ഉള്ളടക്ക പട്ടിക[മറയ്ക്കുക][കാണിക്കുക]
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ആവശ്യകത വർദ്ധിക്കുന്നത് വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന എഞ്ചിനീയർമാരെയും ഗവേഷകരെയും പ്രോഗ്രാമർമാരെയും നിയമിക്കേണ്ടതുണ്ട്. AI യുടെ സ്വാധീനമോ സംഭാവനയോ ഇല്ലാതെ അസ്തിത്വം സങ്കൽപ്പിക്കുക അസാധ്യമാണ്. തൊഴിൽ തിരയലുകൾ മുതൽ സ്പാം മെയിൽ കണ്ടെത്തൽ, സോഷ്യൽ മീഡിയ കണക്ഷനുകളിലേക്ക് റൈഡ് പങ്കിടൽ വരെ AI സർവ്വവ്യാപിയാണ്, ഇത് നമ്മുടെ ജീവിതത്തെ മികച്ചതും എളുപ്പവുമാക്കുന്നു.
പതിവ് നടപടിക്രമങ്ങൾ യാന്ത്രികമാക്കുന്നതിലൂടെയും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെയും സമയവും പണവും ലാഭിക്കാൻ നിങ്ങളുടെ കമ്പനിയെ സഹായിക്കാൻ AI-ക്ക് കഴിയും. AI നിലവിൽ വന്നാൽ, ആ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഒരു വ്യക്തിക്ക് കഴിയുന്നതിനേക്കാൾ വേഗത്തിലും കൃത്യമായും വിശ്വസനീയമായും പൂർത്തിയാകുമെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പുണ്ടായിരിക്കാൻ കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, നിങ്ങളുടെ കമ്പനിയുടെ സിസ്റ്റങ്ങളിലും സേവനങ്ങളിലും AI സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിന്, നിങ്ങൾക്ക് അങ്ങനെ ചെയ്യാൻ കഴിവുള്ള സോഫ്റ്റ്വെയർ ഡെവലപ്പർമാർ ആവശ്യമാണ്.
കൂടാതെ, ആ ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ഏറ്റവും മികച്ച AI ഭാഷകൾ പരിചിതമായിരിക്കണം. ഓരോ ഭാഷയ്ക്കും അതിന്റേതായ ശക്തികളും പരിമിതികളും അതുപോലെ തന്നെ വ്യത്യസ്തമായ സവിശേഷതകളും ഉണ്ട്. നിങ്ങളുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ സവിശേഷതകൾ ഏതൊക്കെയാണെന്ന് തീരുമാനിക്കേണ്ടത് നിങ്ങളാണ്.
നമുക്ക് ആരംഭിക്കാം, AI-യുടെ ചില മികച്ച പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകൾ നോക്കാം.
1. പൈത്തൺ
കോഡ് റീഡബിലിറ്റിയുടെയും ലാളിത്യത്തിന്റെയും ആദർശങ്ങൾക്ക് ഊന്നൽ നൽകുന്ന ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള, വ്യാഖ്യാനിക്കപ്പെട്ട, ഒബ്ജക്റ്റ് ഓറിയന്റഡ് പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയാണ് പൈത്തൺ. ഇപ്പോൾ, പൈത്തണിനെ മറ്റെല്ലാ ഭാഷകളുടെയും മുൻഗാമിയായി നിങ്ങൾ കരുതിയേക്കാം. പൈത്തണിന്റെ ലളിതമായ വാക്യഘടനയാണ് അതിന്റെ ജനപ്രീതി വർധിപ്പിക്കുന്നതിന് കാരണം. കൂടാതെ, സംക്ഷിപ്ത വാക്യഘടന, അടിസ്ഥാന ഘടന വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് കൂടുതൽ സമയം ചെലവഴിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് നടപടിക്രമങ്ങൾക്കുള്ള മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പായി പൈത്തണിനെ മാറ്റുന്നു.
