Efnisyfirlit[Fela][Sýna]
Aukin eftirspurn eftir gervigreind hefur þurft að ráða aukinn fjölda verkfræðinga, vísindamanna og forritara. Það er ómögulegt að sjá fyrir sér tilveruna án áhrifa eða framlags gervigreindar. Gervigreind er alls staðar nálæg, allt frá atvinnuleit til uppgötvun ruslpósts, samnýtingu ferða til samfélagsmiðlatenginga, og það gerir líf okkar betra og auðveldara.
Gervigreind getur hjálpað fyrirtækinu þínu að spara tíma og peninga með því að gera sjálfvirkan og bæta reglulega verklagsreglur. Þegar gervigreind er komin á sinn stað geturðu verið viss um að þessum aðgerðum verði lokið hraðar, nákvæmari og áreiðanlegri en maður gæti. Hins vegar, til þess að fella gervigreind inn í kerfi og þjónustu fyrirtækisins þíns, þarftu hugbúnaðarframleiðendur sem geta það.
Ennfremur munu þessir verktaki þurfa að þekkja bestu gervigreind tungumálin. Hvert tungumál hefur sína eigin styrkleika og takmarkanir, sem og sérstaka eiginleika. Það er undir þér komið að ákvarða hvaða eiginleikar henta best þínum þörfum.
Við skulum byrja og skoða nokkur af helstu forritunarmálum fyrir gervigreind.
1. Python
Python er háþróað, túlkað, hlutbundið forritunarmál sem leggur áherslu á hugsjónir um læsileika kóða og einfaldleika. Núna gætirðu hugsað um Python sem undanfara allra annarra tungumála. Einföld setningafræði Python er ábyrg fyrir mikilli aukningu vinsælda hans. Ennfremur gerir hnitmiðuð setningafræði þér kleift að eyða töluvert meiri tíma í að þróa grundvallarskipulagið, sem gerir Python að frábæru vali fyrir vélanámsaðferðir.
Notendavænni Python er mikilvægari en nokkuð annað til að gera hann að ákjósanlegasta kostinum meðal gervigreindarverkfræðinga. Engu að síður er það afkastamikið og mikið notað forritunarmál sem getur tekið flóknar aðferðir fyrir fjölbreytt úrval starfa og vettvanga.
Hvað varðar núverandi tækni er mikilvægasta ástæðan fyrir því að Python er yfirleitt efst að gervigreindarramma var byggð fyrir tungumálið. TensorFlow, opinn uppspretta verkfærasett sérstaklega hannað fyrir vélanám sem hægt er að nota fyrir djúpt tauga net þjálfun og ályktun, er ein sú vinsælasta. Meðal annarra gervigreindarmiðaðra ramma eru:
- scikit-læra - Python bókasafn til þjálfunar vélanáms módel.
- Keras er forritunarviðmót fyrir flókna stærðfræðilega útreikninga.
- PyTorch er Python bókasafn fyrir sjónræna og náttúrulega málvinnslu.
- Theano er pakki sem gerir þér kleift að skilgreina, fínstilla og meta stærðfræðilegar tjáningar.
2. C + +
C++ er viðbót við tölvumál sem hægt er að nota til að búa til taugakerfi. Hraði C++ er mikilvægasti kosturinn þar sem gervigreindarþróun krefst flókinna útreikninga og þetta tungumál getur flýtt fyrir útreikningunum. Það er með minnisstýringu á lágu stigi og styður forrit sem eru knúin til eigna, forrit sem eru mikilvæg fyrir árangur og svo framvegis.
C++ er með flókna setningafræði en er ódýrari en önnur tungumál eins og Java. C++ má nota í gervigreindarforritun fyrir leitarvélabestun og röðun.
Ein af ástæðunum fyrir þessu er víðtækur sveigjanleiki tungumálsins, sem gerir það tilvalið fyrir auðlindafrekar umsóknir. C++ er forritunarmál á lágu stigi sem bætir stjórnun gervigreindar líkansins í framleiðslu. Og þó að C++ sé kannski ekki fyrsti kosturinn fyrir gervigreindarforritara, þá er rétt að hafa í huga að mörg djúp- og vélnámsramma eru þróuð í C++.
TensorFlow, vinsælasti vélanámsramminn, var skrifaður í C++. Það var einnig notað til að byggja upp Convolutional Architecture fyrir Fast Feature Embedding djúpnámsramma (Kaffihús).
