Inhoudsopgave[Zich verstoppen][Laten zien]
De sterke vraag naar kunstmatige intelligentie heeft het inhuren van een toenemend aantal ingenieurs, onderzoekers en programmeurs noodzakelijk gemaakt. Het is onmogelijk om je een bestaan voor te stellen zonder de impact of bijdrage van AI. AI is alomtegenwoordig, van het zoeken naar vacatures tot het detecteren van spammail, het delen van ritten tot sociale-mediaverbindingen, en het maakt ons leven beter en gemakkelijker.
AI kan uw bedrijf helpen tijd en geld te besparen door reguliere procedures te automatiseren en te verbeteren. Als AI eenmaal is geïnstalleerd, kunt u erop vertrouwen dat deze activiteiten sneller, nauwkeuriger en betrouwbaarder worden uitgevoerd dan een persoon zou kunnen. Om AI in de systemen en diensten van uw bedrijf te integreren, heeft u echter softwareontwikkelaars nodig die hiertoe in staat zijn.
Bovendien moeten die ontwikkelaars bekend zijn met de beste AI-talen. Elke taal heeft zijn eigen sterke punten en beperkingen, evenals verschillende eigenschappen. Het is aan u om te bepalen welke functies het meest geschikt zijn voor uw behoeften.
Laten we beginnen en kijken naar enkele van de beste programmeertalen voor AI.
1. Python
Python is een op hoog niveau geïnterpreteerde, objectgeoriënteerde programmeertaal die de nadruk legt op de idealen van leesbaarheid en eenvoud van code. Op dit moment zou je Python kunnen zien als de voorloper van alle andere talen. De eenvoudige syntaxis van Python is verantwoordelijk voor de snelle stijging in populariteit. Bovendien stelt de beknopte syntaxis u in staat aanzienlijk meer tijd te besteden aan het ontwikkelen van de fundamentele structuur, waardoor Python een uitstekende keuze is voor Machine Learning-procedures.
De gebruiksvriendelijkheid van Python is belangrijker dan al het andere om het de meest geprefereerde optie te maken onder AI-ingenieurs. Desalniettemin is het een krachtige en veelgebruikte programmeertaal die in staat is tot complexe procedures voor een breed scala aan banen en platforms.
In termen van de huidige technologie is de meest cruciale reden waarom Python meestal aan de top staat, dat AI-specifieke frameworks voor de taal zijn gebouwd. TensorFlow, een open-source toolkit die speciaal is ontworpen voor machine learning en die kan worden gebruikt voor diepgaande neuraal netwerk training en gevolgtrekking, is een van de meest populaire. Onder de andere AI-centric frameworks zijn:
- scikit-leren — een Python-bibliotheek voor training machine learning-modellen.
- Keras is een programmeerinterface voor gecompliceerde wiskundige berekeningen.
- PyTorch is een Python-bibliotheek voor visuele en natuurlijke taalverwerking.
- Theano is een pakket waarmee u wiskundige uitdrukkingen kunt definiëren, optimaliseren en evalueren.
2. C + +
C++ is een computertaalextensie die kan worden gebruikt om neurale netwerken. De snelheid van C++ is het belangrijkste voordeel, aangezien AI-ontwikkeling ingewikkelde berekeningen vereist, en deze taal kan de berekeningen versnellen. Het heeft geheugenbeheer op laag niveau en ondersteunt door bedrijfsmiddelen afgedwongen toepassingen, prestatiekritieke toepassingen, enzovoort.
C++ heeft een ingewikkelde syntaxis, maar is minder duur dan andere talen zoals Java. C++ kan worden gebruikt bij het programmeren van kunstmatige intelligentie voor optimalisatie en rangschikking van zoekmachines.
Een van de redenen hiervoor is de brede flexibiliteit van de taal, waardoor deze ideaal is voor resource-intensieve toepassingen. C++ is een programmeertaal op laag niveau die het beheer van het AI-model in productie verbetert. En hoewel C++ misschien niet de eerste optie is voor AI-programmeurs, is het vermeldenswaard dat veel deep en machine learning-frameworks zijn ontwikkeld in C++.
TensorFlow, het meest populaire machine learning-framework, is geschreven in C++. Het werd ook gebruikt om de Convolutional Architecture te bouwen voor Fast Feature Embedding diepgaand leerkader (Koffie).
