Напливот на побарувачка за вештачка интелигенција наложи ангажирање на зголемен број инженери, истражувачи и програмери. Невозможно е да се замисли постоење без влијанието или придонесот на вештачката интелигенција. Вештачката интелигенција е сеприсутна, од пребарување на работа до откривање спам пошта, споделување на возење до врски на социјалните мрежи и ни го прави животот подобар и полесен.
ВИ може да и помогне на вашата компанија да заштеди време и пари преку автоматизирање и подобрување на редовните процедури. Штом ќе се постави вештачката интелигенција, можете да бидете сигурни дека тие активности ќе бидат завршени побрзо, попрецизно и посигурно отколку што би можело некое лице. Меѓутоа, за да ја вклучите вештачката интелигенција во системите и услугите на вашата компанија, ќе ви требаат развивачи на софтвер кои се способни да го сторат тоа.
Понатаму, тие развивачи ќе треба да се запознаат со најдобрите јазици за вештачка интелигенција. Секој јазик има свој сет на силни страни и ограничувања, како и посебни особини. На вас зависи да одредите кои карактеристики се најсоодветни за вашите потреби.
Ајде да започнеме и да погледнеме некои од најдобрите програмски јазици за вештачка интелигенција.
1. Пајтон
Python е програмски јазик на високо ниво, интерпретиран, објектно ориентиран, кој ги нагласува идеалите за читливост и едноставност на кодот. Во моментов, можеби мислите за Python како претходник на сите други јазици. Едноставната синтакса на Пајтон е одговорна за нејзиниот метеорски пораст на популарноста. Понатаму, концизната синтакса ви овозможува да потрошите значително повеќе време за развивање на основната структура, што го прави Python одличен избор за процедурите за машинско учење.
Пријателноста на Python за корисниците е поважна од било што друго за да стане најпосакувана опција меѓу инженерите со вештачка интелигенција. Сепак, тој е со високи перформанси и широко користен програмски јазик способен за сложени процедури за широк спектар на работни места и платформи.
Во однос на тековната технологија, најважната причина зошто Python обично е на врвот е тоа што рамки специфични за вештачката интелигенција беа изградени за јазикот. TensorFlow, комплет алатки со отворен код дизајниран особено за машинско учење што може да се користи за длабоко невронска мрежа обука и заклучок, е еден од најпопуларните. Меѓу другите рамки насочени кон вештачката интелигенција се:
- scikit-учење — библиотека на Python за обука модели на машинско учење.
- Керас е програмски интерфејс за комплицирани математички пресметки.
- PyTorch е библиотека на Python за визуелна и природна обработка на јазици.
- Теано е пакет кој ви овозможува да дефинирате, оптимизирате и оценувате математички изрази.
2. C + +
C++ е екстензија на компјутерски јазик што може да се користи за креирање нервните мрежи. Брзината на C++ е најзначајната предност бидејќи развојот на вештачката интелигенција бара комплицирани пресметки, а овој јазик може да ги забрза пресметките. Има контрола на меморијата на ниско ниво и поддржува апликации што се принудени со средства, апликации кои се критични за перформансите итн.
C++ има комплицирана синтакса, но е поевтин од другите јазици како Java. C++ може да се користи во програмирање со вештачка интелигенција за оптимизација и рангирање на пребарувачите.
Една од причините за ова е широката флексибилност на јазикот, што го прави идеален за апликации кои бараат ресурси. C++ е програмски јазик на ниско ниво кој го подобрува управувањето со моделот на вештачка интелигенција во производството. И, иако C++ можеби не е првата опција за програмерите со вештачка интелигенција, вреди да се напомене дека многу длабоки рамки и рамки за машинско учење се развиени во C++.
TensorFlow, најпопуларната рамка за машинско учење, беше напишана во C++. Се користеше и за изградба на Конволуционата архитектура за брзо вградување на функции рамка за длабоко учење (Кафе).