3. R Forritunarmál
R er algengasta staðlaða tungumálið og það var hannað fyrst og fremst fyrir tölfræðilega greiningu og myndræna gagnabirtingu. Það er vinsælt forritunarmál meðal gagnanámamanna og tölfræðinga. Það er opinn uppspretta og hefur umtalsvert gervigreind samfélag. R er sérstaklega áhrifaríkt fyrir gervigreindarrannsóknir sem fela í sér tímaraðargreiningu, tölfræðilegar prófanir, línuleg og ólínuleg líkangerð og þyrping.
Tungumálið er hlutbundið, stækkanlegt og gerir hlutum kleift að vinna með öðrum tungumálum. Hagkvæmni R í gagnavinnslu og greiningu er einn mikilvægasti kosturinn. Það hefur einnig framúrskarandi kortafærni. R er aftur á móti erfitt að læra. Hann er hægur og hefur öryggisgalla.
Líta ætti á stækkuðu pakkana meira en almenna getu R. Pakkar eins og Gmodels, RODBC, OneR og Tm veita víðtækan stuðning við vélanámsaðgerðir. Þegar þú byrjar að læra muntu sjá að tölfræði er grunnurinn að gervigreind og ML. Staða R opinn uppspretta gefur til kynna að það sé ókeypis í notkun. Það hefur umtalsverðan notendahóp.
4. JAVA
Java forritunarmálið er almennt notað á háu stigi, hlutbundin forritun tungumál. Setningafræði Java er sambærileg við C og C++ tungumálin; þó er Java ætlað að vera sjálfstætt og hefur lágmarks ósjálfstæði. JAVA er án efa mest notaða tungumálið á jörðinni fyrir margvíslegar athafnir, gervigreind er ein þeirra.
Tilvist sýndarvélatækni er mikilvægasti kosturinn við að nota JAVA forritunarmálið. Hvað gerir JVM nákvæmlega? Jæja, Java sýndarvélin einfaldar innleiðingarferlið og sparar þér tíma og orku frá því að setja saman forritið aftur og aftur.
Big Data og AI eru órjúfanlega tengd og mest áberandi Big Data rammar, eins og Fink, Hadoop, Hive og Spark, voru skrifuð í Java. Það býður einnig upp á fjölda gervigreindarþróunarramma, þar á meðal Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j og MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java bókasafn, Neuroph.
5. mælikvarði
Scala er forritunarmál sem er kyrrstætt vélritað, á háu stigi, hlutbundið og virkt. Það var búið til með það í huga að uppskera ávinninginn af Java á meðan að draga úr sumum göllum þess. Scala bjó til betri aðferð til að byggja upp greindan hugbúnað með því að nota Java Virtual Machine (JVM) umhverfið. Það er samhæft við Java og JavaScript og það gerir þróun auðveldari, hraðari og afkastameiri
Scala hefur orðið mikilvægur hluti af gagnagreiningarkerfum eins og Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka og Akka Stream vegna þessara eiginleika. Helstu gallar Scala eru skortur á stuðningi samfélagsins, takmörkuð ættleiðing, takmarkanir á afturábak eindrægni og háan námsferil.
Breeze er vinsælasta vélanámstækið fyrir Scala. Þetta bókasafn sameinar virkni Matlab og NumPy bókasafn Python. Það varð til við sameiningu ScalaNLP og Scala verkefna. Breeze inniheldur marga af þeim reiknigetu sem þarf til að búa til núverandi gervigreindarkerfi.
6. julia
Julia er önnur hágæða vara sem hefur ekki fengið þá viðurkenningu eða stuðning samfélagsins sem hún á skilið. Engu að síður valda eiginleikum þess ekki vonbrigðum. Þetta forritunarmál er gagnlegt fyrir margvísleg störf, en það skarar fram úr í tölum og gagnagreiningu.
Julia er önnur hágæða vara sem hefur ekki fengið þá viðurkenningu eða stuðning samfélagsins sem hún á skilið. Engu að síður valda eiginleikum þess ekki vonbrigðum. Þetta forritunarmál er gagnlegt fyrir margvísleg störf, en það skarar fram úr í tölum og gagnagreiningu.
Julia útvegar DataFrames til að takast á við gagnasöfn og framkvæma dæmigerðar gagnabreytingar fyrir tölfræðilega greiningu og gagnavísindi. JuliaGraphs pakkar gera þér kleift að vinna með samsett gögn. Julia virkar vel með gagnagrunna sem nota JDBC, ODBC og Spark rekla. Það er tilvalið tungumál til að skapa Deep Learning kóða á bakendanum. jl og Flux.jl er Julia-native, einstaklega sterk tæki fyrir vélanám og gervigreind.
