人工知能の需要の急増により、ますます多くのエンジニア、研究者、プログラマーを雇う必要がありました。 AIの影響や貢献なしに存在を想像することは不可能です。 AIは、求人検索からスパムメールの検出、ライドシェアリング、ソーシャルメディア接続まで、至る所に存在し、私たちの生活をより良く、より簡単にします。
AIは、定期的な手順を自動化および改善することで、時間とお金を節約するのに役立ちます。 AIが導入されると、これらのアクティビティは人よりも迅速、正確、確実に完了すると確信できます。 ただし、AIを会社のシステムやサービスに組み込むには、それが可能なソフトウェア開発者が必要です。
さらに、これらの開発者は最高のAI言語に精通している必要があります。 すべての言語には、独自の長所と制限、および明確な特性があります。 どの機能がニーズに最も適しているかを判断するのはあなた次第です。
始めて、AIのトッププログラミング言語のいくつかを見てみましょう。
1. Python
Pythonは、コードの可読性と単純さの理想を強調する、高水準のインタプリタオブジェクト指向プログラミング言語です。 今のところ、Pythonは他のすべての言語の先駆けと考えるかもしれません。 Pythonの単純な構文は、人気の急上昇の原因です。 さらに、簡潔な構文により、基本構造の開発により多くの時間を費やすことができるため、Pythonは機械学習手順に最適です。
Pythonの使いやすさは、AIエンジニアの間で最も好まれるオプションにするために、何よりも重要です。 それにもかかわらず、それは高性能であり、広く使用されています 複雑な手順が可能なプログラミング言語 幅広い仕事とプラットフォームのために。
現在のテクノロジーに関して、Pythonが通常最上位にある最も重要な理由は、AI固有のフレームワークがその言語用に構築されていることです。 TensorFlowは、機械学習用に特別に設計されたオープンソースのツールキットで、ディープに使用できます。 ニューラルネットワーク トレーニングと推論は、最も人気のあるもののXNUMXつです。 他のAI中心のフレームワークには次のものがあります。
- scikit-学ぶ — トレーニング用の Python ライブラリ 機械学習モデル.
- ケラス 複雑な数学的計算のためのプログラミングインターフェースです。
- パイトーチ は、視覚的および自然言語処理用のPythonライブラリです。
- テアノ は、数式を定義、最適化、および評価できるようにするパッケージです。
2. C + +
C ++は、作成に使用できるコンピューター言語拡張機能です。 ニューラルネットワーク。 AI開発には複雑な計算が必要であり、この言語を使用すると計算を高速化できるため、C++の速度が最も重要な利点です。 低レベルのメモリ制御があり、資産が必要なアプリケーション、パフォーマンスが重要なアプリケーションなどをサポートします。
C ++の構文は複雑ですが、Javaなどの他の言語よりも安価です。 C ++は、検索エンジン最適化とランキングのための人工知能プログラミングで使用できます。
この理由のXNUMXつは、言語の幅広い柔軟性であり、リソースを大量に消費するアプリケーションに最適です。 C ++は、本番環境でのAIモデルの管理を改善する低レベルのプログラミング言語です。 また、C ++はAIプログラマーにとって最初の選択肢ではないかもしれませんが、多くの深層機械学習フレームワークがC++で開発されていることは注目に値します。
最も人気のある機械学習フレームワークであるTensorFlowは、C++で記述されています。 また、高速機能埋め込みのための畳み込みアーキテクチャの構築にも使用されました 深層学習フレームワーク (カフェ)。
3. Rプログラミング言語
Rは最も頻繁に使用される標準言語であり、主に統計分析とグラフィカルデータ表示のために設計されました。 これは、データマイニング担当者や統計家の間で人気のあるプログラミング言語です。 オープンソースであり、かなりのAIコミュニティがあります。 Rは、時系列分析、統計的検定、線形および非線形モデリング、およびクラスタリングを組み込んだ人工知能の研究に特に効果的です。
