Daftar Isi[Bersembunyi][Menunjukkan]
Lonjakan permintaan untuk Kecerdasan Buatan telah mengharuskan perekrutan semakin banyak insinyur, peneliti, dan pemrogram. Mustahil membayangkan keberadaan tanpa dampak atau kontribusi AI. AI ada di mana-mana, mulai dari pencarian pekerjaan hingga deteksi email spam, berbagi perjalanan hingga koneksi media sosial, dan itu membuat hidup kita lebih baik dan lebih mudah.
AI dapat membantu perusahaan Anda menghemat waktu dan uang dengan mengotomatisasi dan meningkatkan prosedur reguler. Setelah AI diterapkan, Anda dapat yakin bahwa aktivitas tersebut akan diselesaikan lebih cepat, akurat, dan andal daripada yang bisa dilakukan seseorang. Namun, untuk memasukkan AI ke dalam sistem dan layanan perusahaan Anda, Anda memerlukan pengembang perangkat lunak yang mampu melakukannya.
Selain itu, pengembang tersebut harus terbiasa dengan bahasa AI terbaik. Setiap bahasa memiliki kekuatan dan keterbatasannya sendiri, serta ciri-ciri yang berbeda. Terserah Anda untuk menentukan fitur mana yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda.
Mari kita mulai dan melihat beberapa bahasa pemrograman teratas untuk AI.
1. Ular sanca
Python adalah bahasa pemrograman berorientasi objek tingkat tinggi, ditafsirkan, yang menekankan cita-cita keterbacaan kode dan kesederhanaan. Saat ini, Anda mungkin menganggap Python sebagai pendahulu dari semua bahasa lain. Sintaks sederhana Python bertanggung jawab atas kenaikan popularitasnya yang meroket. Selain itu, sintaks yang ringkas memungkinkan Anda menghabiskan lebih banyak waktu untuk mengembangkan struktur dasar, menjadikan Python pilihan yang sangat baik untuk prosedur Machine Learning.
Keramahan pengguna Python lebih penting daripada apa pun dalam menjadikannya pilihan yang paling disukai di antara para insinyur AI. Meskipun demikian, ini adalah performa tinggi dan banyak digunakan bahasa pemrograman yang mampu melakukan prosedur yang kompleks untuk berbagai pekerjaan dan platform.
Dalam hal teknologi saat ini, alasan paling penting Python biasanya berada di urutan teratas adalah karena kerangka kerja khusus AI dibuat untuk bahasa tersebut. TensorFlow, toolkit open-source yang dirancang khusus untuk machine learning yang dapat digunakan untuk deep saraf jaringan pelatihan dan inferensi, adalah salah satu yang paling populer. Di antara kerangka kerja AI-sentris lainnya adalah:
- scikit-belajar — perpustakaan Python untuk pelatihan model pembelajaran mesin.
- Keras adalah antarmuka pemrograman untuk perhitungan matematika yang rumit.
- PyTorch adalah pustaka Python untuk pemrosesan bahasa visual dan alami.
- Theano adalah paket yang memungkinkan Anda untuk mendefinisikan, mengoptimalkan, dan mengevaluasi ekspresi matematika.
2. C + +
C++ adalah ekstensi bahasa komputer yang dapat digunakan untuk membuat jaringan saraf. Kecepatan C++ adalah keuntungan paling signifikan karena pengembangan AI membutuhkan komputasi yang rumit, dan bahasa ini dapat mempercepat penghitungan. Ini memiliki kontrol memori tingkat rendah dan mendukung aplikasi yang membutuhkan aset, aplikasi yang kritis terhadap kinerja, dan sebagainya.
C++ memiliki sintaks yang rumit tetapi lebih murah daripada bahasa lain seperti Java. C++ dapat digunakan dalam pemrograman kecerdasan buatan untuk optimasi dan peringkat mesin pencari.
Salah satu alasannya adalah fleksibilitas bahasa yang luas, yang membuatnya ideal untuk aplikasi intensif sumber daya. C++ adalah bahasa pemrograman tingkat rendah yang meningkatkan pengelolaan model AI dalam produksi. Dan, meskipun C++ mungkin bukan pilihan pertama bagi pemrogram AI, perlu dicatat bahwa banyak kerangka kerja pembelajaran mesin dan mendalam yang dikembangkan di C++.
TensorFlow, framework machine learning paling populer, ditulis dalam C++. Itu juga digunakan untuk membangun Arsitektur Konvolusi untuk Penyematan Fitur Cepat kerangka belajar yang mendalam (Kafe).