പൈത്തണിന്റെ ഉപയോക്തൃ സൗഹൃദം മറ്റെന്തിനെക്കാളും പ്രധാനമാണ്, AI എഞ്ചിനീയർമാർക്കിടയിൽ ഇതിനെ ഏറ്റവും ഇഷ്ടപ്പെട്ട ഓപ്ഷനാക്കി മാറ്റുന്നതിൽ. എന്നിരുന്നാലും, ഇത് ഉയർന്ന പ്രകടനവും വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നതുമാണ് സങ്കീർണ്ണമായ നടപടിക്രമങ്ങൾക്ക് കഴിവുള്ള പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷ വിശാലമായ ജോലികൾക്കും പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾക്കുമായി.
നിലവിലെ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ കാര്യത്തിൽ, പൈത്തൺ സാധാരണയായി മുകളിലായിരിക്കാൻ ഏറ്റവും നിർണായകമായ കാരണം ഭാഷയ്ക്കായി AI- നിർദ്ദിഷ്ട ചട്ടക്കൂടുകൾ നിർമ്മിച്ചതാണ്. ടെൻസർഫ്ലോ, പ്രത്യേകിച്ച് മെഷീൻ ലേണിംഗിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്ന ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ടൂൾകിറ്റ്, അത് ആഴത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലനവും അനുമാനവും, ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ ഒന്നാണ്. മറ്റ് AI-കേന്ദ്രീകൃത ചട്ടക്കൂടുകളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
- സ്കിക്കിറ്റ്-ലേൺ - പരിശീലനത്തിനുള്ള പൈത്തൺ ലൈബ്രറി മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ.
- കേരസ് സങ്കീർണ്ണമായ ഗണിതശാസ്ത്ര കണക്കുകൂട്ടലുകൾക്കുള്ള ഒരു പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഇന്റർഫേസ് ആണ്.
- പൈടോർച്ച് ദൃശ്യപരവും സ്വാഭാവികവുമായ ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗിനുള്ള ഒരു പൈത്തൺ ലൈബ്രറിയാണ്.
- തിയാനോ ഗണിത പദപ്രയോഗങ്ങൾ നിർവചിക്കാനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും വിലയിരുത്താനും നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു പാക്കേജാണ്.
2. സി ++
C++ എന്നത് ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ ഭാഷാ വിപുലീകരണമാണ്, അത് സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ. AI വികസനത്തിന് സങ്കീർണ്ണമായ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ ആവശ്യമായതിനാൽ C++ ന്റെ വേഗതയാണ് ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട നേട്ടം, ഈ ഭാഷയ്ക്ക് കണക്കുകൂട്ടലുകൾ വേഗത്തിലാക്കാൻ കഴിയും. ഇതിന് ലോ-ലെവൽ മെമ്മറി നിയന്ത്രണമുണ്ട് കൂടാതെ അസറ്റ് നിർബന്ധിത ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, പെർഫോമൻസ്-ക്രിട്ടിക്കൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ തുടങ്ങിയവയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
C++ ന് സങ്കീർണ്ണമായ വാക്യഘടനയുണ്ട്, എന്നാൽ ജാവ പോലുള്ള മറ്റ് ഭാഷകളെ അപേക്ഷിച്ച് ചെലവ് കുറവാണ്. സെർച്ച് എഞ്ചിൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും റാങ്കിംഗും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് പ്രോഗ്രാമിംഗിൽ C++ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.
ഇതിനുള്ള ഒരു കാരണം ഭാഷയുടെ വിശാലമായ വഴക്കമാണ്, ഇത് റിസോഴ്സ്-ഇന്റൻസീവ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു. ഉൽപ്പാദനത്തിൽ AI മോഡലിന്റെ മാനേജ്മെന്റ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു താഴ്ന്ന നിലയിലുള്ള പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയാണ് C++. കൂടാതെ, AI പ്രോഗ്രാമർമാർക്കുള്ള ആദ്യ ഓപ്ഷൻ C++ ആയിരിക്കില്ലെങ്കിലും, ആഴത്തിലുള്ളതും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ചട്ടക്കൂടുകളും C++ ൽ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട് എന്നത് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ്.
ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ചട്ടക്കൂടായ TensorFlow, C++ ൽ എഴുതിയതാണ്. ഫാസ്റ്റ് ഫീച്ചർ എംബെഡിംഗിനായുള്ള കൺവ്യൂഷണൽ ആർക്കിടെക്ചർ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും ഇത് ഉപയോഗിച്ചു ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂട് (കഫേ).
3. R പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷ
R ആണ് ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഭാഷ, ഇത് പ്രാഥമികമായി സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലനത്തിനും ഗ്രാഫിക്കൽ ഡാറ്റ ഡിസ്പ്ലേയ്ക്കും വേണ്ടി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ്. ഡാറ്റാ മൈനർമാർക്കും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾക്കും ഇടയിൽ ഇത് ഒരു ജനപ്രിയ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയാണ്. ഇത് ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ആണ് കൂടാതെ ഗണ്യമായ AI കമ്മ്യൂണിറ്റിയും ഉണ്ട്. സമയ ശ്രേണി വിശകലനം, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ടെസ്റ്റിംഗ്, ലീനിയർ, നോൺ ലീനിയർ മോഡലിംഗ്, ക്ലസ്റ്ററിംഗ് എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഗവേഷണത്തിന് R ശ്രദ്ധേയമാണ്.
ഭാഷ ഒബ്ജക്റ്റ്-ഓറിയന്റഡ്, വിപുലീകരിക്കാവുന്നതും മറ്റ് ഭാഷകളാൽ ഒബ്ജക്റ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിലും വിശകലനത്തിലും R-ന്റെ കാര്യക്ഷമത അതിന്റെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട നേട്ടങ്ങളിലൊന്നാണ്. മികച്ച ചാർട്ടിംഗ് കഴിവുകളും ഇതിനുണ്ട്. R, മറുവശത്ത്, പഠിക്കാൻ പ്രയാസമാണ്. ഇത് മന്ദഗതിയിലുള്ളതും സുരക്ഷാ പിഴവുകളുള്ളതുമാണ്.
വിപുലീകരിച്ച പാക്കേജുകൾ R. Gmodels, RODBC, OneR, Tm തുടങ്ങിയ പാക്കേജുകളുടെ പൊതുവായ കഴിവുകളേക്കാൾ കൂടുതലായി പരിഗണിക്കണം. മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് വിപുലമായ പിന്തുണ നൽകുന്നു. നിങ്ങൾ പഠിച്ചു തുടങ്ങിയാൽ, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ AI, ML എന്നിവയുടെ അടിസ്ഥാനമാണെന്ന് നിങ്ങൾ കാണും. R-ന്റെ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് സ്റ്റാറ്റസ് അത് ഉപയോഗിക്കാൻ സൗജന്യമാണെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഇതിന് ഗണ്യമായ ഉപയോക്തൃ അടിത്തറയുണ്ട്.
4. ജാവ
ജാവ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള, പൊതു-ഉദ്ദേശ്യമാണ്, ഒബ്ജക്റ്റ് ഓറിയന്റഡ് പ്രോഗ്രാമിങ് ഭാഷ. ജാവയുടെ വാക്യഘടന C, C++ ഭാഷകളുടേതുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്നതാണ്; എന്നിരുന്നാലും, ജാവ സ്വയമേവയുള്ളതും കുറഞ്ഞ ഡിപൻഡൻസികളുള്ളതുമാണ്. വിവിധ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി ഗ്രഹത്തിൽ ഏറ്റവുമധികം ഉപയോഗിക്കുന്ന ഭാഷയാണ് ജാവ, അവയിലൊന്നാണ് AI.
