कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या मागणीत वाढ झाल्यामुळे अभियंते, संशोधक आणि प्रोग्रामर यांची वाढती संख्या आवश्यक आहे. AI च्या प्रभावाशिवाय किंवा योगदानाशिवाय अस्तित्वाची कल्पना करणे अशक्य आहे. AI सर्वव्यापी आहे, नोकरी शोधण्यापासून ते स्पॅम मेल शोधण्यापर्यंत, राइड शेअरिंग ते सोशल मीडिया कनेक्शनपर्यंत, आणि ते आमचे जीवन अधिक चांगले आणि सोपे बनवत आहे.
AI तुमच्या कंपनीला नियमित प्रक्रिया स्वयंचलित करून आणि सुधारून वेळ आणि पैसा वाचविण्यात मदत करू शकते. एकदा का AI जागेवर आल्यानंतर, तुम्ही खात्री बाळगू शकता की त्या अॅक्टिव्हिटी एखाद्या व्यक्तीपेक्षा अधिक जलद, अचूक आणि विश्वासार्हपणे पूर्ण केल्या जातील. तथापि, तुमच्या कंपनीच्या प्रणाली आणि सेवांमध्ये AI अंतर्भूत करण्यासाठी, तुम्हाला असे करण्यास सक्षम असलेल्या सॉफ्टवेअर डेव्हलपरची आवश्यकता असेल.
शिवाय, त्या विकसकांना सर्वोत्तम AI भाषांशी परिचित असणे आवश्यक आहे. प्रत्येक भाषेचे स्वतःचे सामर्थ्य आणि मर्यादा, तसेच वेगळे गुणधर्म असतात. आपल्या गरजांसाठी कोणती वैशिष्ट्ये सर्वात योग्य आहेत हे निर्धारित करणे आपल्यावर अवलंबून आहे.
चला प्रारंभ करूया आणि AI साठी काही शीर्ष प्रोग्रामिंग भाषा पाहू.
1. python ला
पायथन ही एक उच्च-स्तरीय, व्याख्या केलेली, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग भाषा आहे जी कोड वाचनीयता आणि साधेपणाच्या आदर्शांवर जोर देते. आत्ता, तुम्ही पायथनला इतर सर्व भाषांचा अग्रदूत समजू शकता. पायथनची साधी वाक्यरचना त्याच्या लोकप्रियतेच्या वाढीसाठी जबाबदार आहे. शिवाय, संक्षिप्त वाक्यरचना तुम्हाला मूलभूत संरचना विकसित करण्यात बराच वेळ घालवण्यास अनुमती देते, ज्यामुळे पायथन मशीन लर्निंग प्रक्रियेसाठी एक उत्कृष्ट पर्याय बनते.
AI अभियंत्यांमध्ये सर्वात पसंतीचा पर्याय बनवण्यासाठी पायथनची वापरकर्ता-मित्रता इतर कोणत्याही गोष्टीपेक्षा अधिक महत्त्वाची आहे. असे असले तरी, हे उच्च-कार्यक्षमतेचे आणि मोठ्या प्रमाणावर वापरले जाते जटिल प्रक्रिया करण्यास सक्षम प्रोग्रामिंग भाषा नोकऱ्या आणि प्लॅटफॉर्मच्या विस्तृत श्रेणीसाठी.
सध्याच्या तंत्रज्ञानाच्या संदर्भात, पायथन सहसा शीर्षस्थानी असण्याचे सर्वात महत्त्वाचे कारण म्हणजे भाषेसाठी AI-विशिष्ट फ्रेमवर्क तयार केले गेले होते. TensorFlow, एक मुक्त-स्रोत टूलकिट विशेषतः मशीन लर्निंगसाठी डिझाइन केलेले आहे जे सखोलतेसाठी वापरले जाऊ शकते मज्जासंस्थेसंबंधीचा नेटवर्क प्रशिक्षण आणि अनुमान, सर्वात लोकप्रिय आहे. इतर AI-केंद्रित फ्रेमवर्क आहेत:
- विचित्र शिकणे — प्रशिक्षणासाठी पायथन लायब्ररी मशीन शिक्षण मॉडेल.
