Artificial Intelligence အတွက် ၀ယ်လိုအားများလာခြင်းကြောင့် အင်ဂျင်နီယာများ၊ သုတေသီများနှင့် ပရိုဂရမ်မာများ တိုးများလာစေရန် ငှားရမ်းမှုများ လိုအပ်လာသည်။ AI ၏ သက်ရောက်မှု သို့မဟုတ် ပံ့ပိုးကူညီမှုမရှိဘဲ တည်ရှိမှုကို မှန်းဆရန် မဖြစ်နိုင်ပေ။ AI သည် အလုပ်ရှာဖွေမှုမှစပမ်းမေးလ်ရှာဖွေခြင်းအထိ၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာချိတ်ဆက်မှုများဆီသို့ မျှဝေခြင်းအထိ နေရာအနှံ့တွင်ရှိပြီး ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဘဝများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေပြီး ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
AI သည် ပုံမှန်လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် သင့်ကုမ္ပဏီအား အချိန်နှင့်ငွေကို သက်သာစေနိုင်သည်။ AI ကို နေရာယူလိုက်သည်နှင့်၊ ထိုလုပ်ဆောင်မှုများသည် လူတစ်ဦးထက် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ၊ တိကျစွာနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချစွာ ပြီးမြောက်နိုင်မည်ဟု သင်ယုံကြည်နိုင်ပါသည်။ သို့သော်၊ သင့်ကုမ္ပဏီ၏စနစ်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများတွင် AI ပေါင်းစပ်နိုင်ရန်၊ ထိုသို့လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းရှိသော ဆော့ဖ်ဝဲရေးဆွဲသူများ လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။
ထို့အပြင် အဆိုပါ developer များသည် အကောင်းဆုံး AI ဘာသာစကားများနှင့် အကျွမ်းတဝင်ရှိရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဘာသာစကားတိုင်းတွင် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် အားသာချက်များနှင့် ကန့်သတ်ချက်များအပြင် ထူးခြားသော စရိုက်လက္ခဏာများရှိသည်။ မည်သည့်အင်္ဂါရပ်များသည် သင့်လိုအပ်ချက်အတွက် အသင့်လျော်ဆုံးဖြစ်ကြောင်း ဆုံးဖြတ်ရန် သင့်အပေါ်တွင် မူတည်သည်။
စတင်ပြီး AI အတွက် ထိပ်တန်းပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားအချို့ကို ကြည့်ကြပါစို့။
1. Python ကို
Python သည် ကုဒ်ဖတ်နိုင်မှုနှင့် ရိုးရှင်းမှု၏စံနှုန်းများကို အလေးပေးဖော်ပြသော အဆင့်မြင့်၊ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုထားသော၊ အရာဝတ္ထုကို ဦးတည်သည့် ပရိုဂရမ်ဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ယခုအချိန်တွင်၊ သင်သည် Python ကို အခြားဘာသာစကားအားလုံး၏ ရှေ့ပြေးနိမိတ်အဖြစ် ထင်ကောင်းထင်နိုင်သည်။ Python ၏ ရိုးရှင်းသော syntax သည် ၎င်း၏ ဥက္ကာပျံများ ကျော်ကြားမှုအတွက် တာဝန်ရှိသည်။ ထို့အပြင်၊ ကျစ်ကျစ်လျစ်လျစ်သော syntax သည် သင့်အား အခြေခံဖွဲ့စည်းပုံအား တီထွင်ရန်အတွက် အချိန်များစွာပိုမိုသုံးစွဲနိုင်စေပြီး Python သည် Machine Learning လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများအတွက် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုဖြစ်စေသည်။
Python ၏အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုသည် AI အင်ဂျင်နီယာများကြားတွင် အနှစ်သက်ဆုံးရွေးချယ်မှုဖြစ်လာစေရန် အခြားအရာများထက် ပိုအရေးကြီးပါသည်။ မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ ၎င်းသည် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားပြီး တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုထားသည်။ ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားသည် ရှုပ်ထွေးသော လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ ကျယ်ပြန့်သောအလုပ်အကိုင်များနှင့်ပလပ်ဖောင်းများအတွက်။
လက်ရှိနည်းပညာအရ Python တွင် အဓိကအကျဆုံးအကြောင်းရင်းမှာ AI-specific frameworks များကို ဘာသာစကားအတွက် တည်ဆောက်ထားခြင်းဖြစ်ပါသည်။ TensorFlow၊ နက်ရှိုင်းစွာအသုံးပြုနိုင်သည့် စက်သင်ယူမှုများအတွက် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် အဖွင့်-အရင်းအမြစ် ကိရိယာအစုံ အာရုံကြောကွန်ယက်ကို လေ့ကျင့်ရေး နှင့် အနုမာနသည် လူကြိုက်အများဆုံးများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ အခြားသော AI-ဗဟိုပြုမူဘောင်များထဲတွင်-
- scikit- လေ့လာပါ - သင်တန်းအတွက် Python စာကြည့်တိုက် စက်သင်ယူမှုပုံစံများ.
