Inhaltsverzeechnes[Verstoppen][Show]
De Stroum an der Nofro fir Kënschtlech Intelligenz huet d'Astellen vun enger ëmmer méi grousser Zuel vun Ingenieuren, Fuerscher a Programméierer erfuerderlech. Et ass onméiglech d'Existenz virzestellen ouni den Impakt oder Bäitrag vun AI. AI ass ubiquitär, vun Aarbechtssiche bis Spam Mail Detektioun, Ride Sharing op sozialen Medienverbindungen, an et mécht eist Liewen besser a méi einfach.
AI kann Är Firma hëllefen Zäit a Suen ze spueren andeems Dir reegelméisseg Prozeduren automatiséiert a verbessert. Wann AI op der Plaz ass, kënnt Dir zouversiichtlech sinn datt dës Aktivitéite méi séier, präzis an zouverlässeg ofgeschloss ginn wéi eng Persoun kéint. Wéi och ëmmer, fir AI an Äre Systemer a Servicer vun Ärer Firma opzebauen, braucht Dir Software Entwéckler déi fäeg sinn dat ze maachen.
Ausserdeem mussen dës Entwéckler mat de beschten AI Sprooche vertraut sinn. All Sprooch huet säin eegene Set vu Stäerkten a Aschränkungen, souwéi verschidde Charaktere. Et ass un Iech fir ze bestëmmen wéi eng Features am meeschte passend sinn fir Är Bedierfnesser.
Loosst eis ufänken a kucken e puer vun den Top Programméierungssprooche fir AI.
1. Python
Python ass eng héichniveau, interpretéiert, objektorientéiert Programméierungssprooch déi d'Idealer vu Code Liesbarkeet an Einfachheet betount. De Moment kënnt Dir un Python denken als Virgänger vun all anere Sproochen. Dem Python seng einfache Syntax ass verantwortlech fir seng meteoresch Erhéijung vun der Popularitéit. Ausserdeem erlaabt déi präzis Syntax Iech erheblech méi Zäit ze verbréngen fir d'fundamental Struktur z'entwéckelen, wat Python eng exzellent Wiel fir Machine Learning Prozeduren mécht.
D'Benotzerfrëndlechkeet vum Python ass méi wichteg wéi soss eppes fir et déi beléifste Optioun ënner AI Ingenieuren ze maachen. Trotzdem ass et eng héich-Performance an extensiv benotzt Programméiersprooch fäeg fir komplex Prozeduren fir eng breet Palette vun Aarbechtsplazen a Plattformen.
Wat d'aktuell Technologie ugeet, ass de wichtegste Grond datt Python normalerweis uewen ass datt AI-spezifesch Kadere fir d'Sprooch gebaut goufen. TensorFlow, en Open-Source Toolkit entworf besonnesch fir Maschinnléieren déi fir déif benotzt ka ginn neural Netz Training an Inferenz, ass ee vun de populäersten. Ënnert deenen aneren AI-centric Kaderen sinn:
- scikit-léieren - eng Python Bibliothéik fir Training Maschinn léieren Modeller.
- Keras ass eng programméiere Interface fir komplizéiert mathematesch Berechnungen.
- PyTorch ass eng Python Bibliothéik fir visuell an natierlech Sproochveraarbechtung.
- Theano ass e Package deen Iech erlaabt mathematesch Ausdréck ze definéieren, ze optimiséieren an ze evaluéieren.
2. C ++
C ++ ass eng Computersprooch Extensioun déi benotzt ka ginn fir ze kreéieren neural Netzwierker. D'Geschwindegkeet vu C ++ ass de bedeitendste Virdeel well d'AI Entwécklung komplizéiert Berechnungen erfuerdert, an dës Sprooch kann d'Berechnungen beschleunegen. Et huet niddereg-Niveau Erënnerung Kontroll an ënnerstëtzt Asset-gezwongen Uwendungen, Leeschtung-kritesch Uwendungen, etc.
C ++ huet eng komplizéiert Syntax awer ass manner deier wéi aner Sprooche wéi Java. C ++ kann an der kënschtlecher Intelligenz Programméierung fir Sichmotoroptimiséierung a Ranking benotzt ginn.
Ee vun de Grënn dofir ass déi grouss Flexibilitéit vun der Sprooch, déi et ideal mécht fir Ressourceintensiv Uwendungen. C ++ ass eng niddereg-Niveau Programméierungssprooch déi d'Gestioun vum AI Modell an der Produktioun verbessert. An, wärend C ++ vläicht net déi éischt Optioun fir AI Programméierer ass, ass et derwäert ze notéieren datt vill déif a Maschinnléiere Kaderen am C ++ entwéckelt ginn.
TensorFlow, de populärste Maschinnléiere Kader, gouf an C++ geschriwwen. Et gouf och benotzt fir d'Convolutional Architecture fir Fast Feature Embedding ze bauen déif Léieren Kader (Kaffee).