3. Bahasa Pemrograman R
R adalah bahasa standar yang paling sering digunakan, dan dirancang terutama untuk analisis statistik dan tampilan data grafis. Ini adalah bahasa pemrograman yang populer di kalangan penambang data dan ahli statistik. Ini adalah open-source dan memiliki komunitas AI yang cukup besar. R sangat efektif untuk penelitian Kecerdasan Buatan yang menggabungkan analisis deret waktu, pengujian statistik, pemodelan linier dan nonlinier, dan pengelompokan.
Bahasa ini berorientasi objek, dapat diperpanjang, dan memungkinkan objek untuk dimanipulasi oleh bahasa lain. Efisiensi R dalam pemrosesan dan analisis data adalah salah satu keuntungan terpentingnya. Ini juga memiliki keterampilan charting yang sangat baik. R, di sisi lain, sulit dipelajari. Ini lamban dan memiliki kelemahan keamanan.
Paket yang diperluas harus dipertimbangkan lebih dari kemampuan umum R. Paket seperti Gmodels, RODBC, OneR, dan Tm memberikan dukungan ekstensif untuk operasi Machine Learning. Setelah Anda mulai belajar, Anda akan melihat bahwa statistik adalah dasar dari AI dan ML. Status open-source R menunjukkan bahwa itu gratis untuk digunakan. Ini memiliki basis pengguna yang cukup besar.
4. JAWA
Bahasa pemrograman Java adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi, tujuan umum, pemrograman berorientasi objek bahasa. Sintaks Java sebanding dengan bahasa C dan C++; namun, Java dimaksudkan untuk mandiri dan memiliki ketergantungan minimal. JAVA bisa dibilang bahasa yang paling banyak digunakan di planet ini untuk berbagai aktivitas, salah satunya AI.
Adanya Teknologi Virtual Machine merupakan keuntungan yang paling signifikan dari pemanfaatan bahasa pemrograman JAVA. Apa sebenarnya yang dilakukan JVM? Nah, Java Virtual Machine menyederhanakan proses implementasi, menghemat waktu dan energi Anda dari kompilasi aplikasi berulang kali.
Big Data dan AI terkait erat, dan kerangka kerja Big Data yang paling menonjol, seperti Fink, Hadoop, Hive, dan Spark, ditulis dalam Java. Ini juga menyediakan sejumlah kerangka kerja pengembangan AI, termasuk Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j, dan MOA, OenNLP, Kubeflow, perpustakaan Deep Java, Neuroph.
5. Scala
Scala adalah bahasa pemrograman yang diketik secara statis, tingkat tinggi, berorientasi objek, dan fungsional. Itu dibuat dengan tujuan menuai manfaat Java sambil mengurangi beberapa kekurangannya. Scala menciptakan metode yang lebih baik untuk membangun perangkat lunak cerdas menggunakan lingkungan Java Virtual Machine (JVM). Ini kompatibel dengan Java dan JavaScript, dan itu membuat pengembangan lebih mudah, lebih cepat, dan lebih produktif
Scala telah menjadi komponen penting dari sistem analisis data seperti Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka, dan Akka Stream sebagai hasil dari karakteristik ini. Kelemahan utama Scala termasuk kurangnya dukungan komunitas, adopsi terbatas, kendala kompatibilitas mundur, dan kurva pembelajaran yang tinggi.
Breeze adalah alat pembelajaran mesin paling populer untuk Scala. Pustaka ini menggabungkan fungsionalitas Matlab dan pustaka NumPy Python. Itu muncul dari penggabungan proyek ScalaNLP dan Scala. Breeze mencakup banyak kemampuan komputasi yang diperlukan untuk membuat sistem AI saat ini.
6. Julia
Julia adalah produk kelas atas lainnya yang belum mendapatkan pengakuan atau dukungan komunitas yang layak. Meski begitu, fitur-fiturnya tidak mengecewakan. Bahasa pemrograman ini berguna untuk berbagai pekerjaan, tetapi unggul dalam angka dan analisis data.
Julia adalah produk kelas atas lainnya yang belum mendapatkan pengakuan atau dukungan komunitas yang layak. Meski begitu, fitur-fiturnya tidak mengecewakan. Bahasa pemrograman ini berguna untuk berbagai pekerjaan, tetapi unggul dalam angka dan analisis data.
Julia menyediakan DataFrames untuk menangani kumpulan data dan melakukan transformasi data umum untuk analisis statistik dan ilmu data. Paket JuliaGraphs memungkinkan Anda bekerja dengan data kombinatorial. Julia bekerja dengan baik dengan database menggunakan driver JDBC, ODBC, dan Spark. Ini adalah bahasa yang ideal untuk membuat Belajar mendalam kode di bagian belakang. jl dan Flux.jl adalah asli Julia, alat yang sangat kuat untuk Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan.