- ကရား ရှုပ်ထွေးသော သင်္ချာတွက်ချက်မှုများအတွက် ပရိုဂရမ်းမင်း အင်တာဖေ့စ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Pythorch အမြင်အာရုံနှင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် Python စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- သီယာနို သင်္ချာဆိုင်ရာအသုံးအနှုန်းများကို သတ်မှတ်ရန်၊ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်၊ အကဲဖြတ်ရန် ခွင့်ပြုသည့် package တစ်ခုဖြစ်သည်။
2. C ++
C++ သည် ဖန်တီးရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် ကွန်ပျူတာ ဘာသာစကား တိုးချဲ့မှုတစ်ခု ဖြစ်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များ. AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် ရှုပ်ထွေးသောတွက်ချက်မှုများလိုအပ်ပြီး ဤဘာသာစကားသည် တွက်ချက်မှုများကို အရှိန်မြှင့်နိုင်သောကြောင့် C++ ၏အမြန်နှုန်းသည် အထင်ရှားဆုံးအားသာချက်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် အဆင့်နိမ့်မှတ်ဉာဏ် ထိန်းချုပ်မှု ရှိပြီး ပိုင်ဆိုင်မှု-တွန်းအားပေးသော အက်ပ်လီကေးရှင်းများ၊ စွမ်းဆောင်ရည် အရေးပါသော အပလီကေးရှင်းများ စသည်တို့ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
C++ တွင် ရှုပ်ထွေးသော syntax ပါသော်လည်း Java ကဲ့သို့သော အခြားဘာသာစကားများထက် စျေးသက်သာပါသည်။ ရှာဖွေမှုအင်ဂျင် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းအတွက် ဉာဏ်ရည်တုပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းတွင် C++ ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
၎င်းအတွက် အကြောင်းရင်းများထဲမှတစ်ခုမှာ ဘာသာစကား၏ကျယ်ပြန့်သောပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် အရင်းအမြစ်-အလေးပေးသောအသုံးချပရိုဂရမ်များအတွက် စံပြဖြစ်စေသည်။ C++ သည် ထုတ်လုပ်မှုတွင် AI မော်ဒယ်၏ စီမံခန့်ခွဲမှုကို တိုးတက်ကောင်းမွန်စေသည့် အဆင့်နိမ့်ပရိုဂရမ်ဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်သည်။ C++ သည် AI ပရိုဂရမ်မာများအတွက် ပထမဆုံးရွေးချယ်မှုမဟုတ်သော်လည်း၊ နက်နဲပြီး စက်သင်ယူမှုဘောင်များစွာကို C++ တွင် ဖန်တီးထားကြောင်း သတိပြုသင့်သည်။
လူကြိုက်အများဆုံး စက်သင်ယူမှုဘောင်ဖြစ်သော TensorFlow ကို C++ ဖြင့် ရေးသားခဲ့သည်။ ၎င်းကို မြန်ဆန်သော Feature မြှုပ်နှံမှုအတွက် Convolutional Architecture ကို တည်ဆောက်ရာတွင်လည်း အသုံးပြုခဲ့သည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုမူဘောင် (ကဖီး)။
3. Programming ဘာသာစကား
R သည် အသုံးအများဆုံး စံဘာသာစကားဖြစ်ပြီး ၎င်းကို ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ဂရပ်ဖစ်ဒေတာပြသမှုအတွက် အဓိက ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ၎င်းသည် ဒေတာမိုင်းလုပ်သားများနှင့် စာရင်းအင်းပညာရှင်များကြားတွင် ရေပန်းစားသော ပရိုဂရမ်ဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် open-source ဖြစ်ပြီး ကြီးမားသော AI အသိုက်အဝန်းတစ်ခုရှိသည်။ R သည် အချိန်စီးရီးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ကိန်းဂဏန်းစမ်းသပ်မှု၊ မျဉ်းကြောင်းနှင့် လိုင်းမဟုတ်သော ပုံစံထုတ်ခြင်းနှင့် အစုအဝေးပြုလုပ်ခြင်းတို့ကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် Artificial Intelligence သုတေသနအတွက် သိသိသာသာ ထိရောက်သည်။