- केरास क्लिष्ट गणितीय गणनेसाठी प्रोग्रामिंग इंटरफेस आहे.
- पाय टोर्च दृश्य आणि नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेसाठी पायथन लायब्ररी आहे.
- थियानो एक पॅकेज आहे जे तुम्हाला गणितीय अभिव्यक्ती परिभाषित, ऑप्टिमाइझ आणि मूल्यांकन करण्यास अनुमती देते.
2. C ++
C++ हा संगणक भाषा विस्तार आहे जो तयार करण्यासाठी वापरला जाऊ शकतो न्यूरल नेटवर्क. C++ चा वेग हा सर्वात महत्त्वाचा फायदा आहे कारण AI विकासासाठी क्लिष्ट गणनेची आवश्यकता असते आणि ही भाषा गणना वेगवान करू शकते. यात निम्न-स्तरीय मेमरी नियंत्रण आहे आणि मालमत्ता-सक्तीपूर्ण अनुप्रयोग, कार्यप्रदर्शन-महत्वपूर्ण अनुप्रयोग इत्यादींना समर्थन देते.
C++ मध्ये क्लिष्ट वाक्यरचना आहे परंतु Java सारख्या इतर भाषांपेक्षा कमी खर्चिक आहे. C++ शोध इंजिन ऑप्टिमायझेशन आणि रँकिंगसाठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रोग्रामिंगमध्ये वापरले जाऊ शकते.
याचे एक कारण म्हणजे भाषेची व्यापक लवचिकता, जी ती संसाधन-केंद्रित अनुप्रयोगांसाठी आदर्श बनवते. C++ ही निम्न-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषा आहे जी उत्पादनातील AI मॉडेलचे व्यवस्थापन सुधारते. आणि, AI प्रोग्रामरसाठी C++ हा पहिला पर्याय नसला तरी, C++ मध्ये अनेक सखोल आणि मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क विकसित केले आहेत हे लक्षात घेण्यासारखे आहे.
TensorFlow, सर्वात लोकप्रिय मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क, C++ मध्ये लिहिले गेले होते. फास्ट फीचर एम्बेडिंगसाठी कन्व्होल्युशनल आर्किटेक्चर तयार करण्यासाठी देखील याचा वापर केला गेला खोल शिक्षण फ्रेमवर्क (कॅफे).
3. आर प्रोग्रामिंग भाषा
R ही सर्वात वारंवार वापरली जाणारी मानक भाषा आहे आणि ती प्रामुख्याने सांख्यिकीय विश्लेषण आणि ग्राफिकल डेटा प्रदर्शनासाठी डिझाइन केली गेली आहे. डेटा मायनर्स आणि सांख्यिकीशास्त्रज्ञांमध्ये ही एक लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा आहे. हे मुक्त-स्रोत आहे आणि एक मोठा AI समुदाय आहे. आर हे आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स संशोधनासाठी विशेषतः प्रभावी आहे ज्यामध्ये वेळ मालिका विश्लेषण, सांख्यिकीय चाचणी, रेखीय आणि नॉनलाइनर मॉडेलिंग आणि क्लस्टरिंग समाविष्ट आहे.
भाषा ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड, वाढवता येण्याजोगी आहे आणि इतर भाषांद्वारे ऑब्जेक्ट्स हाताळण्याची परवानगी देते. डेटा प्रोसेसिंग आणि अॅनालिसिसमध्ये R ची कार्यक्षमता हा त्याचा सर्वात लक्षणीय फायदा आहे. यात उत्कृष्ट चार्टिंग कौशल्ये देखील आहेत. आर, दुसरीकडे, शिकणे कठीण आहे. ते सुस्त आहे आणि त्यात सुरक्षा त्रुटी आहेत.
विस्तारित पॅकेजेसचा R च्या सामान्य क्षमतेपेक्षा जास्त विचार केला पाहिजे. Gmodels, RODBC, OneR आणि Tm सारखी पॅकेजेस मशीन लर्निंग ऑपरेशन्ससाठी व्यापक समर्थन प्रदान करतात. एकदा तुम्ही शिकण्यास सुरुवात केली की, तुम्हाला दिसेल की आकडेवारी हा AI आणि ML चा पाया आहे. R ची मुक्त-स्रोत स्थिती सूचित करते की ते वापरण्यासाठी विनामूल्य आहे. त्याचा मोठा वापरकर्ता आधार आहे.
