Jadual Kandungan[Sembunyi][Tunjukkan]
Lonjakan permintaan untuk Kepintaran Buatan memerlukan pengambilan jurutera, penyelidik dan pengaturcara yang semakin bertambah. Adalah mustahil untuk membayangkan kewujudan tanpa kesan atau sumbangan AI. AI ada di mana-mana, daripada carian kerja kepada pengesanan mel spam, perkongsian perjalanan ke sambungan media sosial, dan ia menjadikan kehidupan kita lebih baik dan lebih mudah.
AI boleh membantu syarikat anda menjimatkan masa dan wang dengan mengautomasikan dan menambah baik prosedur biasa. Sebaik sahaja AI tersedia, anda boleh yakin bahawa aktiviti tersebut akan diselesaikan dengan lebih cepat, tepat dan boleh dipercayai daripada yang boleh dilakukan oleh seseorang. Walau bagaimanapun, untuk memasukkan AI ke dalam sistem dan perkhidmatan syarikat anda, anda memerlukan pembangun perisian yang mampu melakukannya.
Tambahan pula, pembangun tersebut perlu membiasakan diri dengan bahasa AI terbaik. Setiap bahasa mempunyai set kekuatan dan batasannya sendiri, serta ciri yang berbeza. Terpulang kepada anda untuk menentukan ciri yang paling sesuai untuk keperluan anda.
Mari kita mulakan dan lihat beberapa bahasa pengaturcaraan teratas untuk AI.
1. Python
Python ialah bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi, ditafsirkan, berorientasikan objek yang menekankan cita-cita kebolehbacaan dan kesederhanaan kod. Pada masa ini, anda mungkin menganggap Python sebagai pendahulu semua bahasa lain. Sintaks mudah Python bertanggungjawab untuk kenaikan mendadak dalam popularitinya. Tambahan pula, sintaks ringkas membolehkan anda meluangkan lebih banyak masa untuk membangunkan struktur asas, menjadikan Python pilihan yang sangat baik untuk prosedur Pembelajaran Mesin.
Kemesraan pengguna Python adalah lebih penting daripada apa-apa lagi dalam menjadikannya pilihan yang paling disukai dalam kalangan jurutera AI. Walau bagaimanapun, ia adalah berprestasi tinggi dan digunakan secara meluas bahasa pengaturcaraan yang mampu menjalankan prosedur yang kompleks untuk pelbagai jenis pekerjaan dan platform.
Dari segi teknologi semasa, sebab paling penting Python biasanya berada di bahagian atas ialah rangka kerja khusus AI telah dibina untuk bahasa tersebut. TensorFlow, kit alat sumber terbuka yang direka khusus untuk pembelajaran mesin yang boleh digunakan untuk mendalam rangkaian neural latihan dan inferens, adalah salah satu yang paling popular. Antara rangka kerja AI-centric yang lain ialah:
- scikit-belajar — perpustakaan Python untuk latihan model pembelajaran mesin.
- Keras ialah antara muka pengaturcaraan untuk pengiraan matematik yang rumit.
- PyTorch ialah perpustakaan Python untuk pemprosesan bahasa visual dan semula jadi.
- Theano ialah pakej yang membolehkan anda mentakrif, mengoptimumkan dan menilai ungkapan matematik.
2. C + +
C++ ialah sambungan bahasa komputer yang boleh digunakan untuk mencipta rangkaian saraf. Kelajuan C++ ialah kelebihan paling ketara memandangkan pembangunan AI memerlukan pengiraan yang rumit, dan bahasa ini boleh mempercepatkan pengiraan. Ia mempunyai kawalan memori peringkat rendah dan menyokong aplikasi yang dipaksa aset, aplikasi kritikal prestasi dan sebagainya.
C++ mempunyai sintaks yang rumit tetapi lebih murah daripada bahasa lain seperti Java. C++ boleh digunakan dalam pengaturcaraan kecerdasan buatan untuk pengoptimuman dan kedudukan enjin carian.
Salah satu sebab untuk ini ialah fleksibiliti luas bahasa, yang menjadikannya sesuai untuk aplikasi intensif sumber. C++ ialah bahasa pengaturcaraan peringkat rendah yang meningkatkan pengurusan model AI dalam pengeluaran. Dan, walaupun C++ mungkin bukan pilihan pertama untuk pengaturcara AI, perlu diingat bahawa banyak rangka kerja pembelajaran mendalam dan mesin dibangunkan dalam C++.
TensorFlow, rangka kerja pembelajaran mesin yang paling popular, telah ditulis dalam C++. Ia juga digunakan untuk membina Seni Bina Konvolusi untuk Pembenaman Ciri Pantas kerangka pembelajaran yang mendalam (Kafe).