3. R програмски јазик
R е најчесто користениот стандарден јазик и тој е дизајниран првенствено за статистичка анализа и графички приказ на податоци. Тој е популарен програмски јазик меѓу рударите на податоци и статистичарите. Тој е со отворен код и има голема заедница за вештачка интелигенција. R е особено ефикасен за истражување на вештачката интелигенција што вклучува анализа на временски серии, статистичко тестирање, линеарно и нелинеарно моделирање и кластерирање.
Јазикот е објектно-ориентиран, може да се прошири и дозволува објектите да се манипулираат од други јазици. Ефикасноста на R во обработката и анализата на податоците е една од неговите најзначајни предности. Исто така, има одлични вештини за цртање графикони. Р, од друга страна, тешко се учи. Бавно е и има безбедносни пропусти.
Проширените пакети треба да се земат предвид повеќе од општите можности на R. Пакетите како Gmodels, RODBC, OneR и Tm обезбедуваат обемна поддршка за операциите за машинско учење. Откако ќе започнете да учите, ќе видите дека статистиката е основата на вештачката интелигенција и ML. Статусот со отворен код на R покажува дека е бесплатен за користење. Има значителна корисничка база.
4. Јава
Програмскиот јазик Јава е на високо ниво, општа намена, објектно-ориентирано програмирање јазик. Синтаксата на Java е споредлива со оние на C и C++ јазиците; сепак, Java е наменета да биде самостојна и има минимални зависности. JAVA е веројатно најкористениот јазик на планетата за различни активности, а вештачката интелигенција е една од нив.
Постоењето на технологија за виртуелна машина е најзначајната предност на користењето на програмскиот јазик JAVA. Што точно прави JVM? Па, Java Virtual Machine го поедноставува процесот на имплементација, заштедувајќи ви време и енергија од компајлирање на апликацијата одново и одново.
Големите податоци и вештачката интелигенција се нераскинливо поврзани, а најистакнатите рамки за големи податоци, како што се Fink, Hadoop, Hive и Spark, беа напишани на Java. Исто така, обезбедува голем број рамки за развој на вештачка интелигенција, вклучувајќи ги Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j и MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java библиотека, Neuroph.
5. Скала
Scala е програмски јазик кој е статички отчукуван, на високо ниво, објектно-ориентиран и функционален. Создаден е со намера да ги искористи придобивките од Java додека ублажува некои од неговите недостатоци. Scala создаде подобар метод за градење интелигентен софтвер користејќи ја околината Java Virtual Machine (JVM). Тој е компатибилен со Java и JavaScript и го прави развојот полесен, побрз и попродуктивен
Scala стана суштинска компонента на системите за анализа на податоци како што се Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka и Akka Stream како резултат на овие карактеристики. Главните недостатоци на Scala вклучуваат недостаток на поддршка од заедницата, ограничено усвојување, ограничувања за компатибилност наназад и висока крива на учење.
Breeze е најпопуларната алатка за машинско учење за Scala. Оваа библиотека ги комбинира функционалноста на Matlab и библиотеката NumPy на Python. Произлезе од спојувањето на проектите ScalaNLP и Scala. Breeze вклучува многу од пресметковните способности потребни за создавање тековни системи за вештачка интелигенција.
6. Јулија
Julia е уште еден врвен производ кој не го доби признанието или поддршката од заедницата што ја заслужува. Сепак, неговите карактеристики не разочаруваат. Овој програмски јазик е корисен за различни работни места, но се истакнува во бројки и анализа на податоци.
Julia е уште еден врвен производ кој не го доби признанието или поддршката од заедницата што ја заслужува. Сепак, неговите карактеристики не разочаруваат. Овој програмски јазик е корисен за различни работни места, но се истакнува во бројки и анализа на податоци.
Julia обезбедува DataFrames за справување со сетови на податоци и спроведување типични трансформации на податоци за статистичка анализа и наука за податоци. Пакетите JuliaGraphs ви дозволуваат да работите со комбинаторни податоци. Julia работи добро со бази на податоци користејќи JDBC, ODBC и двигатели на Spark. Тој е идеален јазик за создавање Длабоко учење код на задниот дел. jl и Flux.jl се изворни на Јулија, исклучително силни алатки за машинско учење и вештачка интелигенција.