ജാവ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട നേട്ടമാണ് വെർച്വൽ മെഷീൻ ടെക്നോളജിയുടെ അസ്തിത്വം. JVM കൃത്യമായി എന്താണ് ചെയ്യുന്നത്? ശരി, ജാവ വെർച്വൽ മെഷീൻ നടപ്പിലാക്കൽ പ്രക്രിയ ലളിതമാക്കുന്നു, ആപ്ലിക്കേഷൻ വീണ്ടും വീണ്ടും കംപൈൽ ചെയ്യുന്നതിൽ നിന്ന് നിങ്ങളുടെ സമയവും ഊർജവും ലാഭിക്കുന്നു.
ബിഗ് ഡാറ്റയും എഐയും അഭേദ്യമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഫിങ്ക്, ഹഡൂപ്പ്, ഹൈവ്, സ്പാർക്ക് തുടങ്ങിയ ഏറ്റവും പ്രമുഖ ബിഗ് ഡാറ്റ ചട്ടക്കൂടുകൾ ജാവയിൽ എഴുതിയതാണ്. Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j, MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java library, Neuroph എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി AI വികസന ചട്ടക്കൂടുകളും ഇത് നൽകുന്നു.
5. സ്കാല
സ്റ്റാറ്റിക്കലി ടൈപ്പ് ചെയ്തതും ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ളതും ഒബ്ജക്റ്റ് ഓറിയന്റഡ് ആയതും പ്രവർത്തനക്ഷമവുമായ ഒരു പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയാണ് സ്കാല. ജാവയുടെ ചില പോരായ്മകൾ ലഘൂകരിച്ചുകൊണ്ട് അതിന്റെ നേട്ടങ്ങൾ കൊയ്യുക എന്ന ഉദ്ദേശത്തോടെയാണ് ഇത് സൃഷ്ടിച്ചത്. ജാവ വെർച്വൽ മെഷീൻ (ജെവിഎം) എൻവയോൺമെന്റ് ഉപയോഗിച്ച് ഇന്റലിജന്റ് സോഫ്റ്റ്വെയർ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച രീതി സ്കാല സൃഷ്ടിച്ചു. ഇത് Java, JavaScript എന്നിവയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു, ഇത് വികസനം എളുപ്പവും വേഗത്തിലുള്ളതും കൂടുതൽ ഉൽപ്പാദനക്ഷമവുമാക്കുന്നു
ഈ സ്വഭാവസവിശേഷതകളുടെ ഫലമായി അപ്പാച്ചെ ഫ്ലിങ്ക്, അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്ക്, അപ്പാച്ചെ കാഫ്ക, അക്ക സ്ട്രീം തുടങ്ങിയ ഡാറ്റാ അനാലിസിസ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ അനിവാര്യ ഘടകമായി സ്കാല മാറിയിരിക്കുന്നു. കമ്മ്യൂണിറ്റി പിന്തുണയുടെ അഭാവം, പരിമിതമായ ദത്തെടുക്കൽ, പിന്നാക്ക അനുയോജ്യത പരിമിതികൾ, ഉയർന്ന പഠന വക്രത എന്നിവ സ്കാലയുടെ പ്രധാന പോരായ്മകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
സ്കാലയുടെ ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടൂളാണ് ബ്രീസ്. ഈ ലൈബ്രറി മാറ്റ്ലാബിന്റെ പ്രവർത്തനക്ഷമതയും പൈത്തണിന്റെ NumPy ലൈബ്രറിയും സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. ScalaNLP, Scala പദ്ധതികളുടെ ലയനത്തിൽ നിന്നാണ് ഇത് ഉടലെടുത്തത്. നിലവിലെ AI സിസ്റ്റങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ നിരവധി കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ കഴിവുകൾ ബ്രീസിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
6. ജൂലിയ
അർഹമായ അംഗീകാരമോ കമ്മ്യൂണിറ്റി പിന്തുണയോ ലഭിച്ചിട്ടില്ലാത്ത മറ്റൊരു ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഉൽപ്പന്നമാണ് ജൂലിയ. എന്നിരുന്നാലും, അതിന്റെ സവിശേഷതകൾ നിരാശപ്പെടുത്തുന്നില്ല. ഈ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷ വിവിധ ജോലികൾക്ക് സഹായകമാണ്, എന്നാൽ ഇത് സംഖ്യകളിലും ഡാറ്റ വിശകലനത്തിലും മികച്ചതാണ്.
