Хиймэл оюун ухааны эрэлт нэмэгдэж байгаа нь инженер, судлаач, программистуудын тоог нэмэгдүүлэх шаардлагатай болсон. AI-ийн нөлөө, хувь нэмэргүйгээр оршин тогтнохыг төсөөлөх боломжгүй юм. Хиймэл оюун ухаан нь ажил хайхаас эхлээд спам шуудан илрүүлэх, унаа хуваалцах, сошиал медиа холболт хүртэл хаа сайгүй байдаг бөгөөд энэ нь бидний амьдралыг илүү хялбар болгож байна.
Хиймэл оюун ухаан нь байнгын процедурыг автоматжуулж, сайжруулснаар танай компанид цаг хугацаа, мөнгөө хэмнэхэд тусална. Хиймэл оюун ухаан бий болмогц эдгээр үйл ажиллагаа нь хүний хийж чадахаас илүү хурдан, үнэн зөв, найдвартай хийгдэнэ гэдэгт итгэлтэй байж болно. Гэсэн хэдий ч AI-г компанийхаа систем, үйлчилгээнд оруулахын тулд танд үүнийг хийх чадвартай програм хангамж хөгжүүлэгч хэрэгтэй болно.
Цаашилбал, тэдгээр хөгжүүлэгчид хиймэл оюун ухааны хамгийн сайн хэлийг мэддэг байх шаардлагатай. Хэл бүр өөрийн гэсэн давуу тал, хязгаарлалттай, мөн ялгаатай шинж чанартай байдаг. Аль функц нь таны хэрэгцээнд хамгийн тохиромжтойг тодорхойлох нь танд хамаарна.
Ингээд AI-д зориулсан шилдэг програмчлалын хэлнүүдийг авч үзье.
1. Python
Python бол код уншихад хялбар, энгийн байхыг чухалчилдаг өндөр түвшний, тайлбарласан, объект хандалтат програмчлалын хэл юм. Яг одоо та Python хэлийг бусад бүх хэлнүүдийн урьдал хэллэг гэж бодож магадгүй. Python-ийн энгийн синтакс нь түүний нэр хүндийн өсөлтийг хариуцдаг. Цаашилбал, товч синтакс нь үндсэн бүтцийг боловсруулахад илүү их цаг зарцуулах боломжийг олгодог бөгөөд Python-ийг Machine Learning процедурт маш сайн сонголт болгодог.
Python-ийн хэрэглэгчдэд ээлтэй байдал нь хиймэл оюун ухааны инженерүүдийн дунд хамгийн их таалагддаг хувилбар болоход юу юунаас илүү чухал юм. Гэсэн хэдий ч энэ нь өндөр хүчин чадалтай бөгөөд өргөн хэрэглэгддэг нарийн төвөгтэй процедурыг гүйцэтгэх чадвартай програмчлалын хэл өргөн хүрээний ажил, платформд зориулагдсан.
Өнөөгийн технологийн хувьд Python ихэвчлэн дээгүүр байр эзэлдэг хамгийн чухал шалтгаан нь AI-д зориулсан хүрээг тухайн хэлэнд зориулж бүтээсэн явдал юм. TensorFlow нь машин сургалтанд тусгайлан зориулсан нээлттэй эхийн хэрэглүүрийг гүнзгийрүүлэхэд ашиглах боломжтой мэдрэлийн сүлжээ сургалт, дүгнэлт нь хамгийн алдартай зүйлсийн нэг юм. AI төвтэй бусад хүрээнүүдийн дунд:
- scikit-сурах - сургалтанд зориулсан Python номын сан машин сургалтын загварууд.
- Керас нь нарийн төвөгтэй математик тооцоолол хийх програмчлалын интерфейс юм.
- ПиТорч визуал болон байгалийн хэлний боловсруулалтад зориулагдсан Python номын сан юм.
- Теано нь математик илэрхийллийг тодорхойлох, оновчтой болгох, үнэлэх боломжийг олгодог багц юм.
2. C ++
C++ нь компьютерийн хэлний өргөтгөл бөгөөд үүнийг үүсгэхэд ашиглаж болно мэдрэлийн сүлжээ. AI хөгжүүлэлт нь нарийн төвөгтэй тооцоолол шаарддаг тул C++-ийн хурд нь хамгийн чухал давуу тал бөгөөд энэ хэл нь тооцооллыг хурдасгаж чаддаг. Энэ нь санах ойн доод түвшний хяналттай бөгөөд хөрөнгө шаарддаг програмууд, гүйцэтгэлд чухал ач холбогдолтой програмууд гэх мэтийг дэмждэг.