3. Bahasa Pengaturcaraan R
R ialah bahasa standard yang paling kerap digunakan, dan ia direka terutamanya untuk analisis statistik dan paparan data grafik. Ia adalah bahasa pengaturcaraan yang popular di kalangan pelombong data dan ahli statistik. Ia adalah sumber terbuka dan mempunyai komuniti AI yang besar. R amat berkesan untuk penyelidikan Kecerdasan Buatan yang menggabungkan analisis siri masa, ujian statistik, pemodelan linear dan bukan linear serta pengelompokan.
Bahasa ini berorientasikan objek, boleh dilanjutkan dan membenarkan objek dimanipulasi oleh bahasa lain. Kecekapan R dalam pemprosesan dan analisis data adalah salah satu kelebihannya yang paling ketara. Ia juga mempunyai kemahiran carta yang sangat baik. R, sebaliknya, sukar untuk dipelajari. Ia lembap dan mempunyai kelemahan keselamatan.
Pakej yang diperluas harus dipertimbangkan lebih daripada keupayaan umum R. Pakej seperti Gmodels, RODBC, OneR dan Tm menyediakan sokongan yang meluas untuk operasi Pembelajaran Mesin. Sebaik sahaja anda mula belajar, anda akan melihat bahawa statistik adalah asas AI dan ML. Status sumber terbuka R menunjukkan bahawa ia adalah percuma untuk digunakan. Ia mempunyai pangkalan pengguna yang cukup besar.
4. Jawa
Bahasa pengaturcaraan Java adalah peringkat tinggi, tujuan umum, pengaturcaraan berorientasikan objek bahasa. Sintaks Java adalah setanding dengan bahasa C dan C++; walau bagaimanapun, Java dimaksudkan untuk menjadi serba lengkap dan mempunyai kebergantungan yang minimum. JAVA boleh dikatakan bahasa yang paling banyak digunakan di planet ini untuk pelbagai aktiviti, AI menjadi salah satu daripadanya.
Kewujudan Teknologi Mesin Maya adalah kelebihan paling ketara dalam menggunakan bahasa pengaturcaraan JAVA. Apa sebenarnya yang JVM lakukan? Nah, Mesin Maya Java memudahkan proses pelaksanaan, menjimatkan masa dan tenaga anda daripada menyusun aplikasi berulang kali.
Big Data dan AI adalah berkait rapat, dan rangka kerja Big Data yang paling menonjol, seperti Fink, Hadoop, Hive dan Spark, telah ditulis dalam Java. Ia juga menyediakan beberapa rangka kerja pembangunan AI, termasuk Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j, dan MOA, OenNLP, Kubeflow, perpustakaan Java Dalam, Neuroph.
5. Scala
Scala ialah bahasa pengaturcaraan yang ditaip secara statik, tahap tinggi, berorientasikan objek dan berfungsi. Ia dicipta dengan niat untuk meraih faedah Java sambil mengurangkan beberapa kelemahannya. Scala mencipta kaedah yang lebih baik untuk membina perisian pintar menggunakan persekitaran Java Virtual Machine (JVM). Ia serasi dengan Java dan JavaScript, dan ia menjadikan pembangunan lebih mudah, lebih cepat dan lebih produktif
Scala telah menjadi komponen penting dalam sistem analisis data seperti Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka dan Akka Stream hasil daripada ciri-ciri ini. Kelemahan utama Scala termasuk kekurangan sokongan komuniti, penggunaan terhad, kekangan keserasian ke belakang dan keluk pembelajaran yang tinggi.
Breeze ialah alat pembelajaran mesin yang paling popular untuk Scala. Pustaka ini menggabungkan fungsi Matlab dan perpustakaan NumPy Python. Ia timbul daripada penggabungan projek ScalaNLP dan Scala. Breeze merangkumi banyak keupayaan pengiraan yang diperlukan untuk mencipta sistem AI semasa.
6. Julia
Julia ialah satu lagi produk mewah yang tidak mendapat pengiktirafan atau sokongan komuniti yang sepatutnya. Namun begitu, ciri-cirinya tidak mengecewakan. Bahasa pengaturcaraan ini berguna untuk pelbagai pekerjaan, tetapi ia cemerlang dalam angka dan analisis data.
Julia ialah satu lagi produk mewah yang tidak mendapat pengiktirafan atau sokongan komuniti yang sepatutnya. Namun begitu, ciri-cirinya tidak mengecewakan. Bahasa pengaturcaraan ini berguna untuk pelbagai pekerjaan, tetapi ia cemerlang dalam angka dan analisis data.
Julia menyediakan DataFrames untuk menangani set data dan menjalankan transformasi data biasa untuk analisis statistik dan sains data. Pakej JuliaGraphs membolehkan anda bekerja dengan data gabungan. Julia berfungsi dengan baik dengan pangkalan data menggunakan pemacu JDBC, ODBC dan Spark. Ia adalah bahasa yang ideal untuk mencipta Pembelajaran Deep kod di bahagian belakang. jl dan Flux.jl ialah alat asli Julia, sangat kuat untuk Pembelajaran Mesin dan Kepintaran Buatan.
