ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ[ਛੁਪਾਓ][ਦਿਖਾਓ]
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਮੰਗ ਵਿੱਚ ਵਾਧੇ ਨੇ ਇੰਜਨੀਅਰਾਂ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਦੀ ਵਧਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਕੀਤੀ ਹੈ। AI ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਜਾਂ ਯੋਗਦਾਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਹੋਂਦ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ। AI ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਹੈ, ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਖੋਜ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਪੈਮ ਮੇਲ ਖੋਜ ਤੱਕ, ਰਾਈਡ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਤੱਕ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਾਡੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਅਤੇ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
AI ਨਿਯਮਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕੇ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਪੈਸਾ ਬਚਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ AI ਲਾਗੂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸਾ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਉਹ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ, ਸਹੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੂਰੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਣਗੀਆਂ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧੀਆ AI ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਹਰ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਗੁਣ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਕਿਹੜੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਆਂ ਹਨ।
ਆਉ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ ਅਤੇ ਏਆਈ ਲਈ ਕੁਝ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖੀਏ।
1. ਪਾਈਥਨ
ਪਾਈਥਨ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ, ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ, ਆਬਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ ਜੋ ਕੋਡ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸਰਲਤਾ ਦੇ ਆਦਰਸ਼ਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਸਮੇਂ, ਤੁਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਾਰੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ ਪੂਰਵ-ਸੂਚਕ ਵਜੋਂ ਸੋਚ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਪਾਈਥਨ ਦਾ ਸਧਾਰਨ ਸੰਟੈਕਸ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਵਾਧੇ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸੰਖੇਪ ਸੰਟੈਕਸ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਾਇਥਨ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਮਿੱਤਰਤਾ ਇਸ ਨੂੰ ਏਆਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਪਸੰਦੀਦਾ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਇਹ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ ਨੌਕਰੀਆਂ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ।
ਮੌਜੂਦਾ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਪਾਈਥਨ ਦੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਹੋਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਲਈ AI-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫਰੇਮਵਰਕ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਨ। TensorFlow, ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਟੂਲਕਿੱਟ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਡੂੰਘਾਈ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹਨ. ਹੋਰ AI-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਹਨ:
- ਵਿਗਿਆਨ-ਸਿੱਖੋ — ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਡਲ.
- ਕੇਰਸ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਿਤਿਕ ਗਣਨਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਇੰਟਰਫੇਸ ਹੈ।
- ਪਾਈਟੋਰਚ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ।
- ਥੀਨੋ ਇੱਕ ਪੈਕੇਜ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਣਿਤਿਕ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ, ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
2. C ++
C++ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਭਾਸ਼ਾ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਹੈ ਜੋ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ. C++ ਦੀ ਗਤੀ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ AI ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਨਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਭਾਸ਼ਾ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਘੱਟ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਮੈਮੋਰੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਪੱਤੀ-ਮਜਬੂਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
C++ ਦਾ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੰਟੈਕਸ ਹੈ ਪਰ ਇਹ ਜਾਵਾ ਵਰਗੀਆਂ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ। C++ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਖੋਜ ਇੰਜਨ ਔਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਰੈਂਕਿੰਗ ਲਈ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਦਾ ਇੱਕ ਕਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਲਚਕਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਸਰੋਤ-ਸੰਬੰਧੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। C++ ਇੱਕ ਨਿਮਨ-ਪੱਧਰੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ ਜੋ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ AI ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅਤੇ, ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਲਈ C++ ਪਹਿਲਾ ਵਿਕਲਪ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ, ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ C++ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੂੰਘੇ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
TensorFlow, ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ, C++ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਫਾਸਟ ਫੀਚਰ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਲਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਫਰੇਮਵਰਕ (ਕੈਫੇ)।
3. ਆਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ
R ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਮਿਆਰੀ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਡੇਟਾ ਡਿਸਪਲੇ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਮਾਈਨਰਾਂ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ। ਇਹ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ AI ਭਾਈਚਾਰਾ ਹੈ। ਆਰ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਖੋਜ ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ ਜੋ ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅੰਕੜਾ ਟੈਸਟਿੰਗ, ਲੀਨੀਅਰ ਅਤੇ ਨਾਨਲਾਈਨਰ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਭਾਸ਼ਾ ਵਸਤੂ-ਮੁਖੀ, ਵਿਸਤਾਰਯੋਗ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਦੂਜੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਆਰ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਇਸਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਚਾਰਟਿੰਗ ਹੁਨਰ ਵੀ ਹਨ। ਆਰ, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਸਿੱਖਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ. ਇਹ ਸੁਸਤ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ ਖਾਮੀਆਂ ਹਨ।
ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੂੰ ਆਰ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੀਆਂ ਆਮ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਝਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। Gmodels, RODBC, OneR, ਅਤੇ Tm ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖੋਗੇ ਕਿ ਅੰਕੜੇ AI ਅਤੇ ML ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ਹਨ। R ਦੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸਥਿਤੀ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਵਰਤਣ ਲਈ ਸੁਤੰਤਰ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਧਾਰ ਹੈ.
4. ਜਾਵ
ਜਾਵਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ, ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਹੈ, ਆਬਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਜਾਵਾ ਦਾ ਸੰਟੈਕਸ C ਅਤੇ C++ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾਯੋਗ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, Java ਦਾ ਮਤਲਬ ਸਵੈ-ਨਿਰਭਰ ਹੋਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਨਿਰਭਰਤਾ ਹੈ। JAVA ਦਲੀਲ ਨਾਲ ਗ੍ਰਹਿ 'ਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ, AI ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।
ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ JAVA ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦਾ ਹੈ। JVM ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਖੈਰ, ਜਾਵਾ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਏਆਈ ਅਟੁੱਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫਿੰਕ, ਹੈਡੂਪ, ਹਾਈਵ ਅਤੇ ਸਪਾਰਕ, ਜਾਵਾ ਵਿੱਚ ਲਿਖੇ ਗਏ ਸਨ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ AI ਵਿਕਾਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j, ਅਤੇ MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ, Neuroph ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
5. ਸਕੇਲਾ
ਸਕੇਲਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ ਜੋ ਸਥਿਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟਾਈਪ ਕੀਤੀ, ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ, ਵਸਤੂ-ਮੁਖੀ, ਅਤੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਹੈ। ਇਹ ਜਾਵਾ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਸ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਖਾਮੀਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਸਕਾਲਾ ਨੇ ਜਾਵਾ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨ (JVM) ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਇਹ Java ਅਤੇ JavaScript ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਆਸਾਨ, ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਲਾਭਕਾਰੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਸਕੇਲਾ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਪਾਚੇ ਫਲਿੰਕ, ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ, ਅਪਾਚੇ ਕਾਫਕਾ, ਅਤੇ ਅੱਕਾ ਸਟ੍ਰੀਮ ਦਾ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ਸਕੇਲਾ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਕਮੀਆਂ ਵਿੱਚ ਭਾਈਚਾਰਕ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਘਾਟ, ਸੀਮਤ ਗੋਦ ਲੈਣ, ਪਿਛੜੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਉੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਕਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਬ੍ਰੀਜ਼ Scala ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਟੂਲ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ Matlab ਦੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ Python ਦੀ NumPy ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਇਹ ScalaNLP ਅਤੇ Scala ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੇ ਰਲੇਵੇਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਬ੍ਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ AI ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਗਣਨਾਤਮਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
6. ਜੂਲੀਆ
ਜੂਲੀਆ ਇੱਕ ਹੋਰ ਉੱਚ-ਅੰਤ ਵਾਲਾ ਉਤਪਾਦ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਉਹ ਮਾਨਤਾ ਜਾਂ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਮਿਲਿਆ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਇਹ ਹੱਕਦਾਰ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਇਸ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਿਰਾਸ਼ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ. ਇਹ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਲਈ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੈ।
ਜੂਲੀਆ ਇੱਕ ਹੋਰ ਉੱਚ-ਅੰਤ ਵਾਲਾ ਉਤਪਾਦ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਉਹ ਮਾਨਤਾ ਜਾਂ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਮਿਲਿਆ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਇਹ ਹੱਕਦਾਰ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਇਸ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਿਰਾਸ਼ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ. ਇਹ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਲਈ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੈ।
ਜੂਲੀਆ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਲਈ ਆਮ ਡੇਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। JuliaGraphs ਪੈਕੇਜ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੰਯੁਕਤ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਜੂਲੀਆ ਜੇਡੀਬੀਸੀ, ਓਡੀਬੀਸੀ, ਅਤੇ ਸਪਾਰਕ ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਬੈਕਐਂਡ 'ਤੇ ਕੋਡ. jl ਅਤੇ Flux.jl ਜੂਲੀਆ-ਮੂਲ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਮਜ਼ਬੂਤ ਟੂਲ।
7. ਰੁਸਟ
ਜੰਗਾਲ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ ਜੋ ਗਤੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਅਤੇ ਸਮਰੂਪਤਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਜੰਗਾਲ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਟੈਕਸ C++ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾਯੋਗ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੈਮੋਰੀ-ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ। ਨਲ ਪੁਆਇੰਟਰ, ਡੰਗਲਿੰਗ ਪੁਆਇੰਟਰ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਰੇਸ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮੈਮੋਰੀ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕੂੜਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਓਵਰਹੈੱਡ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਯੋਗ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਟੈਕਓਵਰਫਲੋ ਦੇ ਸਲਾਨਾ ਡਿਵੈਲਪਰ ਸਰਵੇਖਣ ਵਿੱਚ, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਨਾਮ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ IT ਕਾਰੋਬਾਰ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਜੰਗਾਲ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਨੇ ਆਪਣੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਵੇਰੋਨਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਜੰਗਾਲ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ। ਜੰਗਾਲ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਜੰਗਾਲ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਨੂੰ ਆਬਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੁਸਤ ਕੰਪਾਈਲਰ ਅਤੇ ਵੱਡੀਆਂ ਬਾਈਨਰੀ ਫਾਈਲਾਂ ਹਨ। ਰਸਟ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀਆਂ ਕੁਝ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਆਮ ਲਈ ਕਈ ਬੰਧਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ PyTorch ਜਾਂ TensorFlow, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹਨ।
8. ਲਿਸਪ
1960 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਤੋਂ, ਲਿਸਪ ਦੀ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਮੇਯ ਪ੍ਰਮਾਣਾਂ, ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੇ ਹੱਲ ਲਈ ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਧਿਐਨ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਲਿਸਪ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਗਣਿਤਿਕ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਪਰ ਇਹ ਜਲਦੀ ਹੀ AI ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਕਲਪ ਬਣ ਗਿਆ।
ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਲਿਸਪ (ਜੌਨ ਮੈਕਕਾਰਥੀ) ਦਾ ਸਿਰਜਣਹਾਰ ਏਆਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਸੀ, ਅਤੇ ਉਸਦਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਕੰਮ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਲਿਸਪ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁੱਖ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਗਣਿਤਿਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ ਸੀ। ਇਸ ਅੰਦਰੂਨੀ ਫਾਇਦੇ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਇਹ ਜਲਦੀ ਹੀ ਏਆਈ ਖੋਜ ਲਈ ਪਸੰਦ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਬਣ ਗਈ। ਲਿਸਪ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਸੰਕਲਪਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੀਕਰਸ਼ਨ, ਟ੍ਰੀ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ, ਅਤੇ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਟਾਈਪਿੰਗ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।
ਲਿਸਪ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਲਿਸਪ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਛੋਟੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਲਣਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ C++ ਜਾਂ Java ਕਾਰਜ.
9. ਪ੍ਰੋਲੋ
ਪ੍ਰੋਲੋਗ, ਸਭ ਤੋਂ ਪੁਰਾਣੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ, ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਢਾਂਚਾ ਹੈ ਜੋ ਤਿੰਨ ਤੱਤਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਤੱਥ, ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼। ਤੱਥਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਿੱਟੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੋਲੋਗ ਦੁਆਰਾ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਨੂੰ ਸਾਰੇ ਤਿੰਨ ਟੁਕੜਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਪ੍ਰੋਲੋਗ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਮੇਲ ਕਰਨ, ਤਰਕ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਸੰਰਚਨਾ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਮਾਰਗ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕਲੀ ਪਿੱਛੇ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, AI ਵਿੱਚ ਇਸ ਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਪਯੋਗ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ Prolog ਇੱਕ ਹੱਲ ਲੱਭਦਾ ਹੈ—ਜਾਂ ਕਈ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਈਬੀਐਮ ਦੇ ਵਾਟਸਨ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਲੋਗ ਪਾਈਥਨ ਜਾਂ ਜਾਵਾ ਵਾਂਗ ਵਰਤਣ ਲਈ ਵਿਭਿੰਨ ਜਾਂ ਸਧਾਰਨ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ, ਫਿਰ ਵੀ ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਲੋਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਈ ਏਆਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। Zamia-AI, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸਪੀਚ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਅਤੇ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰੋਲੋਗ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੈਕੇਜ mlu, cplint, ਅਤੇ cplint ਡੇਟਾਸੇਟ ਵੀ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਹਨ।
ਸਿੱਟਾ
ਏਆਈ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਵਿਭਿੰਨ ਵਪਾਰਕ ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਟੂਲ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਫਰੇਮਵਰਕ, ਅਤੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਅਕਸਰ ਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀਆਂ ਅਸਧਾਰਨ ਡਿਗਰੀਆਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਉੱਪਰ ਦੱਸੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਵਿਕਲਪ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਮੁਢਲੀ ਸਮਝ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਂ ਭਾਸ਼ਾ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਅਗਲੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਸ਼ੁਭਕਾਮਨਾਵਾਂ!
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