Dėl padidėjusio dirbtinio intelekto paklausos reikėjo samdyti vis daugiau inžinierių, tyrėjų ir programuotojų. Neįmanoma įsivaizduoti egzistavimo be AI poveikio ar indėlio. Dirbtinis intelektas yra visur – nuo darbo paieškų iki šlamšto aptikimo, dalijimosi važiavimu iki socialinių tinklų ryšių, todėl mūsų gyvenimas tampa geresnis ir lengvesnis.
AI gali padėti jūsų įmonei sutaupyti laiko ir pinigų automatizuodamas ir tobulindamas įprastas procedūras. Įdiegę dirbtinį intelektą galite būti tikri, kad ši veikla bus atlikta greičiau, tiksliau ir patikimiau, nei galėtų žmogus. Tačiau norint įtraukti dirbtinį intelektą į savo įmonės sistemas ir paslaugas, jums reikės programinės įrangos kūrėjų, galinčių tai padaryti.
Be to, tie kūrėjai turės būti susipažinę su geriausiomis AI kalbomis. Kiekviena kalba turi savo privalumų ir apribojimų rinkinį, taip pat skirtingus bruožus. Jūs turite nuspręsti, kurios funkcijos yra tinkamiausios jūsų poreikiams.
Pradėkime ir pažvelkime į kai kurias populiariausias AI programavimo kalbas.
1. Pitonas
Python yra aukšto lygio, interpretuojama, į objektą orientuota programavimo kalba, pabrėžianti kodo skaitomumo ir paprastumo idealus. Šiuo metu galite galvoti apie Python kaip visų kitų kalbų pirmtaką. Paprastoji Python sintaksė yra atsakinga už staigų jo populiarumo augimą. Be to, glausta sintaksė leidžia praleisti daug daugiau laiko kuriant pagrindinę struktūrą, todėl Python yra puikus pasirinkimas mašininio mokymosi procedūroms.
„Python“ patogumas vartotojui yra svarbesnis nei bet kas kitas, nes tai yra labiausiai pageidaujama dirbtinio intelekto inžinierių parinktis. Nepaisant to, tai yra didelio našumo ir plačiai naudojamas programavimo kalba, galinti atlikti sudėtingas procedūras įvairiems darbams ir platformoms.
Kalbant apie dabartines technologijas, svarbiausia priežastis, dėl kurios „Python“ paprastai yra viršuje, yra ta, kad šiai kalbai buvo sukurtos specifinės dirbtinio intelekto sistemos. TensorFlow, atvirojo kodo įrankių rinkinys, sukurtas specialiai mašininiam mokymuisi, kurį galima naudoti giluminiam mokymuisi neuroninis tinklas mokymas ir išvados, yra vienas populiariausių. Tarp kitų į AI orientuotų sistemų yra:
- scikit-mokytis - Python biblioteka mokymams mašinų mokymosi modeliai.
- Keras yra programavimo sąsaja sudėtingiems matematiniams skaičiavimams atlikti.
- „PyTorch“ yra Python biblioteka, skirta vaizdiniam ir natūralios kalbos apdorojimui.
- Theano yra paketas, leidžiantis apibrėžti, optimizuoti ir įvertinti matematines išraiškas.
2. C + +
C++ yra kompiuterio kalbos plėtinys, kurį galima naudoti kuriant neuroniniai tinklai. C++ greitis yra pats reikšmingiausias pranašumas, nes dirbtinio intelekto kūrimui reikalingi sudėtingi skaičiavimai, o ši kalba gali pagreitinti skaičiavimus. Jis turi žemo lygio atminties valdymą ir palaiko programas, reikalaujančias išteklių, našumui svarbias programas ir pan.
C++ sintaksė yra sudėtinga, tačiau ji yra pigesnė nei kitos kalbos, pvz., Java. C++ gali būti naudojamas dirbtinio intelekto programavimui optimizuojant paieškos sistemas ir reitinguojant.
Viena iš to priežasčių yra platus kalbos lankstumas, todėl ji idealiai tinka daug išteklių reikalaujančioms programoms. C++ yra žemo lygio programavimo kalba, kuri pagerina AI modelio valdymą gamyboje. Ir nors C++ gali būti ne pirmas AI programuotojų pasirinkimas, verta paminėti, kad C++ yra sukurta daug giluminio ir mašininio mokymosi sistemų.
„TensorFlow“, populiariausia mašininio mokymosi sistema, buvo parašyta C++ kalba. Jis taip pat buvo naudojamas kuriant konvoliucinę architektūrą greitam funkcijų įterpimui gilaus mokymosi sistema (kavinė).