7. RUST
Ryð er fjölþætt forritunarmál sem setur hraða, öryggi og samhliða forgang. Ryð hefur sambærilega setningafræði og C++, þó það sé umtalsvert minnisöruggara. Núllbendingar, dinglandi bendilar og gagnahlaup eru ekki leyfð. Minni og önnur úrræði eru meðhöndluð með sérhæfðri aðferð sem býður upp á fyrirsjáanlega stjórnun með litlum tilkostnaði, frekar en með sjálfvirkri sorphirðu.
Í árlegri þróunarrannsókn StackOverflow var opinn forritunarmálið valið vinsælasta. Mörg upplýsingatæknifyrirtæki nota Rust meginreglur í verkefnum sínum. Microsoft notaði Rust meginreglur í opnum uppspretta Verona verkefni sínu. Litið er á ryð sem prófunartungumál fyrir örugga innviðaforritun.
Ryð er krefjandi tungumál að læra þar sem það þarf skilning á hlutbundnum forritunarhugmyndum. Það hefur hægan þýðanda og risastórar tvöfaldar skrár fyrir vikið. Það eru bara nokkur vélanámssöfn þróuð sérstaklega í Rust. Hins vegar fjölmargar bindingar við sameiginlegt vél nám rammar, eins og PyTorch eða TensorFlow, eru í boði fyrir forritara.
8. Lisp
Frá sjöunda áratugnum hefur Lisp verið mikið notaður til vísindarannsókna í fræðigreinum náttúrumála, sannanir fyrir setningar og lausn á gervigreindarmálum. Lisp var upphaflega hannað sem hagnýtt stærðfræðimál fyrir forritun, en það varð fljótt vinsæll valkostur meðal gervigreindarframleiðenda.
Það sem meira er, skapari Lisp (John McCarthy) var stór persóna á sviði gervigreindar og mikið af verkum hans hafði verið hrint í framkvæmd í langan tíma.
Aðalhvatinn fyrir þróun Lisp var að koma á raunhæfri stærðfræðilegri framsetningu í kóða. Vegna þessa innri kosta varð það fljótt valið tungumál fyrir gervigreindarrannsóknir. Mörg hugtök í tölvunarfræði, eins og endurkomu, trégagnauppbygging og kraftmikil vélritun, voru fundin upp í Lisp.
Lisp er ótrúlega duglegur og gerir mjög hraðvirka framkvæmd forrita. Lisp forrit eru minni, hraðari í hönnun, framkvæma hraðar og auðveldara að viðhalda en C++ eða Java forrit.
9. Prologue
Prolog, eitt af elstu forritunarmálunum, er háþróaður rammi sem vinnur með þremur þáttum: staðreyndum, reglum og markmiðum. Framkvæmdaraðili verður að bera kennsl á öll þrjú verkin áður en Prolog getur byggt upp tengsl á milli þeirra til að ná ákveðinni niðurstöðu með því að skoða staðreyndir og reglur.
Prolog er fær um að skilja og passa saman mynstur, finna og skipuleggja gögn á rökréttan hátt og fara sjálfkrafa til baka ferli til að finna betri leið. Á heildina litið er besta notkun þessa tungumáls í gervigreind til að leysa vandamál, þar sem Prolog leitar að lausn - eða nokkrum.
Fyrir vikið er það notað í spjallbotnum og sýndaraðstoðarmönnum eins og Watson frá IBM. Prolog er kannski ekki eins fjölbreytt eða einfalt í notkun og Python eða Java, en samt getur það verið mjög gagnlegt. Prolog hefur verið notað til að þróa fjölda gervigreindarsafna. Zamia-AI, til dæmis, er rammi sem veitir íhluti og verkfæri til að þróa opinn uppspretta tal- og náttúrulegs málvinnslukerfa.
The Prolog byggt vél nám pakkar mlu, cplint og cplint gagnapakka eru einnig mjög gagnlegar til að byggja upp gervigreind.
Niðurstaða
Samþætting gervigreindarhugbúnaðar í þegar fjölbreytt viðskiptaumhverfi krefst þess að nota margvíslega forritunartæki, eins og nokkur tungumál, ramma og bókasöfn. Þessi tækni krefst oft óvenjulegrar hæfni og sérfræðiþekkingar.
Öll tungumálin sem nefnd eru hér að ofan eru frábært val fyrir gervigreindarverkefni. Það er einfaldlega spurning um að velja hið fullkomna verkefni fyrir þarfir þínar. Með grunnþekkingu á verkefninu geturðu valið viðeigandi tungumál og aukið skilvirkni fyrirtækisins. Gangi þér vel með næsta gervigreindarverkefni þitt!
Skildu eftir skilaboð