ဘာသာစကားသည် အရာဝတ္ထုကို ဦးတည်သည်၊ တိုးချဲ့နိုင်သော၊ အရာဝတ္ထုများကို အခြားဘာသာစကားများဖြင့် ခြယ်လှယ်ရန် ခွင့်ပြုသည်။ ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတွင် R ၏ စွမ်းဆောင်ရည်သည် ၎င်း၏ အထင်ရှားဆုံး အားသာချက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် အလွန်ကောင်းမွန်သော ဇယားကွက်ကျွမ်းကျင်မှုများလည်း ရှိသည်။ R က သင်ယူရခက်တယ်။ ၎င်းသည် နှေးကွေးပြီး လုံခြုံရေး ချို့ယွင်းချက်ရှိသည်။
တိုးချဲ့ထားသောပက်ကေ့ဂျ်များကို Gmodels၊ RODBC၊ OneR နှင့် Tm ကဲ့သို့သော R. Packages များ၏ ယေဘူယျစွမ်းရည်များထက် ပိုမိုထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။ သင်စလေ့လာပြီးသည်နှင့် စာရင်းဇယားများသည် AI နှင့် ML တို့၏ အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်ကြောင်း သင်တွေ့လိမ့်မည်။ R ၏ open-source အခြေအနေသည် ၎င်းကို အသုံးပြုရန် အခမဲ့ဖြစ်ကြောင်း ညွှန်ပြသည်။ ၎င်းတွင် ကြီးမားသော အသုံးပြုသူအခြေခံရှိသည်။
4. JAVA
Java ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားသည် အဆင့်မြင့်၊ ယေဘုယျရည်ရွယ်ချက်၊ အရာဝတ္ထု -oriented programming ကို ဘာသာစကား။ Java ၏ syntax သည် C နှင့် C++ ဘာသာစကားများနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ သို့ရာတွင်၊ Java သည် ကိုယ်တိုင်ပါဝင်ရန် ရည်ရွယ်ပြီး အနည်းငယ်မျှသာ မှီခိုမှုရှိသည်။ JAVA သည် ကမ္ဘာပေါ်တွင် လှုပ်ရှားမှုအမျိုးမျိုးအတွက် အသုံးအများဆုံးဘာသာစကားဖြစ်ပြီး AI သည် ၎င်းတို့ထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။
Virtual Machine Technology ၏တည်ရှိမှုသည် JAVA ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားကိုအသုံးပြုခြင်း၏အထင်ရှားဆုံးအားသာချက်ဖြစ်သည်။ JVM က ဘာအတိအကျလုပ်တာလဲ။ အင်း၊ Java Virtual Machine သည် အကောင်အထည်ဖော်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေပြီး အပလီကေးရှင်းကို ထပ်ခါထပ်ခါ စုစည်းမိခြင်းမှ အချိန်နှင့် စွမ်းအင်ကို သက်သာစေပါသည်။
Big Data နှင့် AI တို့သည် ရှုပ်ထွေးပွေလီစွာ ဆက်စပ်နေပြီး Fink၊ Hadoop၊ Hive နှင့် Spark ကဲ့သို့သော အထင်ရှားဆုံးသော Big Data မူဘောင်များကို Java ဖြင့် ရေးသားထားသည်။ ၎င်းသည် Weka၊ Java-ML၊ H2O၊ DeepLearning4j၊ နှင့် MOA၊ OenNLP၊ Kubeflow၊ Deep Java စာကြည့်တိုက်၊ Neuroph အပါအဝင် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုမူဘောင်များစွာကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
5. Scala
Scala သည် ပုံသေစာရိုက်ခြင်း၊ အဆင့်မြင့်မားသော၊ အရာဝတ္ထုကို ဦးတည်ပြီး လုပ်ဆောင်နိုင်သော ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ချို့ယွင်းချက်အချို့ကို လျော့ပါးသက်သာစေရန် Java ၏အကျိုးကျေးဇူးများကို စုဆောင်းရန် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် ၎င်းကို ဖန်တီးခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။ Scala သည် Java Virtual Machine (JVM) ပတ်၀န်းကျင်ကို အသုံးပြု၍ အသိဉာဏ်ရှိသောဆော့ဖ်ဝဲကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သောနည်းလမ်းကို ဖန်တီးခဲ့သည်။ ၎င်းသည် Java နှင့် JavaScript တို့နှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်ပြီး ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုပိုမိုလွယ်ကူ၊ မြန်ဆန်ပြီး ပိုမိုအကျိုးရှိစေပါသည်။