C++ хэл нь төвөгтэй синтакстай боловч Java зэрэг бусад хэлээс хямд байдаг. Хайлтын системийг оновчтой болгох, зэрэглэл тогтоох зорилгоор C++ хэлийг хиймэл оюун ухааны програмчлалд ашиглаж болно.
Үүний нэг шалтгаан нь хэлний өргөн уян хатан байдал бөгөөд энэ нь нөөц их шаарддаг програмуудад тохиромжтой болгодог. C++ нь AI загварын үйлдвэрлэлд менежментийг сайжруулдаг доод түвшний програмчлалын хэл юм. Хэдийгээр C++ нь AI програмистуудын хувьд анхны сонголт биш байж болох ч C++ хэл дээр гүн гүнзгий болон машин сургалтын олон хүрээ боловсруулагдсан гэдгийг тэмдэглэх нь зүйтэй.
Хамгийн алдартай машин сургалтын систем болох TensorFlow нь C++ хэл дээр бичигдсэн. Энэ нь мөн хурдан функцийг оруулахад зориулсан Convolutional Architecture-ийг бүтээхэд ашиглагдаж байсан гүнзгий суралцах хүрээ (Кафе).
3. R програмчлалын хэл
R нь хамгийн түгээмэл хэрэглэгддэг стандарт хэл бөгөөд энэ нь үндсэндээ статистик дүн шинжилгээ хийх, график өгөгдлийг харуулахад зориулагдсан болно. Энэ бол өгөгдөл олборлогчид болон статистикчдийн дунд түгээмэл хэрэглэгддэг програмчлалын хэл юм. Энэ нь нээлттэй эх сурвалж бөгөөд AI-ийн томоохон нийгэмлэгтэй. R нь Хугацааны цувралын шинжилгээ, статистикийн туршилт, шугаман болон шугаман бус загварчлал, кластерчлал зэргийг багтаасан хиймэл оюун ухааны судалгаанд онцгой үр дүнтэй байдаг.
Энэ хэл нь объектод чиглэсэн, өргөтгөх боломжтой бөгөөд бусад хэлээр объектыг удирдах боломжийг олгодог. R-ийн өгөгдөл боловсруулах, дүн шинжилгээ хийх үр ашиг нь түүний хамгийн чухал давуу талуудын нэг юм. Мөн график зурах маш сайн чадвартай. Харин R нь сурахад хэцүү байдаг. Энэ нь удааширч, аюулгүй байдлын дутагдалтай байдаг.
Өргөтгөсөн багцуудыг R-ийн ерөнхий чадвараас илүү авч үзэх хэрэгтэй. Gmodels, RODBC, OneR, Tm зэрэг багцууд нь Machine Learning үйл ажиллагаанд өргөн хүрээтэй дэмжлэг үзүүлдэг. Та суралцаж эхэлмэгц статистик бол AI болон ML-ийн үндэс суурь гэдгийг харах болно. R-ийн нээлттэй эхийн статус нь ашиглахад үнэ төлбөргүй гэдгийг харуулж байна. Энэ нь асар их хэрэглэгчийн суурьтай.
4. ЖАВА
Java програмчлалын хэл нь өндөр түвшний, ерөнхий зориулалтын, объектод чиглэсэн програмчлал хэл. Java-ийн синтакс нь C ба C++ хэлтэй харьцуулах боломжтой; Гэсэн хэдий ч Java нь бие даасан байх ёстой бөгөөд хамгийн бага хамааралтай байдаг. JAVA хэл нь төрөл бүрийн үйл ажиллагаанд хамгийн өргөн хэрэглэгддэг хэл бөгөөд үүний нэг нь хиймэл оюун ухаан юм.
Виртуал машин технологи байгаа нь JAVA програмчлалын хэлийг ашиглах хамгийн чухал давуу тал юм. JVM яг юу хийдэг вэ? Java виртуал машин нь хэрэгжих процессыг хялбарчилж, програмыг дахин дахин эмхэтгэхээс цаг хугацаа, эрч хүчийг хэмнэдэг.
Big Data болон AI нь хоорондоо салшгүй холбоотой бөгөөд Fink, Hadoop, Hive, Spark гэх мэт хамгийн алдартай Big Data framework-уудыг Java хэл дээр бичсэн. Энэ нь мөн Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j, MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java library, Neuroph зэрэг хиймэл оюун ухааны хөгжүүлэлтийн олон хүрээг санал болгодог.