3. R Programméiersprooch
R ass déi meescht benotzt Standardsprooch, an et gouf haaptsächlech fir statistesch Analyse a grafesch Datendisplay entwéckelt. Et ass eng populär Programméierungssprooch ënner Dateminer a Statistiker. Et ass Open-Source an huet eng wesentlech AI Gemeinschaft. R ass besonnesch effektiv fir Kënschtlech Intelligenz Fuerschung déi Zäitserieanalyse, statistesch Tester, linear an net-linear Modellerung, a Clustering integréiert.
D'Sprooch ass objektorientéiert, verlängerbar, an erlaabt Objekter vun anere Sproochen ze manipuléieren. D'Effizienz vum R an der Dateveraarbechtung an der Analyse ass ee vu senge bedeitendsten Virdeeler. Et huet och exzellent Charting Fäegkeeten. R, op der anerer Säit, ass schwéier ze léieren. Et ass schwaach an huet Sécherheetsfehler.
Déi erweidert Packagen solle méi ugesi ginn wéi d'allgemeng Fäegkeete vu R. Packages wéi Gmodels, RODBC, OneR, an Tm bidden extensiv Ënnerstëtzung fir Machine Learning Operatiounen. Wann Dir ufänkt ze léieren, gesitt Dir datt Statistiken d'Fundament vun AI an ML sinn. Den Open-Source Status vum R weist datt et gratis ass ze benotzen. Et huet eng grouss Benotzerbasis.
4. Java
D'Java Programméierungssprooch ass en héije Niveau, allgemeng Zweck, objektorientéiert Programméierung Sprooch. D'Syntax vum Java ass vergläichbar mat deene vun den C an C++ Sproochen; awer, Java soll selbstänneg sinn an huet minimal Ofhängegkeeten. JAVA ass wuel déi meescht benotzt Sprooch um Planéit fir eng Vielfalt vun Aktivitéiten, AI ass ee vun hinnen.
D'Existenz vu Virtual Machine Technology ass de bedeitendste Virdeel fir d'JAVA Programmiersprache ze benotzen. Wat genee mécht JVM? Gutt, d'Java Virtual Machine vereinfacht den Implementatiounsprozess, spuert Iech Zäit an Energie fir d'Applikatioun ëmmer erëm ze kompiléieren.
Big Data an AI sinn onloschterlech verbonnen, an déi prominentst Big Data Kaderen, wéi Fink, Hadoop, Hive, a Spark, goufen op Java geschriwwe. Et bitt och eng Rei vun AI Entwécklung Kaderen, dorënner Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j, a MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java Bibliothéik, Neuroph.
5. Scala
Scala ass eng Programméierungssprooch déi statesch getippt, héichniveau, objektorientéiert a funktionell ass. Et gouf erstallt mat der Absicht d'Virdeeler vum Java ze ernimmen wärend e puer vu senge Mängel ze reduzéieren. Scala huet eng besser Method erstallt fir intelligent Software ze bauen mat der Java Virtual Machine (JVM) Ëmfeld. Et ass kompatibel mat Java a JavaScript, an et mécht d'Entwécklung méi einfach, méi séier a méi produktiv
Scala ass e wesentleche Bestanddeel vun Datenanalysesystemer ginn wéi Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka, an Akka Stream als Resultat vun dësen Charakteristiken. Dem Scala seng Haapt Nodeeler enthalen e Mangel u Gemeinschaftssupport, limitéierter Adoptioun, Réckkompatibilitéitsbeschränkungen, an eng héich Léierkurve.
Breeze ass dat populärste Maschinnléierinstrument fir Scala. Dës Bibliothéik kombinéiert Matlab Funktionalitéit an Python NumPy Bibliothéik. Et ass entstanen aus der Fusioun vun de ScalaNLP a Scala Projeten. Breeze enthält vill vun de computational Fäegkeeten, déi néideg sinn fir aktuell AI Systemer ze kreéieren.
6. Julia
D'Julia ass en anert High-End Produkt dat net d'Unerkennung oder d'Ënnerstëtzung vun der Gemeinschaft kritt huet déi et verdéngt. Wéi och ëmmer, seng Features enttäuschen net. Dës Programméierungssprooch ass hëllefräich fir eng Vielfalt vun Aarbechtsplazen, awer et excels bei Zuelen an Datenanalyse.
D'Julia ass en anert High-End Produkt dat net d'Unerkennung oder d'Ënnerstëtzung vun der Gemeinschaft kritt huet déi et verdéngt. Wéi och ëmmer, seng Features enttäuschen net. Dës Programméierungssprooch ass hëllefräich fir eng Vielfalt vun Aarbechtsplazen, awer et excels bei Zuelen an Datenanalyse.
D'Julia liwwert DataFrames fir mat Datesätz ze këmmeren an typesch Datentransformatiounen fir statistesch Analyse an Datewëssenschaft ze maachen. JuliaGraphs Packagen erlaben Iech mat kombinatoreschen Donnéeën ze schaffen. Julia funktionnéiert gutt mat Datenbanken mat JDBC, ODBC, a Spark Treiber. Et ass déi ideal Sprooch fir ze kreéieren Deep Learning Code am Backend. jl a Flux.jl ass Julia-gebierteg, extrem staark Tools fir Machine Learning a Kënschtlech Intelligenz.