ဤလက္ခဏာများကြောင့် Scala သည် Apache Flink၊ Apache Spark၊ Apache Kafka နှင့် Akka Stream ကဲ့သို့သော ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုစနစ်များ၏ မရှိမဖြစ်အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ Scala ၏ အဓိက အားနည်းချက်များတွင် ရပ်ရွာပံ့ပိုးကူညီမှု မရှိခြင်း၊ အကန့်အသတ်ဖြင့် မွေးစားခြင်း၊ နောက်ပြန်လိုက်ဖက်နိုင်သော ကန့်သတ်ချက်များ နှင့် မြင့်မားသော သင်ယူမှုမျဉ်းတို့ ပါဝင်သည်။
Breeze သည် Scala အတွက် ရေပန်းအစားဆုံး စက်သင်ယူမှုကိရိယာဖြစ်သည်။ ဤစာကြည့်တိုက်သည် Matlab ၏လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် Python ၏ NumPy စာကြည့်တိုက်တို့ကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ScalaNLP နှင့် Scala ပရောဂျက်များ ပေါင်းစည်းမှုမှ ပေါ်ပေါက်လာခြင်းဖြစ်သည်။ Breeze တွင် လက်ရှိ AI စနစ်များကို ဖန်တီးရန် လိုအပ်သော ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာ စွမ်းရည်များစွာ ပါဝင်သည်။
6. ဂျူလီယာ
Julia သည် ၎င်းနှင့်ထိုက်တန်သော အသိအမှတ်ပြုမှု သို့မဟုတ် အသိုင်းအဝိုင်း၏ ထောက်ခံမှုကို မရရှိခဲ့သည့် အခြားအဆင့်မြင့်ထုတ်ကုန်တစ်ခုဖြစ်သည်။ မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ ၎င်း၏အင်္ဂါရပ်များသည် စိတ်ပျက်စရာမရှိပါ။ ဤပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားသည် အလုပ်အမျိုးမျိုးအတွက် အထောက်အကူဖြစ်စေသော်လည်း ကိန်းဂဏန်းများနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ထူးချွန်သည်။
Julia သည် ၎င်းနှင့်ထိုက်တန်သော အသိအမှတ်ပြုမှု သို့မဟုတ် အသိုင်းအဝိုင်း၏ ထောက်ခံမှုကို မရရှိခဲ့သည့် အခြားအဆင့်မြင့်ထုတ်ကုန်တစ်ခုဖြစ်သည်။ မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ ၎င်း၏အင်္ဂါရပ်များသည် စိတ်ပျက်စရာမရှိပါ။ ဤပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားသည် အလုပ်အမျိုးမျိုးအတွက် အထောက်အကူဖြစ်စေသော်လည်း ကိန်းဂဏန်းများနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ထူးချွန်သည်။
Julia သည် ဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန်နှင့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ဒေတာသိပ္ပံအတွက် ပုံမှန်ဒေတာပြောင်းလဲမှုများကို လုပ်ဆောင်ရန် DataFrames ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ JuliaGraphs ပက်ကေ့ဂျ်များသည် သင့်အား ပေါင်းစပ်ဒေတာဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ Julia သည် JDBC၊ ODBC နှင့် Spark drivers များကိုအသုံးပြုထားသော databases များနှင့် ကောင်းမွန်စွာအလုပ်လုပ်ပါသည်။ ဖန်တီးရန်အတွက် စံပြဘာသာစကားဖြစ်သည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း ကျောဘက်ရှိ ကုဒ်။ jl နှင့် Flux.jl သည် Julia ဇာတိဖြစ်ပြီး Machine Learning နှင့် Artificial Intelligence အတွက် အလွန်အားကောင်းသောကိရိယာများဖြစ်သည်။