5. Scala
Scala нь статик хэлбэрээр бичигдсэн, өндөр түвшний, объект хандалттай, функциональ програмчлалын хэл юм. Энэ нь Java-ийн үр шимийг хүртэхийн зэрэгцээ түүний зарим дутагдлыг багасгах зорилготойгоор бүтээгдсэн. Скала Java Virtual Machine (JVM) орчныг ашиглан ухаалаг программ хангамж бүтээх илүү сайн аргыг бий болгосон. Энэ нь Java болон JavaScript-тэй нийцтэй бөгөөд хөгжүүлэлтийг илүү хялбар, хурдан, бүтээмжтэй болгодог
Эдгээр шинж чанаруудын үр дүнд Scala нь Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka, Akka Stream зэрэг мэдээллийн шинжилгээний системийн чухал бүрэлдэхүүн хэсэг болсон. Скалагийн гол сул тал нь олон нийтийн дэмжлэг дутмаг, үрчлэлтийн хязгаарлагдмал байдал, хоцрогдсон нийцтэй байдлын хязгаарлалт, суралцах өндөр муруй зэрэг юм.
Breeze бол Scala-д зориулсан хамгийн алдартай машин сургалтын хэрэгсэл юм. Энэхүү номын сан нь Matlab-ийн функцууд болон Python-ийн NumPy номын санг хослуулсан. Энэ нь ScalaNLP болон Scala төслүүдийг нэгтгэсний үр дүнд бий болсон. Breeze нь одоогийн хиймэл оюун ухааны системийг бий болгоход шаардагдах олон тооны тооцоолох чадварыг агуулдаг.
6. Julia
Жулиа бол зохих нэр хүнд, олон нийтийн дэмжлэгийг авч чадаагүй өөр нэг өндөр чанартай бүтээгдэхүүн юм. Гэсэн хэдий ч түүний шинж чанарууд нь сэтгэл дундуур байдаггүй. Энэхүү програмчлалын хэл нь янз бүрийн ажилд тустай боловч тоо, өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийхдээ гарамгай байдаг.
Жулиа бол зохих нэр хүнд, олон нийтийн дэмжлэгийг авч чадаагүй өөр нэг өндөр чанартай бүтээгдэхүүн юм. Гэсэн хэдий ч түүний шинж чанарууд нь сэтгэл дундуур байдаггүй. Энэхүү програмчлалын хэл нь янз бүрийн ажилд тустай боловч тоо, өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийхдээ гарамгай байдаг.
Жулиа өгөгдлийн багцтай ажиллах, статистикийн дүн шинжилгээ, мэдээллийн шинжлэх ухаанд зориулсан ердийн өгөгдлийн хувиргалтыг хийх DataFrames-ийг өгдөг. JuliaGraphs багцууд нь хослолын өгөгдөлтэй ажиллах боломжийг олгодог. Жулиа JDBC, ODBC, Spark драйверуудыг ашиглан мэдээллийн сантай сайн ажилладаг. Энэ нь бүтээхэд хамгийн тохиромжтой хэл юм Гүн сурах Ар талд байгаа код. jl болон Flux.jl нь Julia-н уугуул, машин сурах болон хиймэл оюун ухаанд зориулсан маш хүчтэй хэрэгсэл юм.
7. ШУУРХАЙ
Rust бол хурд, аюулгүй байдал, зэрэгцэх байдлыг чухалчилдаг олон парадигмын програмчлалын хэл юм. Rust нь санах ойд илүү аюулгүй боловч C++-тэй харьцуулах синтакстай. Нуль заагч, унжсан заагч, өгөгдлийн уралдааныг зөвшөөрөхгүй. Санах ой болон бусад нөөцийг хог хаягдлыг автоматаар цуглуулахаас илүү бага зардалтай урьдчилан таамаглах боломжтой тусгай аргыг ашиглан зохицуулдаг.
StackOverflow-аас жил бүр явуулдаг хөгжүүлэгчдийн судалгаагаар нээлттэй эхийн програмчлалын хэлийг хамгийн алдартай гэж нэрлэсэн. Мэдээллийн технологийн олон бизнесүүд төслүүддээ Rust зарчмуудыг ашигладаг. Майкрософт нээлттэй эхийн Верона төсөлдөө Rust зарчмуудыг ашигласан. Rust нь аюулгүй дэд бүтцийн програмчлалын туршилтын хэл гэж тооцогддог.
Rust бол объект хандалтат програмчлалын санааг ойлгох шаардлагатай тул сурахад хэцүү хэл юм. Энэ нь удаан хөрвүүлэгч, үр дүнд нь асар том хоёртын файлуудтай. Rust-д тусгайлан боловсруулсан машин сургалтын цөөн хэдэн номын сан байдаг. Гэсэн хэдий ч олон тооны холболтууд нийтлэг байдаг машин суралцах PyTorch эсвэл TensorFlow зэрэг хүрээг хөгжүүлэгчид ашиглах боломжтой.