അർഹമായ അംഗീകാരമോ കമ്മ്യൂണിറ്റി പിന്തുണയോ ലഭിച്ചിട്ടില്ലാത്ത മറ്റൊരു ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഉൽപ്പന്നമാണ് ജൂലിയ. എന്നിരുന്നാലും, അതിന്റെ സവിശേഷതകൾ നിരാശപ്പെടുത്തുന്നില്ല. ഈ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷ വിവിധ ജോലികൾക്ക് സഹായകമാണ്, എന്നാൽ ഇത് സംഖ്യകളിലും ഡാറ്റ വിശകലനത്തിലും മികച്ചതാണ്.
ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലനത്തിനും ഡാറ്റാ സയൻസിനും സാധാരണ ഡാറ്റാ പരിവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിനും ജൂലിയ ഡാറ്റാഫ്രെയിമുകൾ നൽകുന്നു. സംയോജിത ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ ജൂലിയഗ്രാഫ് പാക്കേജുകൾ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. JDBC, ODBC, Spark ഡ്രൈവറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റാബേസുകളിൽ ജൂലിയ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. സൃഷ്ടിക്കാൻ അനുയോജ്യമായ ഭാഷയാണിത് ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ബാക്കെൻഡിൽ കോഡ്. jl, Flux.jl എന്നിവ ജൂലിയ സ്വദേശിയാണ്, മെഷീൻ ലേണിംഗിനും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിനും വളരെ ശക്തമായ ഉപകരണങ്ങൾ.
7. RUST
വേഗത, സുരക്ഷ, ഏകീകൃതത എന്നിവയ്ക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്ന ഒരു മൾട്ടി-പാരഡൈം പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയാണ് റസ്റ്റ്. റസ്റ്റിന് C++ മായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന ഒരു വാക്യഘടനയുണ്ട്, എന്നിരുന്നാലും ഇത് കൂടുതൽ മെമ്മറി സുരക്ഷിതമാണ്. നൾ പോയിന്ററുകൾ, ഡാംഗ്ലിംഗ് പോയിന്ററുകൾ, ഡാറ്റ റേസുകൾ എന്നിവ അനുവദനീയമല്ല. സ്വയമേവയുള്ള മാലിന്യ ശേഖരണത്തിലൂടെയല്ല, കുറച്ച് ഓവർഹെഡിൽ പ്രവചിക്കാവുന്ന മാനേജ്മെന്റ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ഒരു പ്രത്യേക രീതി ഉപയോഗിച്ചാണ് മെമ്മറിയും മറ്റ് ഉറവിടങ്ങളും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത്.
സ്റ്റാക്ക്ഓവർഫ്ലോയുടെ വാർഷിക ഡെവലപ്പർ സർവേയിൽ, ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയാണ് ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായത്. പല ഐടി ബിസിനസുകളും അവരുടെ പ്രോജക്റ്റുകളിൽ റസ്റ്റ് തത്വങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. മൈക്രോസോഫ്റ്റ് അതിന്റെ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് വെറോണ പ്രോജക്റ്റിൽ റസ്റ്റ് തത്വങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചു. സുരക്ഷിതമായ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ പ്രോഗ്രാമിംഗിനായുള്ള ഒരു പരീക്ഷണ ഭാഷയായി റസ്റ്റ് കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു.