7. РАСТ
Rust е програмски јазик со повеќе парадигма кој дава приоритет на брзината, безбедноста и истовременоста. Rust има синтакса споредлива со C++, иако е значително побезбедна за меморија. Нулти покажувачи, висечки покажувачи и трки со податоци не се дозволени. Меморијата и другите ресурси се ракуваат со помош на специјализиран метод кој нуди предвидливо управување со малку трошоци, наместо преку автоматско собирање ѓубре.
Во годишното истражување за програмери на StackOverflow, програмскиот јазик со отворен код беше прогласен за најпопуларен. Многу ИТ бизниси ги користат принципите на Rust во нивните проекти. Мајкрософт ги искористи принципите на Rust во својот проект Верона со отворен код. Rust се смета за јазик за тестирање за безбедно програмирање на инфраструктурата.
Rust е предизвик за учење бидејќи му треба разбирање на објектно-ориентираните програмски идеи. Како резултат на тоа, има слаб компајлер и огромни бинарни датотеки. Има само неколку библиотеки за машинско учење развиени експресно во Rust. Сепак, бројни врски за заеднички машинско учење рамки, како што се PyTorch или TensorFlow, се достапни за програмерите.
8. Лисп
Од 1960-тите, Lisp е широко користен за научно проучување во дисциплините на природни јазици, докази за теореми и решавање на прашања со вештачка интелигенција. Lisp првично беше дизајниран како практичен математички јазик за програмирање, но брзо стана популарна опција меѓу развивачите на вештачка интелигенција.
Уште позначајно, креаторот на Лисп (Џон МекКарти) беше главна фигура во областа на вештачката интелигенција, а голем дел од неговата работа беше имплементиран долг период.
Примарната мотивација за развој на Lisp беше да се воспостави одржлива математичка репрезентација во кодот. Поради оваа суштинска предност, тој брзо стана јазик на избор за истражување на вештачката интелигенција. Многу концепти за компјутерска наука, како што се рекурзија, структури на податоци од дрво и динамично пишување, беа измислени во Лисп.
Lisp е неверојатно ефикасен и овозможува многу брзо извршување на програмата. Програмите на Lisp се помали, побрзи за дизајнирање, побрзи перформанси и полесни за одржување отколку C++ или Java апликации.
9. Пролог
Пролог, еден од најраните програмски јазици, е софистицирана рамка која работи со три елементи: факти, правила и цели. Развивачот мора да ги идентификува сите три дела пред Пролог да изгради односи меѓу нив со цел да се постигне конкретен заклучок со испитување на факти и правила.
Пролог е способен за разбирање и усогласување на шаблоните, наоѓање и структурирање на податоците логично и автоматско враќање назад кон процесот за да открие подобра патека. Генерално, најдобрата примена на овој јазик во вештачката интелигенција е за решавање проблеми, каде што Prolog бара решение - или неколку.
Како резултат на тоа, се користи во чет-ботови и виртуелни асистенти како што е Вотсон на IBM. Пролог можеби не е толку разновиден или едноставен за користење како Python или Java, но сепак може да биде доста корисен. Prolog се користи за развој на голем број библиотеки за вештачка интелигенција. Zamia-AI, на пример, е рамка која обезбедува компоненти и алатки за развој на системи за обработка на говор со отворен код и природен јазик.
Пролог-базирани машинско учење пакетите mlu, cplint и cplint се исто така многу корисни за градење вештачка интелигенција.
Заклучок
Интегрирањето на софтвер за вештачка интелигенција во веќе разновидно деловно опкружување бара употреба на низа од програмски алатки, како што се неколку јазици, рамки и библиотеки. Овие технологии често бараат извонредни степени на компетентност и експертиза.
Сите јазици споменати погоре се одличен избор за проекти за вештачка интелигенција. Едноставно, се работи за избор на идеален проект за вашите потреби. Со основно разбирање на проектот, можете да го изберете најсоодветниот јазик и да ја зголемите ефикасноста на вашата компанија. Среќно со вашиот следен проект за вештачка интелигенција!
Оставете Одговор