4. जावा
जावा प्रोग्रामिंग भाषा ही एक उच्च-स्तरीय, सामान्य-उद्देश आहे, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग इंग्रजी. Java चे वाक्यरचना C आणि C++ भाषांशी तुलना करता येते; तथापि, Java स्वयंपूर्ण असणे आणि कमीतकमी अवलंबित्व आहे. JAVA ही ग्रहावरील विविध क्रियाकलापांसाठी सर्वात जास्त वापरली जाणारी भाषा आहे, AI त्यापैकी एक आहे.
व्हर्च्युअल मशीन टेक्नॉलॉजीचे अस्तित्व हा JAVA प्रोग्रामिंग भाषा वापरण्याचा सर्वात महत्त्वाचा फायदा आहे. JVM नक्की काय करते? बरं, जावा व्हर्च्युअल मशीन अंमलबजावणीची प्रक्रिया सुलभ करते, अनुप्रयोग पुन्हा पुन्हा संकलित करण्यापासून तुमचा वेळ आणि ऊर्जा वाचवते.
बिग डेटा आणि एआय हे अतूटपणे जोडलेले आहेत आणि सर्वात प्रमुख बिग डेटा फ्रेमवर्क, जसे की फिंक, हडूप, हायव्ह आणि स्पार्क, जावामध्ये लिहिले गेले होते. हे Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j, आणि MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java library, Neuroph सह अनेक AI विकास फ्रेमवर्क देखील प्रदान करते.
5. Scala
स्काला ही एक प्रोग्रामिंग भाषा आहे जी स्थिरपणे टाइप केलेली, उच्च-स्तरीय, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड आणि कार्यात्मक आहे. हे जावाचे काही दोष कमी करताना त्याचे फायदे मिळवण्याच्या उद्देशाने तयार केले गेले. Java Virtual Machine (JVM) वातावरण वापरून बुद्धिमान सॉफ्टवेअर तयार करण्यासाठी Scala ने एक चांगली पद्धत तयार केली. हे Java आणि JavaScript शी सुसंगत आहे आणि ते विकास सुलभ, जलद आणि अधिक उत्पादक बनवते
या वैशिष्ट्यांचा परिणाम म्हणून स्काला डेटा विश्लेषण प्रणालींचा एक आवश्यक घटक बनला आहे जसे की Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka आणि Akka Stream. स्कालाच्या मुख्य दोषांमध्ये समुदाय समर्थनाचा अभाव, मर्यादित अवलंब, मागास अनुकूलता मर्यादा आणि उच्च शिक्षण वक्र यांचा समावेश आहे.
ब्रीझ हे स्कालासाठी सर्वात लोकप्रिय मशीन शिक्षण साधन आहे. ही लायब्ररी मॅटलॅबची कार्यक्षमता आणि पायथनची NumPy लायब्ररी एकत्र करते. हे ScalaNLP आणि Scala प्रकल्पांच्या विलीनीकरणातून उद्भवले. ब्रीझमध्ये सध्याच्या AI प्रणाली तयार करण्यासाठी आवश्यक असलेल्या अनेक संगणकीय क्षमतांचा समावेश आहे.
6. जुलिया
ज्युलिया हे आणखी एक उच्च श्रेणीचे उत्पादन आहे ज्याला त्याची पात्रता किंवा समुदाय समर्थन मिळालेले नाही. तथापि, त्याची वैशिष्ट्ये निराश होत नाहीत. ही प्रोग्रामिंग भाषा विविध नोकऱ्यांसाठी उपयुक्त आहे, परंतु ती संख्या आणि डेटा विश्लेषणामध्ये उत्कृष्ट आहे.