7. RUST
Rust ass eng Multi-paradigme Programméierungssprooch déi d'Geschwindegkeet, d'Sécherheet an d'Konkurrenz prioritär setzt. Rust huet eng Syntax vergläichbar mat C ++, obwuel et wesentlech méi Erënnerung-sécher ass. Null Pointer, dangling Pointer, an Datenrennen sinn net erlaabt. Erënnerung an aner Ressourcen ginn mat enger spezialiséierter Method gehandhabt, déi prévisibel Gestioun mat wéineg Overhead bitt, anstatt duerch automatesch Müllsammlung.
An der jährlecher Entwéckler Ëmfro vum StackOverflow gouf d'Open-Source Programméierungssprooch als déi beléifste benannt. Vill IT Geschäfter benotzen Rust Prinzipien an hire Projeten. Microsoft huet Rust Prinzipien a sengem Open-Source Verona Projet benotzt. Rust gëtt als Testsprooch fir sécher Infrastrukturprogramméierung ugesinn.
Rust ass eng usprochsvoll Sprooch ze léieren well et e Verständnis vun objektorientéierter Programméierungsidée brauch. Et huet e luesen Compiler a rieseg binär Dateien als Resultat. Et gi just e puer Maschinnléierebibliothéiken ausdrécklech a Rust entwéckelt. Wéi och ëmmer, vill Bindunge fir gemeinsam Maschinn léieren Kaderen, wéi PyTorch oder TensorFlow, sinn fir Entwéckler verfügbar.
8. LispLanguage
Zënter den 1960er Jore gouf Lisp wäit benotzt fir wëssenschaftlech Studie an den Disziplinnen vun natierleche Sproochen, Theorem Beweiser, an d'Léisung vu Kënschtlech Intelligenz Themen. Lisp war ursprénglech als praktesch mathematesch Sprooch fir Programméierung entworf, awer et gouf séier eng populär Optioun ënner AI Entwéckler.
Méi bedeitend war de Schëpfer vu Lisp (John McCarthy) eng Haaptfigur am Beräich vun der AI, a vill vu senger Aarbecht gouf fir eng laang Zäit ëmgesat.
Déi primär Motivatioun fir d'Lisp z'entwéckelen war eng viabel mathematesch Representatioun am Code z'etabléieren. Wéinst dësem intrinsesche Virdeel gouf et séier d'Sprooch vun der Wiel fir AI Fuerschung. Vill Informatik Konzepter, wéi Rekursioun, Bamdatenstrukturen, an dynamesch Tippen, goufen am Lisp erfonnt.
Lisp ass onheemlech effizient an erméiglecht ganz séier Programmausféierung. Lisp Programmer si méi kleng, méi séier ze designen, méi séier Leeschtung a si méi einfach ze erhalen wéi C++ oder Java Uwendungen.
9. prolog
Prolog, eng vun den éischten Programméierungssproochen, ass e sophistikéierte Kader dee mat dräi Elementer funktionnéiert: Fakten, Reegelen an Ziler. En Entwéckler muss all dräi Stécker identifizéieren ier Prolog Relatiounen tëscht hinnen konstruéiere kann fir eng spezifesch Conclusioun z'erreechen andeems Dir Fakten a Reegele ënnersicht.
Prolog ass fäeg Musteren ze verstoen an ze passen, Daten logesch ze fannen an ze strukturéieren, an automatesch e Prozess zréckzekréien fir e bessere Wee ze entdecken. Am Allgemengen ass déi bescht Uwendung vun dëser Sprooch an AI fir Problemléisung, wou Prolog no enger Léisung sicht - oder méi.
Als Resultat gëtt et an Chatbots a virtuelle Assistenten wéi IBM's Watson benotzt. Prolog ass vläicht net sou divers oder einfach ze benotzen wéi Python oder Java, awer et ka ganz nëtzlech sinn. Prolog gouf benotzt fir eng Zuel vun AI Bibliothéiken z'entwéckelen. Zamia-AI, zum Beispill, ass e Kader deen Komponenten an Tools fir d'Entwécklung vun Open-Source Ried an natierlech Sproochveraarbechtungssystemer ubitt.
De Prolog-baséiert Maschinn léieren Packages mlu, cplint, a cplint Datesätz sinn och ganz nëtzlech fir kënschtlech Intelligenz ze bauen.
Konklusioun
Integratioun vun AI Software an e scho variéiert Geschäftsëmfeld erfuerdert d'Benotzung vun enger Rei vu programméiere Tools, wéi verschidde Sproochen, Kaderen a Bibliothéiken. Dës Technologien erfuerderen dacks aussergewéinlech Grad vu Kompetenz an Expertise.
All déi uewe genannte Sproochen sinn exzellent Wiel fir Kënschtlech Intelligenz Projeten. Et ass einfach eng Saach fir den ideale Projet fir Är Besoinen ze wielen. Mat engem Basisverständnis vum Projet kënnt Dir déi gëeegent Sprooch auswielen an d'Effizienz vun Ärer Firma erhéijen. Vill Gléck mat Ärem nächsten AI Projet!
Hannerlooss eng Äntwert