8. Lisp програмын
1960-аад оноос хойш Лисп нь байгалийн хэл, теоремын нотолгоо, хиймэл оюун ухааны асуудлыг шийдвэрлэх чиглэлээр шинжлэх ухааны судалгаанд өргөн хэрэглэгддэг. Lisp нь анх програмчлалын математикийн практик хэлээр бүтээгдсэн боловч AI хөгжүүлэгчдийн дунд маш хурдан алдартай болсон.
Хамгийн чухал нь Лисп (Жон МакКарти)-ийг бүтээгч нь хиймэл оюун ухааны салбарын томоохон зүтгэлтэн байсан бөгөөд түүний ихэнх ажлыг удаан хугацаанд хэрэгжүүлсэн.
Lisp-ийг хөгжүүлэх үндсэн сэдэл нь кодын математик дүрслэлийг бий болгох явдал байв. Энэхүү өвөрмөц давуу талтай учраас энэ нь хиймэл оюун ухааны судалгааны хамгийн хурдан сонголт болсон хэл болжээ. Рекурс, модны өгөгдлийн бүтэц, динамик бичих гэх мэт компьютерийн шинжлэх ухааны олон ойлголтыг Lisp-д зохион бүтээсэн.
Lisp нь гайхалтай үр ашигтай бөгөөд програмыг маш хурдан гүйцэтгэх боломжийг олгодог. Lisp программууд нь илүү жижиг хэмжээтэй, дизайн хийхэд илүү хурдан, гүйцэтгэл хурдан, засвар үйлчилгээ хийхэд хялбар байдаг C++ эсвэл Java програмууд.
9. Прогноз
Хамгийн эртний програмчлалын хэлнүүдийн нэг болох Prolog нь баримт, дүрэм, зорилго гэсэн гурван элементтэй ажилладаг нарийн бүтэц юм. Пролог баримт, дүрмийг судалж тодорхой дүгнэлтэд хүрэхийн тулд тэдгээрийн хооронд харилцаа тогтоохоос өмнө хөгжүүлэгч бүх гурван хэсгийг тодорхойлох ёстой.
Prolog нь хэв маягийг ойлгох, тохируулах, өгөгдлийг логикоор хайж олох, бүтэцжүүлэх, илүү сайн замыг олохын тулд үйл явцыг автоматаар буцаах чадвартай. Ерөнхийдөө хиймэл оюун ухаанд энэ хэлний хамгийн сайн хэрэглүүр бол асуудал шийдвэрлэхэд зориулагдсан бөгөөд Пролог нь шийдлийг хайж олох юм.
Үүний үр дүнд үүнийг IBM-ийн Ватсон гэх мэт чатботууд болон виртуал туслахуудад ашигладаг. Пролог нь Python эсвэл Java шиг олон төрлийн, хэрэглэхэд хялбар биш байж болох ч энэ нь маш хэрэгтэй байж болох юм. Прологийг хэд хэдэн AI номын санг хөгжүүлэхэд ашигласан. Жишээлбэл, Замиа-AI нь нээлттэй эхийн яриа болон байгалийн хэл боловсруулах системийг хөгжүүлэх бүрэлдэхүүн хэсэг, хэрэгслээр хангадаг хүрээ юм.
Пролог дээр суурилсан машин суралцах mlu, cplint, cplint өгөгдлийн багц багцууд нь хиймэл оюун ухаан бүтээхэд маш их хэрэгтэй байдаг.
Дүгнэлт
AI программ хангамжийг аль хэдийн өөр өөр бизнесийн орчинд нэгтгэх нь олон төрлийн програмыг ашиглах шаардлагатай болдог програмчлалын хэрэгслүүд, жишээ нь хэд хэдэн хэл, хүрээ, номын сан. Эдгээр технологиуд нь ихэвчлэн онцгой ур чадвар, мэргэжлийн ур чадвар шаарддаг.
Дээр дурдсан бүх хэл нь хиймэл оюун ухааны төслүүдэд маш сайн сонголт юм. Энэ бол таны хэрэгцээнд тохирсон төслийг сонгох явдал юм. Төслийн үндсэн ойлголттой бол та хамгийн тохиромжтой хэлийг сонгож, компанийхаа үр ашгийг нэмэгдүүлэх боломжтой. Таны дараагийн AI төсөлд амжилт хүсье!
хариу үлдээх