ज्युलिया हे आणखी एक उच्च श्रेणीचे उत्पादन आहे ज्याला त्याची पात्रता किंवा समुदाय समर्थन मिळालेले नाही. तथापि, त्याची वैशिष्ट्ये निराश होत नाहीत. ही प्रोग्रामिंग भाषा विविध नोकऱ्यांसाठी उपयुक्त आहे, परंतु ती संख्या आणि डेटा विश्लेषणामध्ये उत्कृष्ट आहे.
ज्युलिया डेटासेट हाताळण्यासाठी डेटाफ्रेम प्रदान करते आणि सांख्यिकीय विश्लेषण आणि डेटा विज्ञानासाठी विशिष्ट डेटा ट्रान्सफॉर्मेशन आयोजित करते. JuliaGraphs पॅकेजेस तुम्हाला एकत्रित डेटासह कार्य करण्याची परवानगी देतात. ज्युलिया जेडीबीसी, ओडीबीसी आणि स्पार्क ड्रायव्हर्स वापरून डेटाबेससह चांगले कार्य करते. निर्मितीसाठी ती आदर्श भाषा आहे दीप लर्निंग बॅकएंडवर कोड. jl आणि Flux.jl हे ज्युलिया-नेटिव्ह, मशीन लर्निंग आणि आर्टिफिशियल इंटेलिजन्ससाठी अत्यंत मजबूत टूल्स आहेत.
7. रस्ट
रस्ट ही एक बहु-प्रतिमा प्रोग्रामिंग भाषा आहे जी वेग, सुरक्षितता आणि समरूपतेला प्राधान्य देते. रस्टमध्ये C++ शी तुलना करता येण्याजोगा सिंटॅक्स आहे, जरी तो लक्षणीयरीत्या मेमरी-सुरक्षित आहे. शून्य पॉइंटर, डँगलिंग पॉइंटर्स आणि डेटा रेसला परवानगी नाही. मेमरी आणि इतर संसाधने एका विशिष्ट पद्धतीचा वापर करून हाताळली जातात जी स्वयंचलित कचरा गोळा करण्याऐवजी थोड्या ओव्हरहेडसह अंदाजे व्यवस्थापन प्रदान करते.
स्टॅकओव्हरफ्लोच्या वार्षिक विकसक सर्वेक्षणात, मुक्त-स्रोत प्रोग्रामिंग भाषा सर्वात लोकप्रिय म्हणून ओळखली गेली. अनेक आयटी व्यवसाय त्यांच्या प्रकल्पांमध्ये रस्ट तत्त्वे वापरतात. मायक्रोसॉफ्टने त्याच्या ओपन-सोर्स वेरोना प्रकल्पात रस्ट तत्त्वांचा वापर केला. सुरक्षित पायाभूत सुविधा प्रोग्रामिंगसाठी रस्ट ही चाचणी भाषा म्हणून ओळखली जाते.
रस्ट शिकण्यासाठी एक आव्हानात्मक भाषा आहे कारण तिला ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग कल्पना समजून घेणे आवश्यक आहे. त्यात एक आळशी कंपाइलर आणि परिणामी मोठ्या बायनरी फाइल्स आहेत. रस्टमध्ये स्पष्टपणे विकसित केलेली काही मशीन लर्निंग लायब्ररी आहेत. तथापि, सामान्य करण्यासाठी असंख्य बंधने मशीन शिक्षण फ्रेमवर्क, जसे की PyTorch किंवा TensorFlow, विकसकांसाठी उपलब्ध आहेत.
8. बोबडेपणा
1960 च्या दशकापासून, नैसर्गिक भाषा, प्रमेय पुरावे आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता समस्यांचे निराकरण या विषयातील वैज्ञानिक अभ्यासासाठी लिस्पचा मोठ्या प्रमाणावर वापर केला जात आहे. लिस्प ही मूलत: प्रोग्रॅमिंगसाठी व्यावहारिक गणिती भाषा म्हणून तयार करण्यात आली होती, परंतु AI विकसकांमध्ये ती त्वरीत लोकप्रिय पर्याय बनली.
अधिक लक्षणीय म्हणजे, लिस्पचा निर्माता (जॉन मॅककार्थी) AI च्या क्षेत्रातील एक प्रमुख व्यक्ती होता आणि त्यांचे बरेच कार्य दीर्घ कालावधीसाठी लागू केले गेले होते.
