Innholdsfortegnelse[Gjemme seg][Forestilling]
Økningen i etterspørselen etter kunstig intelligens har nødvendiggjort ansettelse av et økende antall ingeniører, forskere og programmerere. Det er umulig å se for seg eksistens uten virkningen eller bidraget fra AI. AI er allestedsnærværende, fra jobbsøk til søppelpostoppdagelse, deling av kjøreturer til sosiale medier, og det gjør livene våre bedre og enklere.
AI kan hjelpe bedriften din med å spare tid og penger ved å automatisere og forbedre vanlige prosedyrer. Når AI er på plass, kan du være trygg på at disse aktivitetene vil bli fullført raskere, nøyaktig og pålitelig enn en person kunne. Men for å inkorporere AI i bedriftens systemer og tjenester, trenger du programvareutviklere som er i stand til det.
Videre må disse utviklerne være kjent med de beste AI-språkene. Hvert språk har sitt eget sett med styrker og begrensninger, så vel som distinkte egenskaper. Det er opp til deg å bestemme hvilke funksjoner som passer best for dine behov.
La oss komme i gang og se på noen av de beste programmeringsspråkene for AI.
1. Python
Python er et tolket, objektorientert programmeringsspråk på høyt nivå som legger vekt på idealene om kodelesbarhet og enkelhet. Akkurat nå kan du tenke på Python som forløperen til alle andre språk. Pythons enkle syntaks er ansvarlig for dens meteoriske økning i popularitet. Videre lar den konsise syntaksen deg bruke betydelig mer tid på å utvikle den grunnleggende strukturen, noe som gjør Python til et utmerket valg for maskinlæringsprosedyrer.
Pythons brukervennlighet er viktigere enn noe annet for å gjøre det til det mest foretrukne alternativet blant AI-ingeniører. Ikke desto mindre er det en høy ytelse og mye brukt programmeringsspråk som er i stand til komplekse prosedyrer for et bredt spekter av jobber og plattformer.
Når det gjelder dagens teknologi, er den mest avgjørende grunnen til at Python vanligvis er på toppen at AI-spesifikke rammer ble bygget for språket. TensorFlow, et verktøysett med åpen kildekode designet spesielt for maskinlæring som kan brukes til dyp nevrale nettverket trening og slutning, er en av de mest populære. Blant de andre AI-sentriske rammeverkene er:
- scikit lære — et Python-bibliotek for trening maskinlæringsmodeller.
- Keras er et programmeringsgrensesnitt for kompliserte matematiske beregninger.
- PyTorch er et Python-bibliotek for visuell og naturlig språkbehandling.
- Theano er en pakke som lar deg definere, optimalisere og evaluere matematiske uttrykk.
2. C + +
C++ er en dataspråkutvidelse som kan brukes til å lage nevrale nettverk. Hastigheten til C++ er den viktigste fordelen siden AI-utvikling krever kompliserte beregninger, og dette språket kan øke hastigheten på beregningene. Den har minnekontroll på lavt nivå og støtter aktiva-tvungne applikasjoner, ytelseskritiske applikasjoner og så videre.
C++ har en komplisert syntaks, men er rimeligere enn andre språk som Java. C++ kan brukes i programmering av kunstig intelligens for søkemotoroptimalisering og rangering.
En av grunnene til dette er språkets brede fleksibilitet, som gjør det ideelt for ressurskrevende applikasjoner. C++ er et programmeringsspråk på lavt nivå som forbedrer styringen av AI-modellen i produksjon. Og selv om C++ kanskje ikke er det første alternativet for AI-programmerere, er det verdt å merke seg at mange dype og maskinlæringsrammeverk er utviklet i C++.
TensorFlow, det mest populære rammeverket for maskinlæring, ble skrevet i C++. Den ble også brukt til å bygge Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding dyp læringsramme (Kaffe).
3. R Programmeringsspråk
R er det mest brukte standardspråket, og det ble først og fremst designet for statistisk analyse og grafisk datavisning. Det er et populært programmeringsspråk blant dataminere og statistikere. Den er åpen kildekode og har et betydelig AI-fellesskap. R er spesielt effektiv for forskning på kunstig intelligens som inkluderer tidsserieanalyse, statistisk testing, lineær og ikke-lineær modellering og klynging.