ഒബ്ജക്റ്റ്-ഓറിയന്റഡ് പ്രോഗ്രാമിംഗ് ആശയങ്ങളെക്കുറിച്ച് മനസ്സിലാക്കേണ്ടതിനാൽ പഠിക്കാൻ ഒരു വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ ഭാഷയാണ് റസ്റ്റ്. ഇതിന് മന്ദഗതിയിലുള്ള കംപൈലറും അതിന്റെ ഫലമായി വലിയ ബൈനറി ഫയലുകളും ഉണ്ട്. റസ്റ്റിൽ വ്യക്തമായി വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത ഏതാനും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ലൈബ്രറികൾ മാത്രമേയുള്ളൂ. എന്നിരുന്നാലും, പൊതുവായ നിരവധി ബന്ധനങ്ങൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ് PyTorch അല്ലെങ്കിൽ TensorFlow പോലുള്ള ചട്ടക്കൂടുകൾ ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ലഭ്യമാണ്.
8. കൊഞ്ഞ
1960-കൾ മുതൽ, പ്രകൃതി ഭാഷകളുടെ ശാസ്ത്രശാഖകൾ, സിദ്ധാന്ത തെളിവുകൾ, കൃത്രിമബുദ്ധി പ്രശ്നങ്ങളുടെ പരിഹാരം എന്നിവയിൽ ശാസ്ത്രീയ പഠനത്തിനായി ലിസ്പ് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിച്ചുവരുന്നു. പ്രോഗ്രാമിംഗിനായുള്ള ഒരു പ്രായോഗിക ഗണിത ഭാഷയായാണ് ലിസ്പ് ആദ്യം രൂപകൽപ്പന ചെയ്തത്, എന്നാൽ ഇത് AI ഡവലപ്പർമാർക്കിടയിൽ വളരെ വേഗം ഒരു ജനപ്രിയ ഓപ്ഷനായി മാറി.
കൂടുതൽ ശ്രദ്ധേയമായി, ലിസ്പിന്റെ സ്രഷ്ടാവ് (ജോൺ മക്കാർത്തി) AI-യുടെ മേഖലയിലെ ഒരു പ്രധാന വ്യക്തിയായിരുന്നു, അദ്ദേഹത്തിന്റെ മിക്ക ജോലികളും വളരെക്കാലമായി നടപ്പിലാക്കിയിരുന്നു.
ലിസ്പ് വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രാഥമിക പ്രചോദനം കോഡിൽ പ്രായോഗികമായ ഒരു ഗണിത പ്രാതിനിധ്യം സ്ഥാപിക്കുക എന്നതായിരുന്നു. ഈ അന്തർലീനമായ നേട്ടം കാരണം, ഇത് AI ഗവേഷണത്തിനുള്ള തിരഞ്ഞെടുക്കാനുള്ള ഭാഷയായി മാറി. റികർഷൻ, ട്രീ ഡാറ്റാ ഘടനകൾ, ഡൈനാമിക് ടൈപ്പിംഗ് തുടങ്ങിയ നിരവധി കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ് ആശയങ്ങൾ ലിസ്പിൽ കണ്ടുപിടിച്ചു.
ലിസ്പ് അവിശ്വസനീയമാംവിധം കാര്യക്ഷമവും വളരെ വേഗത്തിലുള്ള പ്രോഗ്രാം എക്സിക്യൂഷൻ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നു. ലിസ്പ് പ്രോഗ്രാമുകൾ ചെറുതും രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ വേഗമേറിയതുമാണ്, വേഗത്തിലുള്ള പ്രകടനം, പരിപാലിക്കാൻ എളുപ്പവുമാണ് സി++ അല്ലെങ്കിൽ ജാവ അപ്ലിക്കേഷനുകൾ.
