որը չի ստացել այն ճանաչումը կամ համայնքի աջակցությունը, որն արժանի է: Այնուամենայնիվ, նրա առանձնահատկությունները չեն հիասթափեցնում: Այս ծրագրավորման լեզուն օգտակար է տարբեր աշխատանքների համար, սակայն այն գերազանցում է թվերի և տվյալների վերլուծությանը:
Julia-ն տրամադրում է DataFrames տվյալների հավաքածուների հետ աշխատելու և վիճակագրական վերլուծության և տվյալների գիտության համար տվյալների բնորոշ փոխակերպումներ իրականացնելու համար: JuliaGraphs փաթեթները թույլ են տալիս աշխատել կոմբինատոր տվյալների հետ: Ջուլիան լավ է աշխատում տվյալների բազաների հետ՝ օգտագործելով JDBC, ODBC և Spark վարորդներ: Դա ստեղծագործելու իդեալական լեզուն է Խորը ուսուցում կոդը հետնամասում: jl-ը և Flux.jl-ը Ջուլիայի հայրենի, չափազանց ուժեղ գործիքներ են մեքենայական ուսուցման և արհեստական ինտելեկտի համար:
7. Ժանգոտել
Rust-ը բազմակողմանի ծրագրավորման լեզու է, որն առաջնահերթություն է տալիս արագությանը, անվտանգությանը և միաժամանակությանը: Rust-ն ունի C++-ի հետ համեմատելի շարահյուսություն, թեև այն զգալիորեն ավելի անվտանգ է հիշողության համար: Չի թույլատրվում զրոյական ցուցիչներ, կախվող ցուցիչներ և տվյալների մրցավազք: Հիշողությունը և այլ ռեսուրսները մշակվում են մասնագիտացված մեթոդի կիրառմամբ, որն առաջարկում է կանխատեսելի կառավարում փոքր ծախսերով, այլ ոչ թե աղբի ավտոմատ հավաքման միջոցով:
StackOverflow-ի ծրագրավորողների ամենամյա հարցման ժամանակ բաց կոդով ծրագրավորման լեզուն ճանաչվել է ամենատարածվածը: ՏՏ ոլորտի շատ բիզնեսներ իրենց նախագծերում օգտագործում են Rust սկզբունքները: Microsoft-ը օգտագործել է Rust սկզբունքները իր բաց կոդով Verona նախագծում: Rust-ը համարվում է անվտանգ ենթակառուցվածքի ծրագրավորման փորձարկման լեզու:
Rust-ը դժվար լեզու է սովորելու համար, քանի որ այն կարիք ունի օբյեկտի վրա հիմնված ծրագրավորման գաղափարների ըմբռնման: Այն ունի դանդաղ կոմպիլյատոր և արդյունքում հսկայական երկուական ֆայլեր: Կան ընդամենը մի քանի մեքենայական ուսուցման գրադարաններ, որոնք ուղղակիորեն մշակվել են Rust-ում: Այնուամենայնիվ, բազմաթիվ կապեր ընդհանուրին Machine Learning շրջանակները, ինչպիսիք են PyTorch-ը կամ TensorFlow-ը, հասանելի են մշակողների համար:
8. ցուցակների մշակման համար ստեղծված ալգորիթմական լեզու
1960-ականներից ի վեր Lisp-ը լայնորեն օգտագործվել է բնական լեզուների գիտական ուսումնասիրությունների, թեորեմների ապացույցների և արհեստական ինտելեկտի խնդիրների լուծման համար: Lisp-ն ի սկզբանե նախագծվել էր որպես ծրագրավորման մաթեմատիկական պրակտիկ լեզու, սակայն այն արագորեն դարձավ հայտնի տարբերակ AI մշակողների շրջանում:
Հատկանշական է, որ Lisp-ի ստեղծողը (Ջոն Մաքքարթին) արհեստական ինտելեկտի ոլորտում խոշոր դեմք էր, և նրա աշխատանքի մեծ մասն իրականացվել էր երկար ժամանակ:
Lisp-ի մշակման առաջնային շարժառիթը կոդի մեջ կենսունակ մաթեմատիկական ներկայացում ստեղծելն էր: Այս ներքին առավելության պատճառով այն արագորեն դարձավ AI հետազոտության ընտրության լեզուն: Համակարգչային գիտության բազմաթիվ հասկացություններ, ինչպիսիք են ռեկուրսիան, ծառի տվյալների կառուցվածքը և դինամիկ մուտքագրումը, հորինվել են Lisp-ում:
Lisp-ը աներևակայելի արդյունավետ է և թույլ է տալիս շատ արագ ծրագրեր իրականացնել: Lisp ծրագրերն ավելի փոքր են, ավելի արագ են նախագծվում, ավելի արագ են կատարում և ավելի հեշտ են պահպանել, քան C++ կամ Java ծրագրեր.