3. R Programmeertaal
R is de meest gebruikte standaardtaal en is voornamelijk ontworpen voor statistische analyse en grafische weergave van gegevens. Het is een populaire programmeertaal onder dataminers en statistici. Het is open-source en heeft een omvangrijke AI-gemeenschap. R is met name effectief voor onderzoek naar kunstmatige intelligentie dat tijdreeksanalyse, statistische tests, lineaire en niet-lineaire modellering en clustering omvat.
De taal is objectgeoriënteerd, uitbreidbaar en maakt het mogelijk om objecten door andere talen te manipuleren. R's efficiëntie bij gegevensverwerking en -analyse is een van de belangrijkste voordelen. Het heeft ook uitstekende kaartvaardigheden. R daarentegen is moeilijk te leren. Het is traag en heeft beveiligingsfouten.
De uitgebreide pakketten moeten worden beschouwd als meer dan de algemene mogelijkheden van R. Pakketten zoals Gmodels, RODBC, OneR en Tm bieden uitgebreide ondersteuning voor Machine Learning-bewerkingen. Als je eenmaal begint te leren, zul je zien dat statistieken de basis vormen van AI en ML. De open-sourcestatus van R geeft aan dat het gratis te gebruiken is. Het heeft een omvangrijke gebruikersbasis.
4. JAVA
De programmeertaal Java is een algemene, algemene, object georiënteerd programmeren taal. Java's syntaxis is vergelijkbaar met die van de C- en C++-talen; Java is echter bedoeld om op zichzelf te staan en heeft minimale afhankelijkheden. JAVA is misschien wel de meest gebruikte taal ter wereld voor een verscheidenheid aan activiteiten, waaronder AI.
Het bestaan van Virtual Machine Technology is het belangrijkste voordeel van het gebruik van de programmeertaal JAVA. Wat doet JVM precies? Welnu, de Java Virtual Machine vereenvoudigt het implementatieproces, waardoor u tijd en energie bespaart door de applicatie steeds opnieuw te compileren.
Big Data en AI zijn onlosmakelijk met elkaar verbonden en de meest prominente Big Data-frameworks, zoals Fink, Hadoop, Hive en Spark, zijn in Java geschreven. Het biedt ook een aantal AI-ontwikkelingsframeworks, waaronder Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j en MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java-bibliotheek, Neuroph.
5. Scala
Scala is een programmeertaal die statisch getypt, op hoog niveau, objectgeoriënteerd en functioneel is. Het is gemaakt met de bedoeling om de voordelen van Java te benutten en tegelijkertijd enkele van zijn gebreken te verzachten. Scala heeft een betere methode ontwikkeld om intelligente software te bouwen met behulp van de Java Virtual Machine (JVM)-omgeving. Het is compatibel met Java en JavaScript en maakt ontwikkeling eenvoudiger, sneller en productiever
Scala is als gevolg van deze kenmerken een essentieel onderdeel geworden van data-analysesystemen zoals Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka en Akka Stream. De belangrijkste nadelen van Scala zijn een gebrek aan gemeenschapsondersteuning, beperkte acceptatie, beperkingen met achterwaartse compatibiliteit en een hoge leercurve.
Breeze is de populairste machine learning-tool voor Scala. Deze bibliotheek combineert de functionaliteit van Matlab en de NumPy-bibliotheek van Python. Het is ontstaan uit de fusie van de projecten ScalaNLP en Scala. Breeze bevat veel van de rekencapaciteiten die nodig zijn om huidige AI-systemen te creëren.
6. Julia
Julia is een ander high-end product dat niet de erkenning of gemeenschapsondersteuning heeft gekregen die het verdient. Toch stellen de functies niet teleur. Deze programmeertaal is handig voor verschillende taken, maar blinkt uit in cijfers en gegevensanalyse.
Julia is een ander high-end product dat niet de erkenning of gemeenschapsondersteuning heeft gekregen die het verdient. Toch stellen de functies niet teleur. Deze programmeertaal is handig voor verschillende taken, maar blinkt uit in cijfers en gegevensanalyse.
Julia biedt DataFrames om met datasets om te gaan en typische datatransformaties uit te voeren voor statistische analyse en datawetenschap. Met JuliaGraphs-pakketten kunt u werken met combinatorische gegevens. Julia werkt goed met databases die JDBC-, ODBC- en Spark-stuurprogramma's gebruiken. Het is de ideale taal om te creëren Diepe leren code op de achterkant. jl en Flux.jl zijn Julia-native, extreem sterke tools voor Machine Learning en Artificial Intelligence.