9. പ്രോലോഗ്
ആദ്യകാല പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകളിലൊന്നായ പ്രോലോഗ്, മൂന്ന് ഘടകങ്ങളുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു സങ്കീർണ്ണ ചട്ടക്കൂടാണ്: വസ്തുതകൾ, നിയമങ്ങൾ, ലക്ഷ്യങ്ങൾ. വസ്തുതകളും നിയമങ്ങളും പരിശോധിച്ച് ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട നിഗമനം കൈവരിക്കുന്നതിന് പ്രോലോഗ് അവയ്ക്കിടയിൽ ബന്ധം സ്ഥാപിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു ഡെവലപ്പർ മൂന്ന് ഭാഗങ്ങളും തിരിച്ചറിയണം.
പ്രോലോഗിന് പാറ്റേണുകൾ മനസ്സിലാക്കാനും പൊരുത്തപ്പെടുത്താനും, ഡാറ്റ ലോജിക്കലായി കണ്ടെത്താനും രൂപപ്പെടുത്താനും, ഒരു മികച്ച പാത കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഒരു പ്രക്രിയ സ്വയമേവ ബാക്ക്ട്രാക്ക് ചെയ്യാനും കഴിയും. മൊത്തത്തിൽ, AI-യിലെ ഈ ഭാഷയുടെ ഏറ്റവും മികച്ച പ്രയോഗം പ്രശ്നപരിഹാരത്തിനുള്ളതാണ്, അവിടെ Prolog ഒരു പരിഹാരത്തിനായി തിരയുന്നു-അല്ലെങ്കിൽ പലതും.
തൽഫലമായി, ഇത് ചാറ്റ്ബോട്ടുകളിലും ഐബിഎമ്മിന്റെ വാട്സൺ പോലുള്ള വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകളിലും ഉപയോഗിക്കുന്നു. പ്രോലോഗ് പൈത്തൺ അല്ലെങ്കിൽ ജാവ പോലെ വ്യത്യസ്തമോ ലളിതമോ ആയിരിക്കില്ല, എന്നിട്ടും ഇത് വളരെ ഉപയോഗപ്രദമായിരിക്കും. നിരവധി AI ലൈബ്രറികൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് പ്രോലോഗ് ഉപയോഗിച്ചു. ഉദാഹരണത്തിന്, Zamia-AI, ഓപ്പൺ സോഴ്സ് സ്പീച്ച്, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഘടകങ്ങളും ഉപകരണങ്ങളും നൽകുന്ന ഒരു ചട്ടക്കൂടാണ്.
പ്രോലോഗ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് mlu, cplint, cplint എന്നീ പാക്കേജുകൾ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് നിർമ്മിക്കുന്നതിന് വളരെ ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
തീരുമാനം
ഇതിനകം വ്യത്യസ്തമായ ഒരു ബിസിനസ്സ് പരിതസ്ഥിതിയിലേക്ക് AI സോഫ്റ്റ്വെയർ സമന്വയിപ്പിക്കുന്നതിന് ഒരു ശ്രേണിയുടെ ഉപയോഗം ആവശ്യമാണ് പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾ, നിരവധി ഭാഷകൾ, ചട്ടക്കൂടുകൾ, ലൈബ്രറികൾ എന്നിവ പോലെ. ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ അസാധാരണമായ കഴിവും വൈദഗ്ധ്യവും നിരന്തരം ആവശ്യപ്പെടുന്നു.
മുകളിൽ സൂചിപ്പിച്ച എല്ലാ ഭാഷകളും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് പ്രോജക്റ്റുകൾക്കുള്ള മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പുകളാണ്. നിങ്ങളുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ പ്രോജക്റ്റ് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് ഒരു കാര്യമാണ്. പ്രോജക്റ്റിന്റെ അടിസ്ഥാനപരമായ ഗ്രാസ് ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ഭാഷ തിരഞ്ഞെടുക്കാനും നിങ്ങളുടെ കമ്പനിയുടെ കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കാനും കഴിയും. നിങ്ങളുടെ അടുത്ത AI പ്രോജക്റ്റിന് ആശംസകൾ!
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക