სარჩევი[დამალვა][ჩვენება]
ხელოვნური ინტელექტის მოთხოვნის ზრდამ მოითხოვა ინჟინრების, მკვლევარების და პროგრამისტების მზარდი რაოდენობის დაქირავება. შეუძლებელია არსებობის წარმოდგენა ხელოვნური ინტელექტის ზემოქმედების ან წვლილის გარეშე. ხელოვნური ინტელექტი ყველგან არის გავრცელებული, სამუშაოს ძიებიდან სპამის ფოსტის აღმოჩენამდე, მგზავრობის გაზიარებამდე სოციალურ მედიასთან კავშირებამდე და ეს ჩვენს ცხოვრებას უკეთესს და მარტივს ხდის.
AI-ს შეუძლია დაეხმაროს თქვენს კომპანიას დაზოგოს დრო და ფული რეგულარული პროცედურების ავტომატიზაციისა და გაუმჯობესებით. მას შემდეგ, რაც ხელოვნური ინტელექტი ამოქმედდება, შეგიძლიათ დარწმუნებული იყოთ, რომ ეს აქტივობები უფრო სწრაფად, ზუსტად და საიმედოდ შესრულდება, ვიდრე ადამიანს შეეძლო. თუმცა, იმისათვის, რომ AI ჩართოთ თქვენი კომპანიის სისტემებსა და სერვისებში, დაგჭირდებათ პროგრამული უზრუნველყოფის დეველოპერები, რომლებსაც შეუძლიათ ამის გაკეთება.
გარდა ამისა, ამ დეველოპერებს უნდა იცოდნენ საუკეთესო AI ენები. ყველა ენას აქვს თავისი ძლიერი მხარეები და შეზღუდვები, ასევე განსხვავებული თვისებები. თქვენი გადასაწყვეტია განსაზღვროთ რომელი ფუნქციებია ყველაზე შესაფერისი თქვენს საჭიროებებზე.
მოდით დავიწყოთ და გადავხედოთ AI-ს პროგრამირების რამდენიმე საუკეთესო ენას.
1. Python
პითონი არის მაღალი დონის, ინტერპრეტირებული, ობიექტზე ორიენტირებული პროგრამირების ენა, რომელიც ხაზს უსვამს კოდის წაკითხვისა და სიმარტივის იდეალებს. ახლა თქვენ შეიძლება ფიქრობთ პითონზე, როგორც ყველა სხვა ენის წინამორბედზე. პითონის მარტივი სინტაქსი პასუხისმგებელია მის პოპულარობის მეტეორიულ ზრდაზე. გარდა ამისა, ლაკონური სინტაქსი საშუალებას გაძლევთ მნიშვნელოვნად მეტი დრო დახარჯოთ ფუნდამენტური სტრუქტურის შემუშავებაზე, რაც პითონს აქცევს შესანიშნავ არჩევანს მანქანათმცოდნეობის პროცედურებისთვის.
Python-ის მომხმარებლური კეთილგანწყობა უფრო მნიშვნელოვანია, ვიდრე სხვა ყველაფერზე, რათა ის გახდეს ყველაზე სასურველი ვარიანტი AI ინჟინრებს შორის. მიუხედავად ამისა, ეს არის მაღალი ხარისხის და ფართოდ გამოყენებული პროგრამირების ენა, რომელსაც შეუძლია რთული პროცედურები სამუშაოებისა და პლატფორმების ფართო სპექტრისთვის.
ამჟამინდელი ტექნოლოგიის თვალსაზრისით, ყველაზე მნიშვნელოვანი მიზეზი, რის გამოც Python ჩვეულებრივ პირველ ადგილზეა, არის ის, რომ AI-ს სპეციფიკური ჩარჩოები შეიქმნა ენისთვის. TensorFlow, ღია კოდის ხელსაწყოების ნაკრები, რომელიც შექმნილია განსაკუთრებით მანქანური სწავლისთვის, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას ღრმად ნერვული ქსელის ტრენინგი და დასკვნა ერთ-ერთი ყველაზე პოპულარულია. AI-ზე ორიენტირებულ სხვა ჩარჩოებს შორისაა:
- scikit-Learn - პითონის ბიბლიოთეკა ტრენინგისთვის მანქანათმცოდნეობის მოდელები.
- კერას არის პროგრამირების ინტერფეისი რთული მათემატიკური გამოთვლებისთვის.
- პიტორჩი არის პითონის ბიბლიოთეკა ვიზუალური და ბუნებრივი ენის დამუშავებისთვის.
- თეანო არის პაკეტი, რომელიც საშუალებას გაძლევთ განსაზღვროთ, ოპტიმიზაცია მოახდინოთ და შეაფასოთ მათემატიკური გამონათქვამები.
2. C + +
C++ არის კომპიუტერული ენის გაფართოება, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას შესაქმნელად ნეირონული ქსელები. C++-ის სიჩქარე ყველაზე მნიშვნელოვანი უპირატესობაა, რადგან ხელოვნური ინტელექტის განვითარება მოითხოვს რთულ გამოთვლებს და ამ ენას შეუძლია დააჩქაროს გამოთვლები. მას აქვს დაბალი დონის მეხსიერების კონტროლი და მხარს უჭერს აქტივების იძულებით აპლიკაციებს, შესრულების კრიტიკულ აპლიკაციებს და ა.შ.
C++-ს აქვს რთული სინტაქსი, მაგრამ უფრო იაფია, ვიდრე სხვა ენები, როგორიცაა Java. C++ შეიძლება გამოყენებულ იქნას ხელოვნური ინტელექტის პროგრამირებაში საძიებო სისტემის ოპტიმიზაციისა და რეიტინგისთვის.
ამის ერთ-ერთი მიზეზი არის ენის ფართო მოქნილობა, რაც მას იდეალურს ხდის რესურსზე ინტენსიური აპლიკაციებისთვის. C++ არის დაბალი დონის პროგრამირების ენა, რომელიც აუმჯობესებს AI მოდელის მართვას წარმოებაში. და მიუხედავად იმისა, რომ C++ შეიძლება არ იყოს პირველი ვარიანტი AI პროგრამისტებისთვის, აღსანიშნავია, რომ მრავალი ღრმა და მანქანური სწავლის ჩარჩო შემუშავებულია C++-ში.
TensorFlow, მანქანათმცოდნეობის ყველაზე პოპულარული ჩარჩო, დაიწერა C++-ში. იგი ასევე გამოიყენებოდა კონვოლუციური არქიტექტურის ასაგებად ფუნქციების სწრაფი ჩანერგვისთვის ღრმა სწავლის ჩარჩო (კაფე).
3. R პროგრამირების ენა
R არის ყველაზე ხშირად გამოყენებული სტანდარტული ენა და იგი შექმნილია ძირითადად სტატისტიკური ანალიზისა და გრაფიკული მონაცემების ჩვენებისთვის. ეს არის პოპულარული პროგრამირების ენა მონაცემთა მაინერებსა და სტატისტიკოსებს შორის. ეს არის ღია კოდის წყარო და აქვს მნიშვნელოვანი AI საზოგადოება. R განსაკუთრებით ეფექტურია ხელოვნური ინტელექტის კვლევისთვის, რომელიც მოიცავს დროის სერიების ანალიზს, სტატისტიკურ ტესტირებას, ხაზოვან და არაწრფივ მოდელირებას და კლასტერირებას.
ენა არის ობიექტზე ორიენტირებული, გაფართოებადი და საშუალებას აძლევს ობიექტების მანიპულირებას სხვა ენებით. R-ის ეფექტურობა მონაცემთა დამუშავებასა და ანალიზში მისი ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი უპირატესობაა. მას ასევე აქვს დიაგრამების შედგენის შესანიშნავი უნარები. მეორეს მხრივ, რ-ის სწავლა რთულია. არის დუნე და აქვს უსაფრთხოების ხარვეზები.
გაფართოებული პაკეტები უნდა ჩაითვალოს R-ის ზოგად შესაძლებლობებზე მეტად. პაკეტები, როგორიცაა Gmodels, RODBC, OneR და Tm, უზრუნველყოფენ Machine Learning ოპერაციების ფართო მხარდაჭერას. როგორც კი სწავლას დაიწყებთ, ნახავთ, რომ სტატისტიკა არის ხელოვნური ინტელექტისა და ML-ის საფუძველი. R-ის ღია კოდის სტატუსი მიუთითებს, რომ მისი გამოყენება უფასოა. მას აქვს დიდი მომხმარებლის ბაზა.
4. JAVA
Java პროგრამირების ენა არის მაღალი დონის, ზოგადი დანიშნულების, ობიექტზე ორიენტირებული პროგრამირება ენა. ჯავის სინტაქსი შედარებულია C და C++ ენების სინტაქსისთან; თუმცა, ჯავა იგულისხმება, რომ იყოს დამოუკიდებელი და აქვს მინიმალური დამოკიდებულებები. JAVA, სავარაუდოდ, ყველაზე ფართოდ გამოყენებული ენაა პლანეტაზე სხვადასხვა აქტივობებისთვის, AI ერთ-ერთი მათგანია.
ვირტუალური მანქანების ტექნოლოგიის არსებობა JAVA პროგრამირების ენის გამოყენების ყველაზე მნიშვნელოვანი უპირატესობაა. კონკრეტულად რას აკეთებს JVM? ჯავის ვირტუალური მანქანა ამარტივებს განხორციელების პროცესს, დაზოგავს დროსა და ენერგიას აპლიკაციის უსასრულოდ შედგენისგან.
Big Data და AI განუყოფლად არის დაკავშირებული და ყველაზე ცნობილი დიდი მონაცემთა ჩარჩოები, როგორიცაა Fink, Hadoop, Hive და Spark, დაიწერა ჯავაში. ის ასევე უზრუნველყოფს AI განვითარების უამრავ ჩარჩოს, მათ შორის Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j და MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java ბიბლიოთეკა, Neuroph.
5. მასშტაბის
Scala არის პროგრამირების ენა, რომელიც არის სტატიკურად აკრეფილი, მაღალი დონის, ობიექტზე ორიენტირებული და ფუნქციონალური. ის შეიქმნა ჯავის სარგებლობის მიღების განზრახვით, მისი ზოგიერთი ხარვეზის შერბილებისას. Scala-მ შექმნა უკეთესი მეთოდი ინტელექტუალური პროგრამული უზრუნველყოფის შესაქმნელად Java Virtual Machine (JVM) გარემოს გამოყენებით. ის თავსებადია Java-სა და JavaScript-თან და ხდის განვითარებას უფრო მარტივს, სწრაფს და პროდუქტიულს
Scala გახდა მონაცემთა ანალიზის სისტემების აუცილებელი კომპონენტი, როგორიცაა Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka და Akka Stream ამ მახასიათებლების შედეგად. Scala-ს მთავარი ნაკლოვანებები მოიცავს საზოგადოების მხარდაჭერის ნაკლებობას, შეზღუდული მიღებას, ჩამორჩენილი თავსებადობის შეზღუდვებს და მაღალი სწავლის მრუდს.
Breeze არის ყველაზე პოპულარული მანქანათმცოდნეობის ინსტრუმენტი Scala-სთვის. ეს ბიბლიოთეკა აერთიანებს Matlab-ის ფუნქციონალურობას და Python-ის NumPy ბიბლიოთეკას. იგი წარმოიშვა ScalaNLP და Scala პროექტების შერწყმის შედეგად. Breeze მოიცავს ბევრ გამოთვლით შესაძლებლობებს, რომლებიც საჭიროა AI სისტემების შესაქმნელად.
6. Julia
Julia არის კიდევ ერთი მაღალი დონის პროდუქტი, რომელსაც არ მიუღია ისეთი აღიარება ან საზოგადოების მხარდაჭერა, როგორც იმსახურებს. მიუხედავად ამისა, მისი მახასიათებლები არ იმედოვნებს. ეს პროგრამირების ენა გამოსადეგია სხვადასხვა სამუშაოსთვის, მაგრამ ის გამოირჩევა რიცხვებითა და მონაცემთა ანალიზით.
Julia არის კიდევ ერთი მაღალი დონის პროდუქტი, რომელსაც არ მიუღია ისეთი აღიარება ან საზოგადოების მხარდაჭერა, როგორც იმსახურებს. მიუხედავად ამისა, მისი მახასიათებლები არ იმედოვნებს. ეს პროგრამირების ენა გამოსადეგია სხვადასხვა სამუშაოსთვის, მაგრამ ის გამოირჩევა რიცხვებითა და მონაცემთა ანალიზით.
ჯულია უზრუნველყოფს DataFrames მონაცემთა ნაკრებებთან გამკლავებას და მონაცემთა ტიპიური ტრანსფორმაციების ჩასატარებლად სტატისტიკური ანალიზისა და მონაცემთა მეცნიერებისთვის. JuliaGraphs პაკეტები საშუალებას გაძლევთ იმუშაოთ კომბინატორულ მონაცემებთან. ჯულია კარგად მუშაობს მონაცემთა ბაზებთან JDBC, ODBC და Spark დრაივერების გამოყენებით. ეს არის იდეალური ენა შემოქმედებისთვის ღრმა სწავლება კოდი უკანა მხარეს. jl და Flux.jl არის ჯულიას მშობლიური, ძალიან ძლიერი ხელსაწყოები მანქანათმცოდნეობისა და ხელოვნური ინტელექტისთვის.
7. ჟანგი
Rust არის მრავალ პარადიგმული პროგრამირების ენა, რომელიც პრიორიტეტს ანიჭებს სიჩქარეს, უსაფრთხოებას და თანხვედრას. Rust-ს აქვს სინტაქსი C++-თან შედარებით, თუმცა ის მნიშვნელოვნად უფრო უსაფრთხოა მეხსიერებისთვის. ნულ პოინტერები, დაკიდებული მაჩვენებლები და მონაცემთა რბოლა დაუშვებელია. მეხსიერების და სხვა რესურსების დამუშავება ხდება სპეციალიზებული მეთოდის გამოყენებით, რომელიც გვთავაზობს პროგნოზირებად მენეჯმენტს მცირე ხარჯებით, ვიდრე ნაგვის ავტომატური შეგროვების გზით.
StackOverflow-ის დეველოპერების ყოველწლიურ გამოკითხვაში, ღია კოდის პროგრამირების ენა ყველაზე პოპულარულად დასახელდა. ბევრი IT ბიზნესი იყენებს Rust-ის პრინციპებს თავიანთ პროექტებში. Microsoft-მა გამოიყენა Rust-ის პრინციპები თავის ღია კოდის ვერონას პროექტში. Rust განიხილება, როგორც ტესტირების ენა უსაფრთხო ინფრასტრუქტურის პროგრამირებისთვის.
Rust არის რთული სწავლის ენა, რადგან მას სჭირდება ობიექტზე ორიენტირებული პროგრამირების იდეების გაგება. მას აქვს დუნე შემდგენელი და შედეგად უზარმაზარი ორობითი ფაილები. არსებობს მხოლოდ რამდენიმე მანქანათმცოდნეობის ბიბლიოთეკა, რომელიც განვითარებულია Rust-ში. თუმცა, მრავალი კავშირი საერთო მანქანა სწავლის ჩარჩოები, როგორიცაა PyTorch ან TensorFlow, ხელმისაწვდომია დეველოპერებისთვის.
8. Lisp
1960-იანი წლებიდან Lisp ფართოდ გამოიყენებოდა მეცნიერული შესწავლისთვის ბუნებრივი ენების დისციპლინებში, თეორემის მტკიცებულებებში და ხელოვნური ინტელექტის საკითხების გადაწყვეტაში. Lisp თავდაპირველად შეიქმნა, როგორც პროგრამირების პრაქტიკული მათემატიკური ენა, მაგრამ ის სწრაფად გახდა პოპულარული ვარიანტი AI დეველოპერებს შორის.
რაც უფრო მნიშვნელოვანია, Lisp-ის შემქმნელი (ჯონ მაკკარტი) იყო მთავარი ფიგურა ხელოვნური ინტელექტის სფეროში და მისი ნამუშევრების დიდი ნაწილი დიდი ხნის განმავლობაში განხორციელდა.