7. RUST
Rust is een programmeertaal met meerdere paradigma's die prioriteit geeft aan snelheid, veiligheid en gelijktijdigheid. Rust heeft een syntaxis die vergelijkbaar is met C++, hoewel het aanzienlijk meer geheugenveilig is. Nullpointers, bungelende pointers en dataraces zijn niet toegestaan. Geheugen en andere bronnen worden verwerkt met behulp van een gespecialiseerde methode die voorspelbaar beheer biedt met weinig overhead, in plaats van via automatische afvalverzameling.
In het jaarlijkse ontwikkelaarsonderzoek van StackOverflow werd de open-source programmeertaal het populairst genoemd. Veel IT-bedrijven passen Rust-principes toe in hun projecten. Microsoft gebruikte Rust-principes in zijn open-source Verona-project. Rust wordt beschouwd als een testtaal voor veilige infrastructuurprogrammering.
Rust is een uitdagende taal om te leren, omdat het begrip nodig heeft van objectgeoriënteerde programmeerideeën. Het heeft een trage compiler en enorme binaire bestanden als resultaat. Er zijn slechts een paar bibliotheken voor machine learning die uitdrukkelijk in Rust zijn ontwikkeld. Echter, talrijke bindingen met common machine learning frameworks, zoals PyTorch of TensorFlow, zijn beschikbaar voor ontwikkelaars.
8. Lispelen
Sinds de jaren zestig wordt Lisp op grote schaal gebruikt voor wetenschappelijk onderzoek in de disciplines natuurlijke talen, stellingbewijzen en de oplossing van problemen met kunstmatige intelligentie. Lisp was oorspronkelijk ontworpen als een praktische wiskundige programmeertaal, maar werd al snel een populaire optie onder AI-ontwikkelaars.
Belangrijker nog, de maker van Lisp (John McCarthy) was een belangrijke figuur op het gebied van AI, en veel van zijn werk was gedurende een lange periode uitgevoerd.
De primaire motivatie voor het ontwikkelen van Lisp was om een haalbare wiskundige representatie in code tot stand te brengen. Vanwege dit intrinsieke voordeel werd het al snel de taal bij uitstek voor AI-onderzoek. Veel computerwetenschappelijke concepten, zoals recursie, boomgegevensstructuren en dynamisch typen, zijn uitgevonden in Lisp.
Lisp is ongelooflijk efficiënt en maakt een zeer snelle uitvoering van het programma mogelijk. Lisp-programma's zijn kleiner, sneller te ontwerpen, werken sneller en zijn gemakkelijker te onderhouden dan C++ of Java toepassingen.
9. proloog
Prolog, een van de vroegste programmeertalen, is een geavanceerd raamwerk dat werkt met drie elementen: feiten, regels en doelstellingen. Een ontwikkelaar moet alle drie de onderdelen identificeren voordat Prolog relaties tussen hen kan construeren om tot een specifieke conclusie te komen door feiten en regels te onderzoeken.
Prolog is in staat patronen te begrijpen en te matchen, gegevens logisch te vinden en te structureren en automatisch een proces terug te volgen om een beter pad te vinden. Over het algemeen is de beste toepassing van deze taal in AI voor het oplossen van problemen, waarbij Prolog naar een oplossing zoekt - of meerdere.
Als gevolg hiervan wordt het gebruikt in chatbots en virtuele assistenten zoals IBM's Watson. Prolog is misschien niet zo divers of eenvoudig te gebruiken als Python of Java, maar het kan best handig zijn. Prolog is gebruikt om een aantal AI-bibliotheken te ontwikkelen. Zamia-AI is bijvoorbeeld een raamwerk dat componenten en hulpmiddelen biedt voor de ontwikkeling van open-source spraak- en natuurlijke taalverwerkingssystemen.
De op Prolog gebaseerde machine learning packages mlu, cplint en cplint datasets zijn ook zeer nuttig voor het bouwen van kunstmatige intelligentie.
Conclusie
Om AI-software te integreren in een toch al gevarieerde bedrijfsomgeving is het gebruik van een reeks programmeertools, zoals verschillende talen, frameworks en bibliotheken. Deze technologieën vereisen vaak een buitengewone mate van bekwaamheid en expertise.
Alle bovengenoemde talen zijn uitstekende keuzes voor projecten op het gebied van kunstmatige intelligentie. Het is gewoon een kwestie van het ideale project kiezen voor uw behoeften. Met een basiskennis van het project kunt u de meest geschikte taal selecteren en de efficiëntie van uw bedrijf verhogen. Veel succes met je volgende AI-project!
Laat een reactie achter