Creșterea cererii de inteligență artificială a necesitat angajarea unui număr tot mai mare de ingineri, cercetători și programatori. Este imposibil de imaginat existența fără impactul sau contribuția AI. Inteligența artificială este omniprezentă, de la căutările de locuri de muncă la detectarea e-mailurilor spam, partajarea călătoriei la conexiunile la rețelele sociale și ne face viața mai bună și mai ușoară.
AI vă poate ajuta compania să economisească timp și bani prin automatizarea și îmbunătățirea procedurilor obișnuite. Odată ce AI este pusă la punct, puteți fi sigur că acele activități vor fi finalizate mai rapid, mai precis și mai fiabil decât ar putea o persoană. Cu toate acestea, pentru a încorpora AI în sistemele și serviciile companiei dvs., veți avea nevoie de dezvoltatori de software capabili să facă acest lucru.
În plus, acești dezvoltatori vor trebui să fie familiarizați cu cele mai bune limbaje AI. Fiecare limbă are propriul său set de puncte forte și limitări, precum și trăsături distincte. Depinde de dvs. să determinați care caracteristici sunt cele mai potrivite pentru nevoile dvs.
Să începem și să ne uităm la unele dintre cele mai importante limbaje de programare pentru AI.
1. Piton
Python este un limbaj de programare de nivel înalt, interpretat, orientat pe obiecte, care subliniază idealurile de lizibilitate și simplitate a codului. În acest moment, s-ar putea să vă gândiți la Python ca precursorul tuturor celorlalte limbi. Sintaxa simplă a lui Python este responsabilă pentru creșterea sa fulgerătoare în popularitate. În plus, sintaxa concisă vă permite să petreceți mult mai mult timp dezvoltării structurii fundamentale, făcând din Python o alegere excelentă pentru procedurile de învățare automată.
Ușurința de utilizare a lui Python este mai importantă decât orice altceva pentru a face din acesta opțiunea cea mai preferată printre inginerii AI. Cu toate acestea, este un instrument performant și utilizat pe scară largă limbaj de programare capabil de proceduri complexe pentru o gamă largă de locuri de muncă și platforme.
În ceea ce privește tehnologia actuală, cel mai important motiv pentru care Python este de obicei în frunte este că cadrele specifice AI au fost create pentru limbaj. TensorFlow, un set de instrumente open-source conceput în special pentru învățarea automată, care poate fi folosit pentru deep rețele neuronale antrenament și inferență, este una dintre cele mai populare. Printre celelalte cadre centrate pe AI se numără:
- scikit-learn — o bibliotecă Python pentru antrenament modele de învățare automată.
- Keras este o interfață de programare pentru calcule matematice complicate.
- PyTorch este o bibliotecă Python pentru procesarea limbajului vizual și natural.
- Theano este un pachet care vă permite să definiți, să optimizați și să evaluați expresii matematice.
2. C ++
C++ este o extensie de limbaj de calculator care poate fi folosită pentru a crea rețele neuronale. Viteza C++ este cel mai semnificativ avantaj, deoarece dezvoltarea AI necesită calcule complicate, iar acest limbaj poate accelera calculele. Are control la nivel scăzut al memoriei și acceptă aplicații care necesită active, aplicații critice pentru performanță și așa mai departe.
C++ are o sintaxă complicată, dar este mai puțin costisitoare decât alte limbaje precum Java. C++ poate fi folosit în programarea cu inteligență artificială pentru optimizarea și clasarea motoarelor de căutare.
Unul dintre motivele pentru aceasta este flexibilitatea largă a limbajului, ceea ce o face ideală pentru aplicațiile care necesită mult resurse. C++ este un limbaj de programare de nivel scăzut care îmbunătățește gestionarea modelului AI în producție. Și, deși C++ poate să nu fie prima opțiune pentru programatorii AI, merită remarcat faptul că multe cadre de învățare profundă și automată sunt dezvoltate în C++.
TensorFlow, cel mai popular cadru de învățare automată, a fost scris în C++. De asemenea, a fost folosit pentru a construi arhitectura convoluțională pentru încorporarea rapidă a caracteristicilor cadru de învățare profundă (Cafea).
3. R Limbaj de programare
R este limbajul standard cel mai frecvent utilizat și a fost conceput în primul rând pentru analiza statistică și afișarea grafică a datelor. Este un limbaj de programare popular printre mineri de date și statisticieni. Este open-source și are o comunitate AI considerabilă. R este deosebit de eficient pentru cercetarea Inteligenței Artificiale, care încorporează analiza seriilor temporale, testarea statistică, modelarea liniară și neliniară și gruparea.
Limbajul este orientat pe obiecte, extensibil și permite ca obiectele să fie manipulate de alte limbaje. Eficiența lui R în procesarea și analiza datelor este unul dintre avantajele sale cele mai semnificative. De asemenea, are abilități excelente de graficare. R, pe de altă parte, este greu de învățat. Este lent și are defecte de securitate.
Pachetele extinse ar trebui considerate mai mult decât capacitățile generale ale R. Pachete precum Gmodels, RODBC, OneR și Tm oferă suport extins pentru operațiunile de învățare automată. Odată ce începeți să învățați, veți vedea că statisticile sunt fundamentul AI și ML. Starea open-source a lui R indică faptul că este liber de utilizat. Are o bază de utilizatori considerabilă.
4. JAVA
Limbajul de programare Java este un nivel înalt, cu scop general, programare orientată obiect limba. Sintaxa Java este comparabilă cu cea a limbajelor C și C++; cu toate acestea, Java este menit să fie autonom și are dependențe minime. JAVA este, fără îndoială, cel mai utilizat limbaj de pe planetă pentru o varietate de activități, AI fiind una dintre ele.
Existența tehnologiei mașinii virtuale este cel mai semnificativ avantaj al utilizării limbajului de programare JAVA. Ce face mai exact JVM? Ei bine, Java Virtual Machine simplifică procesul de implementare, economisind timp și energie de la compilarea aplicației din nou și din nou.
Big Data și AI sunt indisolubil legate, iar cele mai importante cadre de Big Data, cum ar fi Fink, Hadoop, Hive și Spark, au fost scrise în Java. De asemenea, oferă o serie de cadre de dezvoltare AI, inclusiv Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j și MOA, OenNLP, Kubeflow, biblioteca Deep Java, Neuroph.
5. Scala
Scala este un limbaj de programare tip static, de nivel înalt, orientat pe obiecte și funcțional. A fost creat cu intenția de a culege beneficiile Java, atenuând în același timp unele dintre defectele sale. Scala a creat o metodă mai bună pentru construirea de software inteligent folosind mediul Java Virtual Machine (JVM). Este compatibil cu Java și JavaScript și face dezvoltarea mai ușoară, mai rapidă și mai productivă
Scala a devenit o componentă esențială a sistemelor de analiză a datelor, cum ar fi Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka și Akka Stream, ca urmare a acestor caracteristici. Principalele dezavantaje ale Scala includ lipsa suportului comunității, adoptarea limitată, constrângerile de compatibilitate inversă și o curbă mare de învățare.
Breeze este cel mai popular instrument de învățare automată pentru Scala. Această bibliotecă combină funcționalitatea Matlab și biblioteca NumPy a lui Python. A luat naștere din fuziunea proiectelor ScalaNLP și Scala. Breeze include multe dintre capacitățile de calcul necesare pentru a crea sisteme AI actuale.
6. Julia
Julia este un alt produs de ultimă generație care nu a primit recunoașterea sau sprijinul comunității pe care îl merită. Cu toate acestea, caracteristicile sale nu dezamăgește. Acest limbaj de programare este util pentru o varietate de locuri de muncă, dar excelează la cifre și la analiza datelor.
Julia este un alt produs de ultimă generație care nu a primit recunoașterea sau sprijinul comunității pe care îl merită. Cu toate acestea, caracteristicile sale nu dezamăgește. Acest limbaj de programare este util pentru o varietate de locuri de muncă, dar excelează la cifre și la analiza datelor.
Julia oferă DataFrames pentru a se ocupa de seturi de date și pentru a efectua transformări tipice de date pentru analiza statistică și știința datelor. Pachetele JuliaGraphs vă permit să lucrați cu date combinatorii. Julia funcționează bine cu bazele de date folosind drivere JDBC, ODBC și Spark. Este limbajul ideal pentru a crea Invatare profunda cod pe backend. jl și Flux.jl sunt instrumente native din Julia, extrem de puternice pentru învățare automată și inteligență artificială.
7. RUGINI
Rust este un limbaj de programare cu mai multe paradigme care acordă prioritate vitezei, siguranței și concurenței. Rust are o sintaxă comparabilă cu C++, deși este mult mai sigură pentru memorie. Indicatorii nuli, indicatorii suspendați și cursele de date nu sunt permise. Memoria și alte resurse sunt gestionate folosind o metodă specializată care oferă o gestionare previzibilă cu o suprasolicitare redusă, mai degrabă decât prin colectarea automată a gunoiului.
În sondajul anual al dezvoltatorilor StackOverflow, limbajul de programare open-source a fost numit cel mai popular. Multe companii IT folosesc principiile Rust în proiectele lor. Microsoft a folosit principiile Rust în proiectul său open-source Verona. Rust este considerat un limbaj de testare pentru programarea sigură a infrastructurii.
Rust este un limbaj dificil de învățat, deoarece are nevoie de o înțelegere a ideilor de programare orientată pe obiecte. Are un compilator lent și fișiere binare uriașe ca rezultat. Există doar câteva biblioteci de învățare automată dezvoltate în mod expres în Rust. Cu toate acestea, numeroase legături la comun masina de învățare cadre, cum ar fi PyTorch sau TensorFlow, sunt disponibile pentru dezvoltatori.
8. Foșnet
Începând cu anii 1960, Lisp a fost utilizat pe scară largă pentru studii științifice în disciplinele limbilor naturale, demonstrații de teoreme și soluționarea problemelor de inteligență artificială. Lisp a fost conceput inițial ca un limbaj matematic practic pentru programare, dar a devenit rapid o opțiune populară în rândul dezvoltatorilor AI.
Mai semnificativ, creatorul lui Lisp (John McCarthy) a fost o figură majoră în domeniul AI și o mare parte din munca sa fusese implementată pentru o perioadă lungă de timp.
Motivația principală pentru dezvoltarea Lisp a fost stabilirea unei reprezentări matematice viabile în cod. Datorită acestui avantaj intrinsec, a devenit rapid limbajul de alegere pentru cercetarea AI. Multe concepte informatice, cum ar fi recursiunea, structurile de date arborescente și tastarea dinamică, au fost inventate în Lisp.
Lisp este incredibil de eficient și permite execuția programului foarte rapidă. Programele Lisp sunt mai mici, mai rapide de proiectat, au performanțe mai rapide și sunt mai ușor de întreținut decât C++ sau Java aplicatii.
9. Prolog
Prolog, unul dintre cele mai vechi limbaje de programare, este un cadru sofisticat care funcționează cu trei elemente: fapte, reguli și obiective. Un dezvoltator trebuie să identifice toate cele trei piese înainte ca Prolog să poată construi relații între ele pentru a ajunge la o concluzie specifică prin examinarea faptelor și regulilor.
Prolog este capabil să înțeleagă și să potrivească modele, să găsească și să structureze datele în mod logic și să retragă automat un proces pentru a descoperi o cale mai bună. În general, cea mai bună aplicație a acestui limbaj în AI este pentru rezolvarea problemelor, unde Prolog caută o soluție sau mai multe.
Ca rezultat, este folosit în chatbot și asistenți virtuali, cum ar fi Watson de la IBM. Prolog poate să nu fie la fel de divers sau simplu de utilizat ca Python sau Java, dar poate fi destul de util. Prolog a fost folosit pentru a dezvolta o serie de biblioteci AI. Zamia-AI, de exemplu, este un cadru care oferă componente și instrumente pentru dezvoltarea sistemelor open-source de procesare a vorbirii și a limbajului natural.
Bazat pe Prolog masina de învățare pachetele mlu, cplint și seturile de date cplint sunt, de asemenea, foarte utile pentru construirea inteligenței artificiale.
Concluzie
Integrarea software-ului AI într-un mediu de afaceri deja variat necesită utilizarea unei game de instrumente de programare, cum ar fi mai multe limbi, cadre și biblioteci. Aceste tehnologii necesită frecvent grade extraordinare de competență și expertiză.
Toate limbile menționate mai sus sunt alegeri excelente pentru proiectele de inteligență artificială. Este doar o chestiune de a selecta proiectul ideal pentru nevoile tale. Cu o înțelegere de bază a proiectului, puteți selecta limba cea mai potrivită și puteți crește eficiența companiei dvs. Succes cu următorul tău proiect AI!
Lasă un comentariu