लिस्प विकसित करण्याची प्राथमिक प्रेरणा म्हणजे कोडमध्ये व्यवहार्य गणितीय प्रतिनिधित्व स्थापित करणे. या आंतरिक फायद्यामुळे, AI संशोधनासाठी ती पटकन पसंतीची भाषा बनली. रिकर्जन, ट्री डेटा स्ट्रक्चर्स आणि डायनॅमिक टायपिंग यासारख्या अनेक संगणक विज्ञान संकल्पना लिस्पमध्ये शोधल्या गेल्या.
Lisp अविश्वसनीयपणे कार्यक्षम आहे आणि अतिशय जलद कार्यक्रम अंमलबजावणी सक्षम करते. लिस्प प्रोग्राम्स लहान, डिझाईन करण्यासाठी जलद, जलद कार्यप्रदर्शन आणि देखरेख करणे सोपे आहे C++ किंवा Java अनुप्रयोग
9. प्रोलॉ
प्रोलॉग, सुरुवातीच्या प्रोग्रामिंग भाषांपैकी एक, एक अत्याधुनिक फ्रेमवर्क आहे जे तीन घटकांसह कार्य करते: तथ्ये, नियम आणि उद्दिष्टे. तथ्ये आणि नियमांचे परीक्षण करून विशिष्ट निष्कर्ष काढण्यासाठी प्रोलॉगने त्यांच्यामध्ये संबंध निर्माण करण्यापूर्वी विकासकाने तिन्ही भाग ओळखणे आवश्यक आहे.
प्रोलॉग नमुने समजून घेण्यास आणि जुळण्यास, तार्किकदृष्ट्या डेटा शोधण्यात आणि संरचित करण्यास आणि एक चांगला मार्ग शोधण्यासाठी प्रक्रिया स्वयंचलितपणे मागे घेण्यास सक्षम आहे. एकंदरीत, AI मध्ये या भाषेचा सर्वोत्कृष्ट अनुप्रयोग समस्या सोडवण्यासाठी आहे, जिथे Prolog एक उपाय शोधतो-किंवा अनेक.
परिणामी, ते चॅटबॉट्स आणि व्हर्च्युअल असिस्टंट्स जसे की IBM च्या वॉटसनमध्ये वापरले जाते. प्रोलॉग कदाचित पायथन किंवा जावा सारखा वैविध्यपूर्ण किंवा वापरण्यास सोपा नसला तरी तो खूप उपयुक्त असू शकतो. प्रोलॉगचा वापर अनेक एआय लायब्ररी विकसित करण्यासाठी केला गेला आहे. Zamia-AI, उदाहरणार्थ, एक फ्रेमवर्क आहे जे मुक्त-स्रोत भाषण आणि नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया प्रणालीच्या विकासासाठी घटक आणि साधने प्रदान करते.
प्रोलॉग-आधारित मशीन शिक्षण पॅकेजेस mlu, cplint, आणि cplint डेटासेट देखील कृत्रिम बुद्धिमत्ता तयार करण्यासाठी अत्यंत उपयुक्त आहेत.
निष्कर्ष
आधीच वैविध्यपूर्ण व्यवसाय वातावरणात AI सॉफ्टवेअर समाकलित करण्यासाठी अनेक श्रेणींचा वापर करणे आवश्यक आहे प्रोग्रामिंग साधने, जसे की अनेक भाषा, फ्रेमवर्क आणि लायब्ररी. ही तंत्रज्ञाने वारंवार क्षमता आणि कौशल्याची असाधारण पदवी मागतात.
वर नमूद केलेल्या सर्व भाषा कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रकल्पांसाठी उत्कृष्ट पर्याय आहेत. आपल्या गरजांसाठी आदर्श प्रकल्प निवडणे ही फक्त बाब आहे. प्रकल्पाच्या मूलभूत आकलनासह, तुम्ही सर्वात योग्य भाषा निवडू शकता आणि तुमच्या कंपनीची कार्यक्षमता वाढवू शकता. तुमच्या पुढील AI प्रकल्पासाठी शुभेच्छा!
प्रत्युत्तर द्या