3. R Programavimo kalba
R yra dažniausiai naudojama standartinė kalba, pirmiausia skirta statistinei analizei ir grafiniam duomenų atvaizdavimui. Tai populiari programavimo kalba tarp duomenų kasėjų ir statistikų. Jis yra atvirojo kodo ir turi didelę AI bendruomenę. R yra ypač efektyvus dirbtinio intelekto tyrimams, apimantiems laiko eilučių analizę, statistinį testavimą, linijinį ir netiesinį modeliavimą ir klasterizavimą.
Kalba yra orientuota į objektus, išplečiama ir leidžia objektais manipuliuoti kitomis kalbomis. R efektyvumas apdorojant ir analizuojant duomenis yra vienas reikšmingiausių jos privalumų. Jis taip pat turi puikius diagramų sudarymo įgūdžius. Kita vertus, R sunku išmokti. Jis yra vangus ir turi saugumo trūkumų.
Į išplėstinius paketus reikėtų atsižvelgti daugiau nei į bendrąsias R galimybes. Tokie paketai kaip Gmodels, RODBC, OneR ir Tm teikia platų mašininio mokymosi operacijų palaikymą. Kai pradėsite mokytis, pamatysite, kad statistika yra AI ir ML pagrindas. R atvirojo kodo būsena rodo, kad juo galima naudotis nemokamai. Ji turi didelę vartotojų bazę.
4. JAVA
Java programavimo kalba yra aukšto lygio, bendros paskirties, Objektinis programavimas kalba. Java sintaksė yra panaši į C ir C++ kalbų sintaksę; tačiau Java yra savarankiška ir turi minimalias priklausomybes. JAVA, be abejo, yra plačiausiai naudojama kalba planetoje įvairioms veikloms, AI yra viena iš jų.
Virtualios mašinos technologijos buvimas yra svarbiausias JAVA programavimo kalbos naudojimo pranašumas. Ką tiksliai veikia JVM? Na, o „Java“ virtualioji mašina supaprastina diegimo procesą, taupydama jūsų laiką ir energiją, kai nuolat kompiliuojate programą.
„Big Data“ ir AI yra neatsiejamai susiję, o ryškiausios „Big Data“ sistemos, tokios kaip „Fink“, „Hadoop“, „Hive“ ir „Spark“, buvo parašytos „Java“. Ji taip pat teikia daugybę dirbtinio intelekto kūrimo sistemų, įskaitant Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j ir MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java biblioteką, Neuroph.
5. Scala
„Scala“ yra statinio tipo, aukšto lygio, į objektą orientuota ir funkcionali programavimo kalba. Jis buvo sukurtas siekiant išnaudoti „Java“ pranašumus ir sušvelninti kai kuriuos jos trūkumus. „Scala“ sukūrė geresnį protingos programinės įrangos kūrimo metodą naudojant „Java Virtual Machine“ (JVM) aplinką. Jis suderinamas su „Java“ ir „JavaScript“, todėl kūrimas yra lengvesnis, greitesnis ir produktyvesnis
Dėl šių savybių „Scala“ tapo esminiu duomenų analizės sistemų, tokių kaip „Apache Flink“, „Apache Spark“, „Apache Kafka“ ir „Akka Stream“, komponentu. Pagrindiniai „Scala“ trūkumai yra bendruomenės paramos trūkumas, ribotas pritaikymas, atgalinio suderinamumo apribojimai ir didelė mokymosi kreivė.
„Breeze“ yra populiariausias „Scala“ mašininio mokymosi įrankis. Ši biblioteka sujungia Matlab funkcijas ir Python NumPy biblioteką. Jis atsirado sujungus ScalaNLP ir Scala projektus. „Breeze“ apima daugybę skaičiavimo galimybių, reikalingų kuriant dabartines AI sistemas.
6. Julija
Julia yra dar vienas aukščiausios klasės produktas, kuris nesulaukė tokio pripažinimo ar bendruomenės palaikymo, kokio nusipelnė. Nepaisant to, jo savybės nenuvilia. Ši programavimo kalba yra naudinga atliekant įvairius darbus, tačiau ji puikiai tinka skaičiams ir duomenų analizei.
Julia yra dar vienas aukščiausios klasės produktas, kuris nesulaukė tokio pripažinimo ar bendruomenės palaikymo, kokio nusipelnė. Nepaisant to, jo savybės nenuvilia. Ši programavimo kalba yra naudinga atliekant įvairius darbus, tačiau ji puikiai tinka skaičiams ir duomenų analizei.
Julia teikia DataFrames, kad galėtų tvarkyti duomenų rinkinius ir atlikti tipines duomenų transformacijas statistinei analizei ir duomenų mokslui. JuliaGraphs paketai leidžia dirbti su kombinaciniais duomenimis. Julia gerai dirba su duomenų bazėmis, naudojančiomis JDBC, ODBC ir Spark tvarkykles. Tai ideali kalba kuriant Gilus mokymasis kodas užpakalinėje dalyje. jl ir Flux.jl yra Julia gimtoji, itin stiprūs mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto įrankiai.