7. KARAT
Rust adalah bahasa pemrograman multiparadigma yang mengutamakan kecepatan, keamanan, dan konkurensi. Rust memiliki sintaks yang sebanding dengan C++, meskipun secara signifikan lebih aman untuk memori. Pointer null, pointer menjuntai, dan data race tidak diizinkan. Memori dan sumber daya lainnya ditangani menggunakan metode khusus yang menawarkan manajemen yang dapat diprediksi dengan sedikit overhead, daripada melalui pengumpulan sampah otomatis.
Dalam survei pengembang tahunan StackOverflow, bahasa pemrograman sumber terbuka dinobatkan sebagai yang paling populer. Banyak bisnis TI menggunakan prinsip Rust dalam proyek mereka. Microsoft menggunakan prinsip Rust dalam proyek sumber terbuka Verona. Rust dianggap sebagai bahasa pengujian untuk pemrograman infrastruktur yang aman.
Rust adalah bahasa yang menantang untuk dipelajari karena membutuhkan pemahaman tentang ide-ide pemrograman berorientasi objek. Ini memiliki kompiler lamban dan file biner besar sebagai hasilnya. Hanya ada beberapa perpustakaan pembelajaran mesin yang dikembangkan secara eksplisit di Rust. Namun, banyak ikatan untuk umum Mesin belajar kerangka kerja, seperti PyTorch atau TensorFlow, tersedia untuk pengembang.
8. Pelat
Sejak 1960-an, Lisp telah banyak digunakan untuk studi ilmiah dalam disiplin bahasa alami, pembuktian teorema, dan solusi masalah Kecerdasan Buatan. Lisp awalnya dirancang sebagai bahasa matematika praktis untuk pemrograman, tetapi dengan cepat menjadi pilihan populer di kalangan pengembang AI.
Lebih penting lagi, pencipta Lisp (John McCarthy) adalah tokoh utama di bidang AI, dan sebagian besar karyanya telah diimplementasikan untuk waktu yang lama.
Motivasi utama untuk mengembangkan LISP adalah untuk membangun representasi matematis yang layak dalam kode. Karena keunggulan intrinsik ini, bahasa ini dengan cepat menjadi bahasa pilihan untuk penelitian AI. Banyak konsep ilmu komputer, seperti rekursi, struktur data pohon, dan pengetikan dinamis, ditemukan di Lisp.
Lisp sangat efisien dan memungkinkan eksekusi program yang sangat cepat. Program LISP lebih kecil, lebih cepat untuk dirancang, bekerja lebih cepat, dan lebih mudah dirawat daripada C++ atau Java aplikasi.
9. prolog
Prolog, salah satu bahasa pemrograman paling awal, adalah kerangka kerja canggih yang bekerja dengan tiga elemen: fakta, aturan, dan tujuan. Pengembang harus mengidentifikasi ketiga bagian sebelum Prolog dapat membangun hubungan di antara mereka untuk mencapai kesimpulan tertentu dengan memeriksa fakta dan aturan.
Prolog mampu memahami dan mencocokkan pola, menemukan dan menyusun data secara logis, dan secara otomatis melacak kembali suatu proses untuk menemukan jalur yang lebih baik. Secara keseluruhan, aplikasi terbaik bahasa ini di AI adalah untuk pemecahan masalah, di mana Prolog mencari solusi—atau beberapa.
Akibatnya, digunakan di chatbots dan asisten virtual seperti IBM Watson. Prolog mungkin tidak begitu beragam atau sederhana untuk digunakan seperti Python atau Java, namun mungkin cukup berguna. Prolog telah digunakan untuk mengembangkan sejumlah perpustakaan AI. Zamia-AI, misalnya, adalah kerangka kerja yang menyediakan komponen dan alat untuk pengembangan sistem pemrosesan pidato dan bahasa alami sumber terbuka.
Berbasis Prolog Mesin belajar paket dataset mlu, clint, dan clint juga sangat berguna untuk membangun kecerdasan buatan.
Kesimpulan
Mengintegrasikan perangkat lunak AI ke dalam lingkungan bisnis yang sudah bervariasi memerlukan penggunaan berbagai alat pemrograman, seperti beberapa bahasa, kerangka kerja, dan perpustakaan. Teknologi ini seringkali menuntut tingkat kompetensi dan keahlian yang luar biasa.
Semua bahasa yang disebutkan di atas adalah pilihan yang sangat baik untuk proyek Kecerdasan Buatan. Ini hanya masalah memilih proyek yang ideal untuk kebutuhan Anda. Dengan pemahaman dasar proyek, Anda dapat memilih bahasa yang paling sesuai dan meningkatkan efisiensi perusahaan Anda. Semoga berhasil dengan proyek AI Anda berikutnya!
Tinggalkan Balasan