Lisp-ის შემუშავების უპირველესი მოტივაცია იყო კოდში სიცოცხლისუნარიანი მათემატიკური წარმოდგენის შექმნა. ამ შინაგანი უპირატესობის გამო, ის სწრაფად გახდა არჩევითი ენა AI კვლევისთვის. კომპიუტერული მეცნიერების მრავალი კონცეფცია, როგორიცაა რეკურსია, ხის მონაცემთა სტრუქტურები და დინამიური აკრეფა, გამოიგონეს Lisp-ში.
Lisp წარმოუდგენლად ეფექტურია და იძლევა პროგრამის ძალიან სწრაფ შესრულებას. Lisp პროგრამები უფრო მცირეა, უფრო სწრაფია დაპროექტებული, უფრო სწრაფი შესრულება და უფრო ადვილია შენარჩუნება, ვიდრე C++ ან Java განაცხადების.
9. პროლოგი
Prolog, ერთ-ერთი ყველაზე ადრეული პროგრამირების ენა, არის დახვეწილი ჩარჩო, რომელიც მუშაობს სამ ელემენტთან: ფაქტებთან, წესებთან და მიზნებთან. დეველოპერმა უნდა დაადგინოს სამივე ნაწილი, სანამ Prolog-მა შეძლოს მათ შორის ურთიერთობების დამყარება, რათა მიაღწიოს კონკრეტულ დასკვნას ფაქტებისა და წესების შესწავლით.
Prolog-ს შეუძლია შაბლონების გაგება და შეხამება, მონაცემების ლოგიკურად მოძიება და სტრუქტურირება და პროცესის ავტომატური უკან დაბრუნება უკეთესი გზის აღმოსაჩენად. მთლიანობაში, ამ ენის საუკეთესო გამოყენება AI-ში არის პრობლემის გადაჭრა, სადაც Prolog ეძებს გამოსავალს - ან რამდენიმე.
შედეგად, ის გამოიყენება ჩატბოტებში და ვირტუალურ ასისტენტებში, როგორიცაა IBM's Watson. Prolog შეიძლება არ იყოს ისეთი მრავალფეროვანი ან მარტივი გამოსაყენებლად, როგორც Python ან Java, მაგრამ ის შეიძლება იყოს საკმაოდ სასარგებლო. Prolog გამოიყენებოდა მრავალი ხელოვნური ინტელექტის ბიბლიოთეკის შესაქმნელად. მაგალითად, Zamia-AI არის ჩარჩო, რომელიც უზრუნველყოფს კომპონენტებსა და ინსტრუმენტებს ღია კოდის სიტყვისა და ბუნებრივი ენის დამუშავების სისტემების შესაქმნელად.
Prolog-ზე დაფუძნებული მანქანა სწავლის პაკეტები mlu, cplint და cplint მონაცემთა ნაკრები ასევე ძალიან სასარგებლოა ხელოვნური ინტელექტის შესაქმნელად.
დასკვნა
ხელოვნური ინტელექტის პროგრამული უზრუნველყოფის ინტეგრირება უკვე მრავალფეროვან ბიზნეს გარემოში მოითხოვს მთელი რიგის გამოყენებას პროგრამირების ინსტრუმენტები, როგორიცაა რამდენიმე ენა, ჩარჩო და ბიბლიოთეკა. ეს ტექნოლოგიები ხშირად მოითხოვს არაჩვეულებრივ კომპეტენციას და გამოცდილებას.
ყველა ზემოთ ნახსენები ენა შესანიშნავი არჩევანია ხელოვნური ინტელექტის პროექტებისთვის. უბრალოდ თქვენი საჭიროებისთვის იდეალური პროექტის შერჩევაა. პროექტის ძირითადი გაგებით, შეგიძლიათ აირჩიოთ ყველაზე შესაფერისი ენა და გაზარდოთ თქვენი კომპანიის ეფექტურობა. წარმატებებს გისურვებთ თქვენს მომავალ AI პროექტში!
დატოვე პასუხი