7. RUST
Rust yra kelių paradigmų programavimo kalba, kuri teikia pirmenybę greičiui, saugumui ir lygiagretumui. Rust sintaksė yra panaši į C++, nors ji yra žymiai saugiau atmintyje. Nulinės rodyklės, kabantys rodyklės ir duomenų lenktynės neleidžiamos. Atmintis ir kiti ištekliai tvarkomi naudojant specializuotą metodą, kuris siūlo nuspėjamą valdymą su nedidelėmis sąnaudomis, o ne automatiniu šiukšlių surinkimu.
Kasmetinėje „StackOverflow“ kūrėjų apklausoje atvirojo kodo programavimo kalba buvo pavadinta populiariausia. Daugelis IT įmonių savo projektuose taiko Rust principus. „Microsoft“ naudojo „Rust“ principus savo atvirojo kodo „Verona“ projekte. Rust yra laikoma saugaus infrastruktūros programavimo testavimo kalba.
Rust yra sudėtinga išmokti kalbą, nes jai reikia suprasti objektinio programavimo idėjas. Dėl to jis turi vangų kompiliatorių ir didžiulius dvejetainius failus. Yra tik kelios mašininio mokymosi bibliotekos, specialiai sukurtos Rust. Tačiau daug įrišimų į bendrą mašininis mokymasis sistemos, tokios kaip PyTorch arba TensorFlow, yra prieinamos kūrėjams.
8. švepliuoti
Nuo septintojo dešimtmečio Lisp buvo plačiai naudojamas moksliniams tyrimams natūralių kalbų disciplinose, teoremų įrodymuose ir dirbtinio intelekto problemoms spręsti. Lisp iš pradžių buvo sukurta kaip praktinė matematinė programavimo kalba, tačiau ji greitai tapo populiaria alternatyva tarp AI kūrėjų.
Dar svarbiau, kad Lispo kūrėjas (John McCarthy) buvo pagrindinė AI srities figūra, o didžioji jo darbo dalis buvo įgyvendinta ilgą laiką.
Pagrindinė Lisp kūrimo motyvacija buvo sukurti perspektyvų matematinį vaizdą kode. Dėl šio būdingo pranašumo ji greitai tapo pasirinkta AI tyrimų kalba. Daugelis kompiuterių mokslo koncepcijų, tokių kaip rekursija, medžio duomenų struktūros ir dinaminis tipavimas, buvo išrastos Lisp.
Lisp yra neįtikėtinai efektyvus ir leidžia labai greitai vykdyti programą. Lisp programos yra mažesnės, greičiau kuriamos, veikia greičiau ir jas lengviau prižiūrėti C++ arba Java programos.
9. Prologas
Prolog, viena iš pirmųjų programavimo kalbų, yra sudėtinga sistema, kuri veikia su trimis elementais: faktais, taisyklėmis ir tikslais. Kūrėjas turi nustatyti visas tris dalis, kad „Prolog“ galėtų sukurti ryšius tarp jų, kad, išnagrinėjęs faktus ir taisykles, padarytų konkrečią išvadą.
„Prolog“ gali suprasti ir suderinti modelius, logiškai surasti ir struktūrizuoti duomenis ir automatiškai atšaukti procesą, kad atrastų geresnį kelią. Apskritai, geriausias šios kalbos pritaikymas dirbtiniu intelektu yra skirtas problemoms spręsti, kai „Prolog“ ieško sprendimo ar kelių.
Todėl jis naudojamas pokalbių robotuose ir virtualiuose asistentuose, tokiuose kaip IBM Watson. „Prolog“ gali būti ne toks įvairus ar paprastas naudoti kaip „Python“ ar „Java“, tačiau jis gali būti gana naudingas. „Prolog“ buvo naudojamas kuriant daugybę AI bibliotekų. Pavyzdžiui, Zamia-AI yra sistema, teikianti komponentus ir įrankius atvirojo kodo kalbos ir natūralios kalbos apdorojimo sistemoms kurti.
„Prolog“ pagrindu mašininis mokymasis paketai mlu, cplint ir cplint duomenų rinkiniai taip pat labai naudingi kuriant dirbtinį intelektą.
Išvada
Integruojant dirbtinio intelekto programinę įrangą į jau įvairią verslo aplinką, reikia naudoti daugybę programavimo įrankiai, pvz., kelios kalbos, sistemos ir bibliotekos. Šios technologijos dažnai reikalauja ypatingos kompetencijos ir patirties.
Visos aukščiau paminėtos kalbos yra puikus pasirinkimas dirbtinio intelekto projektams. Tiesiog reikia pasirinkti idealų projektą, atitinkantį jūsų poreikius. Turėdami pagrindinį projekto supratimą, galite pasirinkti tinkamiausią kalbą ir padidinti savo įmonės efektyvumą. Sėkmės kitame AI projekte!
Palikti atsakymą