Språket er objektorientert, utvidbart og lar objekter manipuleres av andre språk. Rs effektivitet i databehandling og analyse er en av de viktigste fordelene. Den har også utmerkede kartferdigheter. R, derimot, er vanskelig å lære. Den er treg og har sikkerhetsfeil.
De utvidede pakkene bør vurderes mer enn de generelle egenskapene til R. Pakker som Gmodels, RODBC, OneR og Tm gir omfattende støtte for maskinlæringsoperasjoner. Når du begynner å lære, vil du se at statistikk er grunnlaget for AI og ML. Rs åpen kildekode-status indikerer at den er gratis å bruke. Den har en betydelig brukerbase.
4. JAVA
Java-programmeringsspråket er et høyt nivå, generelt formål, Objektorientert programmering Språk. Javas syntaks er sammenlignbar med C- og C++-språkene; Java er imidlertid ment å være selvstendig og har minimale avhengigheter. JAVA er uten tvil det mest brukte språket på planeten for en rekke aktiviteter, AI er en av dem.
Eksistensen av Virtual Machine Technology er den viktigste fordelen med å bruke programmeringsspråket JAVA. Hva gjør JVM egentlig? Vel, Java Virtual Machine forenkler implementeringsprosessen, og sparer deg for tid og energi fra å kompilere applikasjonen om og om igjen.
Big Data og AI er uløselig knyttet sammen, og de mest fremtredende Big Data-rammeverkene, som Fink, Hadoop, Hive og Spark, ble skrevet i Java. Det gir også en rekke AI-utviklingsrammer, inkludert Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j og MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java-biblioteket, Neuroph.
5. Skala
Scala er et programmeringsspråk som er statisk skrevet, høyt nivå, objektorientert og funksjonelt. Den ble opprettet med den hensikt å høste fordelene med Java og samtidig avbøte noen av feilene. Scala skapte en bedre metode for å bygge intelligent programvare ved å bruke Java Virtual Machine (JVM) miljøet. Den er kompatibel med Java og JavaScript, og den gjør utviklingen enklere, raskere og mer produktiv
Scala har blitt en viktig komponent i dataanalysesystemer som Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka og Akka Stream som et resultat av disse egenskapene. Scalas største ulemper inkluderer mangel på fellesskapsstøtte, begrenset adopsjon, bakoverkompatibilitetsbegrensninger og en høy læringskurve.
Breeze er det mest populære maskinlæringsverktøyet for Scala. Dette biblioteket kombinerer Matlabs funksjonalitet og Pythons NumPy-bibliotek. Det oppsto fra sammenslåingen av ScalaNLP- og Scala-prosjektene. Breeze inkluderer mange av beregningsmulighetene som kreves for å lage nåværende AI-systemer.
6. Julia
Julia er et annet avansert produkt som ikke har fått den anerkjennelsen eller støtten det fortjener. Ikke desto mindre skuffer ikke funksjonene. Dette programmeringsspråket er nyttig for en rekke jobber, men det utmerker seg ved tall og dataanalyse.
Julia er et annet avansert produkt som ikke har fått den anerkjennelsen eller støtten det fortjener. Ikke desto mindre skuffer ikke funksjonene. Dette programmeringsspråket er nyttig for en rekke jobber, men det utmerker seg ved tall og dataanalyse.
Julia leverer DataFrames for å håndtere datasett og utføre typiske datatransformasjoner for statistisk analyse og datavitenskap. JuliaGraphs-pakker lar deg jobbe med kombinatoriske data. Julia fungerer godt med databaser som bruker JDBC-, ODBC- og Spark-drivere. Det er det ideelle språket for å skape Dyp læring kode på backend. jl og Flux.jl er Julia-native, ekstremt sterke verktøy for maskinlæring og kunstig intelligens.
7. RUST
Rust er et multi-paradigme programmeringsspråk som prioriterer hastighet, sikkerhet og samtidighet. Rust har en syntaks som kan sammenlignes med C++, selv om den er betydelig mer minnesikker. Nullpekere, hengende pekere og dataløp er ikke tillatt. Minne og andre ressurser håndteres ved hjelp av en spesialisert metode som tilbyr forutsigbar håndtering med lite overhead, snarere enn gjennom automatisk søppelinnsamling.
I StackOverflows årlige utviklerundersøkelse ble programmeringsspråket med åpen kildekode kåret til det mest populære. Mange IT-bedrifter bruker Rust-prinsipper i sine prosjekter. Microsoft brukte Rust-prinsipper i sitt open source Verona-prosjekt. Rust regnes som et testspråk for sikker infrastrukturprogrammering.
Rust er et utfordrende språk å lære siden det trenger en forståelse av objektorienterte programmeringsideer. Den har en treg kompilator og enorme binære filer som et resultat. Det er bare noen få maskinlæringsbiblioteker utviklet eksplisitt i Rust. Imidlertid mange bindinger til felles maskinlæring rammeverk, som PyTorch eller TensorFlow, er tilgjengelige for utviklere.
8. lisp
Siden 1960-tallet har Lisp blitt mye brukt for vitenskapelige studier i fagene naturlige språk, teorembevis og løsning av kunstig intelligens-problemer. Lisp ble opprinnelig designet som et praktisk matematisk språk for programmering, men det ble raskt et populært alternativ blant AI-utviklere.
Mer betydelig, skaperen av Lisp (John McCarthy) var en stor skikkelse innen AI, og mye av arbeidet hans hadde blitt implementert i en lang periode.
Den primære motivasjonen for å utvikle Lisp var å etablere en levedyktig matematisk representasjon i kode. På grunn av denne iboende fordelen ble det raskt det foretrukne språket for AI-forskning. Mange datavitenskapelige konsepter, som rekursjon, tredatastrukturer og dynamisk skriving, ble oppfunnet i Lisp.
Lisp er utrolig effektiv og muliggjør veldig rask programkjøring. Lisp-programmer er mindre, raskere å designe, utfører raskere og er lettere å vedlikeholde enn C++ eller Java applikasjoner.
9. Prolog
Prolog, et av de tidligste programmeringsspråkene, er et sofistikert rammeverk som fungerer med tre elementer: fakta, regler og mål. En utvikler må identifisere alle tre delene før Prolog kan konstruere relasjoner mellom dem for å oppnå en spesifikk konklusjon ved å undersøke fakta og regler.
Prolog er i stand til å forstå og matche mønstre, finne og strukturere data logisk, og automatisk gå tilbake en prosess for å finne en bedre vei. Totalt sett er den beste bruken av dette språket i AI for problemløsning, der Prolog ser etter en løsning – eller flere.
Som et resultat brukes den i chatbots og virtuelle assistenter som IBMs Watson. Prolog er kanskje ikke så variert eller enkel å bruke som Python eller Java, men det kan være ganske nyttig. Prolog har blitt brukt til å utvikle en rekke AI-biblioteker. Zamia-AI, for eksempel, er et rammeverk som gir komponenter og verktøy for utvikling av åpen kildekode tale- og naturlig språkbehandlingssystemer.
Den Prolog-baserte maskinlæring pakker mlu, cplint og cplint datasett er også svært nyttige for å bygge kunstig intelligens.
konklusjonen
Å integrere AI-programvare i et allerede variert forretningsmiljø krever bruk av en rekke programmeringsverktøy, for eksempel flere språk, rammeverk og biblioteker. Disse teknologiene krever ofte ekstraordinære grader av kompetanse og ekspertise.
Alle språkene nevnt ovenfor er utmerkede valg for kunstig intelligens-prosjekter. Det er rett og slett et spørsmål om å velge det ideelle prosjektet for dine behov. Med en grunnleggende forståelse av prosjektet kan du velge det mest passende språket og øke bedriftens effektivitet. Lykke til med ditt neste AI-prosjekt!
Legg igjen en kommentar