9. Prolog
Prolog-ը՝ ծրագրավորման ամենավաղ լեզուներից մեկը, բարդ կառուցվածք է, որն աշխատում է երեք տարրերով՝ փաստեր, կանոններ և նպատակներ: Մշակողը պետք է բացահայտի բոլոր երեք մասերը, նախքան Prolog-ը փոխհարաբերություններ կառուցի նրանց միջև, որպեսզի գա կոնկրետ եզրակացության՝ ուսումնասիրելով փաստերն ու կանոնները:
Prolog-ն ի վիճակի է հասկանալ և համապատասխանեցնել օրինաչափությունները, գտնել և տրամաբանորեն կառուցվածքավորել տվյալները և ավտոմատ կերպով հետընթաց կատարել գործընթացից՝ ավելի լավ ճանապարհ գտնելու համար: Ընդհանուր առմամբ, այս լեզվի լավագույն կիրառումը AI-ում խնդիրների լուծման համար է, որտեղ Prolog-ը լուծում է փնտրում, կամ մի քանիսը:
Արդյունքում, այն օգտագործվում է չաթ-բոտերում և վիրտուալ օգնականներում, ինչպիսիք են IBM-ի Watson-ը: Prolog-ը կարող է լինել այնքան բազմազան կամ հեշտ օգտագործման համար, որքան Python-ը կամ Java-ն, սակայն այն կարող է բավականին օգտակար լինել: Prolog-ն օգտագործվել է արհեստական ինտելեկտի մի շարք գրադարաններ մշակելու համար: Zamia-AI-ն, օրինակ, շրջանակ է, որն ապահովում է բաղադրիչներ և գործիքներ բաց կոդով խոսքի և բնական լեզվի մշակման համակարգերի մշակման համար:
The Prolog-ի վրա հիմնված Machine Learning փաթեթներ mlu, cplint և cplint տվյալների հավաքածուները նույնպես շատ օգտակար են արհեստական ինտելեկտ ստեղծելու համար:
Եզրափակում
Արհեստական ինտելեկտի ծրագրային ապահովման ինտեգրումը արդեն բազմազան բիզնես միջավայրում պահանջում է մի շարք ծրագրերի օգտագործում ծրագրավորման գործիքներ, ինչպիսիք են մի քանի լեզուներ, շրջանակներ և գրադարաններ: Այս տեխնոլոգիաները հաճախ պահանջում են իրավասության և փորձաքննության արտակարգ աստիճաններ:
Վերը նշված բոլոր լեզուները հիանալի ընտրություն են Արհեստական ինտելեկտի նախագծերի համար: Պարզապես ձեր կարիքների համար իդեալական նախագիծն ընտրելու խնդիր է: Ծրագրի հիմնական ըմբռնմամբ դուք կարող եք ընտրել ամենահարմար լեզուն և բարձրացնել ձեր ընկերության արդյունավետությունը: Հաջողություն ձեր հաջորդ AI նախագծի հետ:
Թողնել գրառում