この言語はオブジェクト指向で拡張可能であり、他の言語でオブジェクトを操作できます。 データ処理と分析におけるRの効率は、Rの最も重要な利点のXNUMXつです。 また、優れたチャート作成スキルも備えています。 一方、Rは習得が困難です。 動作が遅く、セキュリティ上の欠陥があります。
拡張パッケージは、Rの一般的な機能以上のものと見なす必要があります。Gmodels、RODBC、OneR、Tmなどのパッケージは、機械学習操作を広範囲にサポートします。 学習を開始すると、統計がAIとMLの基盤であることがわかります。 Rのオープンソースステータスは、Rが無料で使用できることを示しています。 かなりのユーザーベースがあります。
4. JAVA
Java プログラミング言語は、高水準の汎用言語です。 オブジェクト指向プログラミング 言語。 Java の構文は、C および C++ 言語の構文に匹敵します。 ただし、Java は自己完結型であり、依存関係は最小限です。 JAVA はおそらく、さまざまな活動のために地球上で最も広く使用されている言語であり、AI もその XNUMX つです。
仮想マシンテクノロジの存在は、JAVAプログラミング言語を利用することの最も重要な利点です。 JVMは正確に何をしますか? Java仮想マシンは実装プロセスを簡素化し、アプリケーションを何度もコンパイルする時間とエネルギーを節約します。
ビッグデータとAIは密接に関連しており、Fink、Hadoop、Hive、Sparkなどの最も有名なビッグデータフレームワークはJavaで記述されています。 また、Weka、Java-ML、H2O、DeepLearning4j、MOA、OenNLP、Kubeflow、Deep Javaライブラリ、Neurophなどの多数のAI開発フレームワークも提供します。
5. スカラ
Scalaは、静的に型付けされ、高レベルで、オブジェクト指向で、機能的なプログラミング言語です。 これは、Javaの欠点のいくつかを軽減しながら、Javaのメリットを享受することを目的として作成されました。 Scalaは、Java仮想マシン(JVM)環境を使用してインテリジェントなソフトウェアを構築するためのより優れた方法を作成しました。 JavaおよびJavaScriptと互換性があり、開発がより簡単、迅速、生産的になります。
Scalaは、これらの特性の結果として、Apache Flink、Apache Spark、Apache Kafka、AkkaStreamなどのデータ分析システムの不可欠なコンポーネントになりました。 Scalaの主な欠点には、コミュニティサポートの欠如、採用の制限、下位互換性の制約、および高い学習曲線が含まれます。
Breezeは、Scalaで最も人気のある機械学習ツールです。 このライブラリは、Matlabの機能とPythonのNumPyライブラリを組み合わせたものです。 これは、ScalaNLPプロジェクトとScalaプロジェクトの合併から生まれました。 Breezeには、現在のAIシステムを作成するために必要な計算機能の多くが含まれています。
6. ジュリア
ジュリアは、それにふさわしい認識やコミュニティのサポートを得ていないもうXNUMXつのハイエンド製品です。 それにもかかわらず、その機能は失望しません。 このプログラミング言語はさまざまな仕事に役立ちますが、数値とデータ分析に優れています。
ジュリアは、それにふさわしい認識やコミュニティのサポートを得ていないもうXNUMXつのハイエンド製品です。 それにもかかわらず、その機能は失望しません。 このプログラミング言語はさまざまな仕事に役立ちますが、数値とデータ分析に優れています。
Juliaは、データセットを処理し、統計分析とデータサイエンスのための典型的なデータ変換を実行するためのDataFrameを提供しています。 JuliaGraphsパッケージを使用すると、組み合わせデータを操作できます。 Juliaは、JDBC、ODBC、およびSparkドライバーを使用するデータベースでうまく機能します。 作成するのに理想的な言語です 深層学習 バックエンドのコード。 jlとFlux.jlは、機械学習と人工知能のためのJuliaネイティブの非常に強力なツールです。
7. RUST