7. သံချေး
Rust သည် မြန်နှုန်း၊ ဘေးကင်းရေးနှင့် ငွေကြေးကို ဦးစားပေးသော ပါရာဒိုင်းများစွာသော ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်သည်။ Rust တွင် C++ နှင့် ယှဉ်နိုင်သော syntax ရှိပြီး၊ ၎င်းသည် သိသိသာသာ ပို၍ memory-safe ဖြစ်သည်။ Null pointers၊ dangling pointers နှင့် data race များကို ခွင့်မပြုပါ။ Memory နှင့် အခြားသော အရင်းအမြစ်များကို အလိုအလျောက် အမှိုက်စုဆောင်းခြင်းထက် ကြိုတင်မှန်းဆနိုင်သော စီမံခန့်ခွဲမှု အနည်းငယ်ဖြင့် ပေးဆောင်သည့် အထူးပြုနည်းလမ်းကို အသုံးပြု၍ ကိုင်တွယ်သည်။
StackOverflow ၏ နှစ်စဉ် developer စစ်တမ်းတွင်၊ open-source programming language ကို လူကြိုက်အများဆုံးဟု သတ်မှတ်ခဲ့သည်။ အိုင်တီစီးပွားရေးလုပ်ငန်းအများအပြားသည် ၎င်းတို့၏ပရောဂျက်များတွင် Rust အခြေခံမူများကို အသုံးပြုကြသည်။ Microsoft သည် ၎င်း၏ open-source Verona ပရောဂျက်တွင် Rust စည်းမျဉ်းများကို အသုံးချခဲ့သည်။ Rust ကို ဘေးကင်းသော အခြေခံအဆောက်အဦ ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းအတွက် စမ်းသပ်ဘာသာစကားအဖြစ် သတ်မှတ်သည်။
Rust သည် object-oriented programming စိတ်ကူးများကို နားလည်ရန် လိုအပ်သောကြောင့် သင်ယူရန် ခက်ခဲသော ဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၎င်းတွင်နှေးကွေးသော compiler နှင့်ကြီးမားသော binary ဖိုင်များရှိသည်။ Rust တွင် အတိအလင်း တီထွင်ထားသော machine learning library အနည်းငယ်မျှသာရှိပါသည်။ သို့သော် ဘုံနှင့် ဆက်စပ်မှု မြောက်မြားစွာရှိသည်။ စက်သင်ယူမှု PyTorch သို့မဟုတ် TensorFlow ကဲ့သို့သော မူဘောင်များကို ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများအတွက် ရနိုင်ပါသည်။
8. မပီမသပွောဆိုခွငျး
1960 ခုနှစ်များကတည်းက Lisp ကို သဘာဝဘာသာစကားများ၊ သီအိုရီအထောက်အထားများနှင့် Artificial Intelligence ဆိုင်ရာပြဿနာများကိုဖြေရှင်းနည်းများတွင် သိပ္ပံနည်းကျလေ့လာမှုအတွက် ကျယ်ပြန့်စွာအသုံးပြုခဲ့သည်။ Lisp သည် မူလက ပရိုဂရမ်ရေးသားခြင်းအတွက် လက်တွေ့ကျသော သင်္ချာဘာသာစကားတစ်ခုအဖြစ် ဒီဇိုင်းထုတ်ခဲ့သော်လည်း AI developer များကြားတွင် လျင်မြန်စွာ ရေပန်းစားသော ရွေးချယ်မှုတစ်ခု ဖြစ်လာခဲ့သည်။
ပိုသိသာတာက Lisp (John McCarthy) ကို ဖန်တီးသူဟာ AI နယ်ပယ်မှာ အဓိကကျတဲ့ ပုဂ္ဂိုလ်တစ်ဦးဖြစ်ပြီး သူ့အလုပ်တော်တော်များများကို အချိန်အတော်ကြာအောင် အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့ပါတယ်။
Lisp ကို ဖွံ့ဖြိုးစေရန် အဓိက တွန်းအားမှာ ကုဒ်တွင် အကျုံးဝင်သော သင်္ချာဆိုင်ရာ ကိုယ်စားပြုမှုကို တည်ထောင်ရန် ဖြစ်သည်။ ဤ ပင်ကိုယ်အားသာချက်ကြောင့် AI သုတေသနအတွက် ရွေးချယ်စရာ ဘာသာစကားတစ်ခု ဖြစ်လာခဲ့သည်။ ကွန်ပြူတာသိပ္ပံပညာဆိုင်ရာ သဘောတရားများစွာဖြစ်သည့် ပြန်ကောက်ခြင်း၊ သစ်ပင်ဒေတာတည်ဆောက်ပုံများနှင့် သွက်လက်သောစာရိုက်ခြင်းတို့ကို Lisp တွင် တီထွင်ခဲ့သည်။
Lisp သည် မယုံနိုင်လောက်အောင် ထိရောက်ပြီး အလွန်လျင်မြန်သော ပရိုဂရမ်ကို အကောင်အထည်ဖော်နိုင်စေပါသည်။ Lisp ပရိုဂရမ်များသည် သေးငယ်သည်၊ ဒီဇိုင်းဆွဲရန် ပိုမြန်သည်၊ လုပ်ဆောင်ရန် ပိုမြန်သည်၊ ထက် ထိန်းသိမ်းရ ပိုလွယ်ကူသည်။ C++ သို့မဟုတ် Java လျှောက်လွှာများ။
9. Prolog