7. RUST
Rust ialah bahasa pengaturcaraan berbilang paradigma yang mengutamakan kelajuan, keselamatan dan keselarasan. Rust mempunyai sintaks yang setanding dengan C++, walaupun ia jauh lebih selamat memori. Penunjuk nol, penunjuk berjuntai dan perlumbaan data tidak dibenarkan. Memori dan sumber lain dikendalikan menggunakan kaedah khusus yang menawarkan pengurusan boleh diramal dengan sedikit overhed, dan bukannya melalui kutipan sampah automatik.
Dalam tinjauan tahunan pembangun StackOverflow, bahasa pengaturcaraan sumber terbuka dinamakan yang paling popular. Banyak perniagaan IT menggunakan prinsip Rust dalam projek mereka. Microsoft menggunakan prinsip Rust dalam projek Verona sumber terbukanya. Rust dianggap sebagai bahasa ujian untuk pengaturcaraan infrastruktur yang selamat.
Rust ialah bahasa yang mencabar untuk dipelajari kerana ia memerlukan pemahaman tentang idea pengaturcaraan berorientasikan objek. Ia mempunyai pengkompil yang lembap dan fail binari yang besar sebagai hasilnya. Terdapat hanya beberapa perpustakaan pembelajaran mesin yang dibangunkan secara jelas dalam Rust. Walau bagaimanapun, banyak pengikatan kepada biasa pembelajaran mesin rangka kerja, seperti PyTorch atau TensorFlow, tersedia untuk pembangun.
8. Pelat
Sejak 1960-an, Lisp telah digunakan secara meluas untuk kajian saintifik dalam disiplin bahasa semula jadi, pembuktian teorem, dan penyelesaian isu Kepintaran Buatan. Lisp pada asalnya direka sebagai bahasa matematik praktikal untuk pengaturcaraan, tetapi ia dengan cepat menjadi pilihan popular di kalangan pembangun AI.
Lebih penting lagi, pencipta Lisp (John McCarthy) adalah tokoh utama dalam bidang AI, dan kebanyakan kerjanya telah dilaksanakan untuk tempoh yang lama.
Motivasi utama untuk membangunkan Lisp adalah untuk mewujudkan perwakilan matematik yang berdaya maju dalam kod. Oleh kerana kelebihan intrinsik ini, ia dengan cepat menjadi bahasa pilihan untuk penyelidikan AI. Banyak konsep sains komputer, seperti rekursi, struktur data pokok, dan penaipan dinamik, telah dicipta dalam Lisp.
Lisp adalah sangat cekap dan membolehkan pelaksanaan program yang sangat cepat. Program Lisp adalah lebih kecil, lebih pantas untuk mereka bentuk, berprestasi lebih pantas dan lebih mudah untuk diselenggara berbanding C++ atau Java permohonan.
9. prolog
Prolog, salah satu bahasa pengaturcaraan terawal, ialah rangka kerja canggih yang berfungsi dengan tiga elemen: fakta, peraturan dan objektif. Seorang pembangun mesti mengenal pasti ketiga-tiga bahagian sebelum Prolog boleh membina perhubungan antara mereka untuk mencapai kesimpulan khusus dengan meneliti fakta dan peraturan.
Prolog mampu memahami dan memadankan corak, mencari dan menstruktur data secara logik, dan menjejaki semula proses secara automatik untuk menemui laluan yang lebih baik. Secara keseluruhannya, aplikasi terbaik bahasa ini dalam AI adalah untuk penyelesaian masalah, di mana Prolog mencari penyelesaian—atau beberapa.
Akibatnya, ia digunakan dalam chatbots dan pembantu maya seperti Watson IBM. Prolog mungkin tidak begitu pelbagai atau mudah digunakan seperti Python atau Java, namun ia mungkin agak berguna. Prolog telah digunakan untuk membangunkan beberapa perpustakaan AI. Zamia-AI, sebagai contoh, ialah rangka kerja yang menyediakan komponen dan alatan untuk pembangunan pertuturan sumber terbuka dan sistem pemprosesan bahasa semula jadi.
Berasaskan Prolog pembelajaran mesin set data pakej mlu, cplint dan cplint juga sangat berguna untuk membina kecerdasan buatan.
Kesimpulan
Mengintegrasikan perisian AI ke dalam persekitaran perniagaan yang sudah pelbagai memerlukan penggunaan pelbagai alat pengaturcaraan, seperti beberapa bahasa, rangka kerja dan perpustakaan. Teknologi ini sering menuntut tahap kecekapan dan kepakaran yang luar biasa.
Semua bahasa yang disebutkan di atas adalah pilihan terbaik untuk projek Kepintaran Buatan. Ini hanya soal memilih projek yang ideal untuk keperluan anda. Dengan pemahaman asas projek, anda boleh memilih bahasa yang paling sesuai dan meningkatkan kecekapan syarikat anda. Semoga berjaya dengan projek AI anda yang seterusnya!
Sila tinggalkan balasan anda