Rustは、速度、安全性、および並行性を優先するマルチパラダイムプログラミング言語です。 Rustの構文はC++に匹敵しますが、メモリの安全性は大幅に向上しています。 ヌルポインタ、ダングリングポインタ、およびデータの競合は許可されていません。 メモリやその他のリソースは、自動ガベージコレクションではなく、オーバーヘッドの少ない予測可能な管理を提供する特殊な方法を使用して処理されます。
StackOverflowの年次開発者調査では、オープンソースプログラミング言語が最も人気がありました。 多くのIT企業は、プロジェクトでRustの原則を採用しています。 Microsoftは、オープンソースのVeronaプロジェクトでRustの原則を利用しました。 Rustは、安全なインフラストラクチャプログラミングのテスト言語と見なされています。
Rustは、オブジェクト指向プログラミングのアイデアを理解する必要があるため、学ぶのが難しい言語です。 その結果、コンパイラが遅くなり、バイナリファイルが巨大になります。 Rustで明示的に開発された機械学習ライブラリはほんのわずかです。 ただし、一般的なものへの多数のバインディング 機械学習 開発者は、PyTorchやTensorFlowなどのフレームワークを利用できます。
8. リスプ
1960年代以降、Lispは自然言語の分野での科学的研究、定理の証明、および人工知能の問題の解決に広く利用されてきました。 Lispはもともとプログラミング用の実用的な数学言語として設計されましたが、すぐにAI開発者の間で人気のあるオプションになりました。
さらに重要なことに、Lispの作成者(John McCarthy)は、AIの分野の主要人物であり、彼の仕事の多くは長期間にわたって実施されてきました。
Lispを開発する主な動機は、コードで実行可能な数学的表現を確立することでした。 この本質的な利点のために、それはすぐにAI研究のための選択言語になりました。 再帰、ツリーデータ構造、動的型付けなど、多くのコンピュータサイエンスの概念がLispで発明されました。
Lisp は信じられないほど効率的で、非常に迅速なプログラム実行を可能にします。 Lisp プログラムは、Lisp プログラムよりも小さく、設計が速く、実行が速く、保守が容易です。 C++ または Java 分野の様々なアプリケーションで使用されています。
9. プロローグ
初期のプログラミング言語のXNUMXつであるPrologは、事実、規則、目的のXNUMXつの要素で機能する洗練されたフレームワークです。 開発者は、事実とルールを調べて特定の結論を達成するために、Prologがそれらの間の関係を構築する前に、XNUMXつの部分すべてを識別する必要があります。
Prologは、パターンを理解して照合し、データを論理的に見つけて構造化し、プロセスを自動的にバックトラックして、より良いパスを見つけることができます。 全体として、AIにおけるこの言語の最良のアプリケーションは、Prologが解決策を探す問題解決、またはいくつかの問題を解決することです。
その結果、チャットボットやIBMのWatsonなどの仮想アシスタントで使用されます。 Prologは、PythonやJavaほど多様でなく、簡単に使用できない場合がありますが、非常に便利な場合があります。 Prologは、多くのAIライブラリを開発するために使用されてきました。 たとえば、Zamia-AIは、オープンソースの音声および自然言語処理システムを開発するためのコンポーネントとツールを提供するフレームワークです。
Prologベース 機械学習 パッケージmlu、cplint、およびcplintデータセットは、人工知能の構築にも非常に役立ちます。
まとめ
すでに変化しているビジネス環境にAIソフトウェアを統合するには、さまざまな プログラミングツール、いくつかの言語、フレームワーク、ライブラリなど。 これらのテクノロジーには、並外れた能力と専門知識が必要になることがよくあります。
上記のすべての言語は、人工知能プロジェクトに最適です。 それは単にあなたのニーズに理想的なプロジェクトを選択することの問題です。 プロジェクトの基本を理解することで、最も適切な言語を選択し、会社の効率を高めることができます。 次のAIプロジェクトで頑張ってください!
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