Prolog သည် အစောဆုံး ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်ပြီး အချက်အလက်များ၊ စည်းမျဉ်းများနှင့် ရည်မှန်းချက်များ- အချက်သုံးချက်ဖြင့် အလုပ်လုပ်သော ခေတ်မီဆန်းပြားသော မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Prolog သည် အချက်အလက်များနှင့် စည်းမျဉ်းများကို ဆန်းစစ်ခြင်းဖြင့် တိကျသောနိဂုံးချုပ်ချက်တစ်ခုကို အောင်မြင်စေရန်အတွက် developer သည် အပိုင်းသုံးပိုင်းအားလုံးကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရပါမည်။
Prolog သည် ပုံစံများကို နားလည်ပြီး ကိုက်ညီမှု၊ ဒေတာကို ကျိုးကြောင်းဆီလျော်စွာ ရှာဖွေကာ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ကာ ပိုမိုကောင်းမွန်သော လမ်းကြောင်းကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် လုပ်ငန်းစဉ်ကို အလိုအလျောက် နောက်ပြန်ဆုတ်ပေးနိုင်သည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ AI တွင် ဤဘာသာစကား၏ အကောင်းဆုံးအသုံးချပလီကေးရှင်းသည် Prolog မှ အဖြေတစ်ခု သို့မဟုတ် များစွာကိုရှာဖွေနေသည့် ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းအတွက်ဖြစ်သည်။
ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ၎င်းကို IBM ၏ Watson ကဲ့သို့သော chatbot များနှင့် virtual assistant များတွင် အသုံးပြုသည်။ Prolog သည် Python သို့မဟုတ် Java ကဲ့သို့ ကွဲပြားသော်လည်း အသုံးပြုရလွယ်ကူသည်မဟုတ်သော်လည်း၊ ၎င်းသည် အလွန်အသုံးဝင်ပါသည်။ Prolog သည် AI စာကြည့်တိုက်များစွာကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန်အတွက် အသုံးပြုထားသည်။ ဥပမာ Zamia-AI သည် open-source စကားပြောခြင်းနှင့် သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်းစနစ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် အစိတ်အပိုင်းများနှင့် ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။
Prolog ကိုအခြေခံသည်။ စက်သင်ယူမှု packages mlu၊ cplint နှင့် cplint datasets များသည် ဉာဏ်ရည်တုတည်ဆောက်ရန်အတွက် အလွန်အသုံးဝင်ပါသည်။
ကောက်ချက်
AI ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို ယခင်ကတည်းက မတူညီသော လုပ်ငန်းပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုတွင် ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် အမျိုးအစားများစွာကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်သည်။ programming tools တွေဘာသာစကားများစွာ၊ မူဘောင်များနှင့် စာကြည့်တိုက်များကဲ့သို့သော၊ ဤနည်းပညာများသည် ထူးကဲသော အရည်အချင်းနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုကို မကြာခဏ တောင်းဆိုကြသည်။
အထက်ဖော်ပြပါ ဘာသာစကားများအားလုံးသည် Artificial Intelligence ပရောဂျက်များအတွက် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုများဖြစ်သည်။ သင့်လိုအပ်ချက်အတွက် စံပြပရောဂျက်ကို ရွေးချယ်ခြင်းမှာ ရိုးရှင်းပါသည်။ ပရောဂျက်ကို အခြေခံကျကျ ဆုပ်ကိုင်ထားခြင်းဖြင့် သင်သည် အသင့်လျော်ဆုံး ဘာသာစကားကို ရွေးချယ်နိုင်ပြီး သင့်ကုမ္ပဏီ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။ သင်၏နောက်ထပ် AI ပရောဂျက်နှင့်အတူ ကံကောင်းပါစေ။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave