Prudký nárast dopytu po umelej inteligencii si vyžiadal najímanie čoraz väčšieho počtu inžinierov, výskumníkov a programátorov. Nie je možné si predstaviť existenciu bez vplyvu alebo príspevku AI. Umelá inteligencia je všadeprítomná, od hľadania práce po zisťovanie spamu, zdieľanie jázd až po pripojenia na sociálne siete, a robí náš život lepším a jednoduchším.
Umelá inteligencia môže vašej spoločnosti pomôcť ušetriť čas a peniaze automatizáciou a zlepšovaním pravidelných postupov. Keď je AI zavedená, môžete si byť istí, že tieto činnosti budú dokončené rýchlejšie, presnejšie a spoľahlivejšie, ako by to mohol urobiť človek. Ak však chcete začleniť AI do systémov a služieb vašej spoločnosti, budete potrebovať vývojárov softvéru, ktorí sú toho schopní.
Okrem toho budú musieť byť títo vývojári oboznámení s najlepšími jazykmi AI. Každý jazyk má svoj vlastný súbor silných stránok a obmedzení, ako aj odlišné črty. Je na vás, aby ste určili, ktoré funkcie sú pre vaše potreby najvhodnejšie.
Začnime a pozrime sa na niektoré z najlepších programovacích jazykov pre AI.
1. Pytón
Python je vysokoúrovňový, interpretovaný, objektovo orientovaný programovací jazyk, ktorý kladie dôraz na ideály čitateľnosti a jednoduchosti kódu. Práve teraz si môžete myslieť, že Python je predchodcom všetkých ostatných jazykov. Jednoduchá syntax jazyka Python je zodpovedná za jeho raketový nárast popularity. Stručná syntax vám navyše umožňuje stráviť oveľa viac času vývojom základnej štruktúry, vďaka čomu je Python vynikajúcou voľbou pre postupy strojového učenia.
Užívateľská prívetivosť Pythonu je dôležitejšia než čokoľvek iné, pretože z neho robí najpreferovanejšiu možnosť medzi inžiniermi AI. Napriek tomu je vysoko výkonný a široko používaný programovací jazyk schopný zložitých postupov pre širokú škálu pracovných miest a platforiem.
Pokiaľ ide o súčasnú technológiu, najdôležitejším dôvodom, prečo je Python zvyčajne na vrchole, je to, že pre tento jazyk boli vytvorené rámce špecifické pre AI. TensorFlow, súprava nástrojov s otvoreným zdrojovým kódom navrhnutá špeciálne pre strojové učenie, ktoré je možné použiť na hlboké neurónové sieť školenia a inferencie, je jedným z najpopulárnejších. Medzi ďalšie rámce zamerané na AI patria:
- scikit naučiť — knižnica Python na školenie modely strojového učenia.
- KERAS je programovacie rozhranie pre komplikované matematické výpočty.
- PyTorch je knižnica Pythonu na spracovanie vizuálneho a prirodzeného jazyka.
- Theano je balík, ktorý vám umožňuje definovať, optimalizovať a vyhodnocovať matematické výrazy.
2. C + +
C++ je rozšírenie počítačového jazyka, ktoré možno použiť na vytváranie neurálne siete. Rýchlosť C++ je najvýznamnejšou výhodou, pretože vývoj AI vyžaduje komplikované výpočty a tento jazyk môže výpočty urýchliť. Má riadenie pamäte na nízkej úrovni a podporuje aplikácie vynútené aktívami, aplikácie kritické pre výkon atď.
C++ má komplikovanú syntax, ale je lacnejší ako iné jazyky, ako napríklad Java. C++ možno použiť v programovaní umelej inteligencie na optimalizáciu a hodnotenie pre vyhľadávače.
Jedným z dôvodov je široká flexibilita jazyka, vďaka čomu je ideálny pre aplikácie náročné na zdroje. C++ je nízkoúrovňový programovací jazyk, ktorý zlepšuje riadenie modelu AI vo výrobe. A hoci C++ nemusí byť prvou možnosťou pre programátorov AI, stojí za zmienku, že v C++ je vyvinutých mnoho rámcov hlbokého a strojového učenia.
TensorFlow, najpopulárnejší rámec strojového učenia, bol napísaný v C++. Bol tiež použitý na vytvorenie konvolučnej architektúry pre rýchle vkladanie funkcií rámec hlbokého učenia (Caffe).
3. R Programovací jazyk
R je najčastejšie používaný štandardný jazyk a bol navrhnutý predovšetkým na štatistickú analýzu a grafické zobrazenie údajov. Ide o obľúbený programovací jazyk medzi baníkmi údajov a štatistikmi. Je to open source a má veľkú komunitu AI. R je obzvlášť účinný pre výskum umelej inteligencie, ktorý zahŕňa analýzu časových radov, štatistické testovanie, lineárne a nelineárne modelovanie a zhlukovanie.
Jazyk je objektovo orientovaný, rozšíriteľný a umožňuje manipuláciu s objektmi inými jazykmi. Efektívnosť R pri spracovaní a analýze údajov je jednou z jeho najvýznamnejších výhod. Má tiež vynikajúce mapovacie schopnosti. R, na druhej strane, je ťažké sa naučiť. Je pomalý a má bezpečnostné chyby.
Rozšírené balíky by sa mali brať do úvahy viac než len všeobecné možnosti R. Balíky ako Gmodels, RODBC, OneR a Tm poskytujú rozsiahlu podporu pre operácie strojového učenia. Keď sa začnete učiť, uvidíte, že štatistika je základom AI a ML. Stav otvoreného zdroja R naznačuje, že je možné ho používať zadarmo. Má veľkú užívateľskú základňu.
4. JAVA
Programovací jazyk Java je vysokoúrovňový, univerzálny, objektovo orientované programovanie Jazyk. Syntax Java je porovnateľná so syntaxou jazykov C a C++; Java však má byť samostatná a má minimálne závislosti. JAVA je pravdepodobne najpoužívanejším jazykom na planéte pre rôzne činnosti, pričom jednou z nich je AI.
Existencia technológie virtuálnych strojov je najvýznamnejšou výhodou využitia programovacieho jazyka JAVA. Čo presne robí JVM? Java Virtual Machine zjednodušuje proces implementácie a šetrí vám čas a energiu pri opakovanom zostavovaní aplikácie.
Big Data a AI sú neoddeliteľne spojené a najvýznamnejšie rámce Big Data, ako sú Fink, Hadoop, Hive a Spark, boli napísané v Jave. Poskytuje tiež množstvo rámcov vývoja AI, vrátane Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j a MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java library, Neuroph.
5. Scala
Scala je programovací jazyk, ktorý je staticky typovaný, vysokoúrovňový, objektovo orientovaný a funkčný. Bol vytvorený so zámerom využiť výhody Javy a zároveň zmierniť niektoré jej nedostatky. Scala vytvorila lepšiu metódu na vytváranie inteligentného softvéru pomocou prostredia Java Virtual Machine (JVM). Je kompatibilný s Java a JavaScript a uľahčuje, zrýchľuje a zvyšuje produktivitu vývoja
V dôsledku týchto charakteristík sa Scala stala základnou súčasťou systémov analýzy údajov, ako sú Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka a Akka Stream. Medzi hlavné nevýhody Scala patrí nedostatočná podpora komunity, obmedzené prijatie, obmedzenia spätnej kompatibility a vysoká krivka učenia.
Breeze je najobľúbenejší nástroj strojového učenia pre Scala. Táto knižnica kombinuje funkčnosť Matlabu a knižnicu NumPy Pythonu. Vznikla zlúčením projektov ScalaNLP a Scala. Breeze obsahuje mnoho výpočtových schopností potrebných na vytvorenie súčasných systémov AI.
6. Julie
Julia je ďalší špičkový produkt, ktorý nezískal uznanie ani podporu komunity, aké by si zaslúžil. Jeho vlastnosti však nesklamú. Tento programovací jazyk je užitočný pre rôzne úlohy, ale vyniká v číslach a analýze údajov.
Julia je ďalší špičkový produkt, ktorý nezískal uznanie ani podporu komunity, aké by si zaslúžil. Jeho vlastnosti však nesklamú. Tento programovací jazyk je užitočný pre rôzne úlohy, ale vyniká v číslach a analýze údajov.
Julia poskytuje DataFrames na prácu so súbormi údajov a na vykonávanie typických transformácií údajov pre štatistickú analýzu a vedu o údajoch. Balíky JuliaGraphs vám umožňujú pracovať s kombinatorickými údajmi. Julia dobre funguje s databázami pomocou ovládačov JDBC, ODBC a Spark. Je to ideálny jazyk na tvorbu Deep Learning kód na backende. jl a Flux.jl je Julia-native, extrémne silné nástroje pre strojové učenie a umelú inteligenciu.
7. HRDZA
Rust je multiparadigmový programovací jazyk, ktorý uprednostňuje rýchlosť, bezpečnosť a súbežnosť. Rust má syntax porovnateľnú s C++, aj keď je podstatne bezpečnejší na pamäť. Nulové ukazovatele, visiace ukazovatele a dátové preteky nie sú povolené. S pamäťou a ďalšími zdrojmi sa pracuje pomocou špecializovanej metódy, ktorá ponúka predvídateľnú správu s malou réžiou, a nie prostredníctvom automatického zberu odpadu.
V každoročnom prieskume vývojárov StackOverflow bol programovací jazyk s otvoreným zdrojom označený za najobľúbenejší. Mnoho IT firiem využíva vo svojich projektoch princípy Rust. Microsoft využil princípy Rust vo svojom open-source projekte Verona. Rust je považovaný za testovací jazyk pre bezpečné programovanie infraštruktúry.
Rust je náročný jazyk na učenie, pretože si vyžaduje pochopenie objektovo orientovaného programovania. Má pomalý kompilátor a výsledkom je obrovské binárne súbory. Existuje len niekoľko knižníc strojového učenia vyvinutých výslovne v Ruste. Avšak, početné väzby na spoločné strojové učenie pre vývojárov sú k dispozícii rámce, ako napríklad PyTorch alebo TensorFlow.
8. šišlavost
Od 1960. rokov XNUMX. storočia bol Lisp široko využívaný na vedecké štúdium v disciplínach prirodzených jazykov, dokazovania viet a riešení problémov umelej inteligencie. Lisp bol pôvodne navrhnutý ako praktický matematický jazyk na programovanie, ale rýchlo sa stal populárnou možnosťou medzi vývojármi AI.
Ešte dôležitejšie je, že tvorca Lispa (John McCarthy) bol hlavnou postavou v oblasti AI a veľká časť jeho práce bola implementovaná už dlhú dobu.
Primárnou motiváciou pre vývoj Lisp bolo vytvoriť životaschopnú matematickú reprezentáciu v kóde. Vďaka tejto vnútornej výhode sa rýchlo stal jazykom voľby pre výskum AI. Mnoho konceptov počítačových vied, ako je rekurzia, stromové dátové štruktúry a dynamické písanie, bolo vynájdených v Lispe.
Lisp je neuveriteľne efektívny a umožňuje veľmi rýchle spustenie programu. Lisp programy sú menšie, rýchlejšie sa navrhujú, fungujú rýchlejšie a ich údržba je jednoduchšia C++ alebo Java aplikácie.
9. prológ
Prolog, jeden z prvých programovacích jazykov, je sofistikovaný rámec, ktorý pracuje s tromi prvkami: faktami, pravidlami a cieľmi. Vývojár musí identifikovať všetky tri časti predtým, ako Prolog môže vytvoriť vzťahy medzi nimi, aby sa dosiahol konkrétny záver skúmaním faktov a pravidiel.
Prolog je schopný porozumieť a porovnať vzory, nájsť a logicky štruktúrovať dáta a automaticky spätne sledovať proces, aby objavil lepšiu cestu. Celkovo je najlepšia aplikácia tohto jazyka v AI na riešenie problémov, kde Prolog hľadá riešenie – alebo niekoľko.
V dôsledku toho sa používa v chatbotoch a virtuálnych asistentoch, ako je napríklad Watson od IBM. Prolog nemusí byť taký rôznorodý alebo jednoduchý na používanie ako Python alebo Java, no môže byť celkom užitočný. Prolog bol použitý na vývoj množstva knižníc AI. Zamia-AI je napríklad rámec, ktorý poskytuje komponenty a nástroje na vývoj open source systémov na spracovanie reči a prirodzeného jazyka.
Na základe Prologu strojové učenie balíky mlu, cplint a dátové množiny cplint sú tiež veľmi užitočné pri budovaní umelej inteligencie.
záver
Integrácia softvéru AI do už aj tak rôznorodého podnikateľského prostredia si vyžaduje použitie celého radu programovacie nástroje, ako je niekoľko jazykov, rámcov a knižníc. Tieto technológie si často vyžadujú mimoriadne úrovne kompetencie a odbornosti.
Všetky vyššie uvedené jazyky sú vynikajúcou voľbou pre projekty umelej inteligencie. Je to jednoducho otázka výberu ideálneho projektu pre vaše potreby. So základným pochopením projektu si môžete vybrať najvhodnejší jazyk a zvýšiť efektivitu vašej spoločnosti. Veľa šťastia s vaším ďalším projektom AI!
Nechaj odpoveď