Daptar eusi[Sumputkeun][Témbongkeun]
Lonjakan paménta pikeun Kecerdasan Buatan ngabutuhkeun nyewa jumlah insinyur, peneliti, sareng programer. Mustahil pikeun ngabayangkeun ayana tanpa dampak atanapi kontribusi AI. AI téh ubiquitous, ti pilarian pakasaban pikeun deteksi mail spam, numpak babagi ka sambungan média sosial, sarta éta ngajadikeun hirup urang hadé tur gampang.
AI tiasa ngabantosan perusahaan anjeun ngahémat waktos sareng artos ku cara ngajadikeun otomatis sareng ningkatkeun prosedur biasa. Sakali AI ditempatkeun, anjeun tiasa yakin yén kagiatan éta bakal réngsé langkung gancang, akurat, sareng dipercaya tibatan jalma anu tiasa. Nanging, pikeun ngalebetkeun AI kana sistem sareng jasa perusahaan anjeun, anjeun peryogi pamekar parangkat lunak anu sanggup ngalakukeunana.
Salajengna, pamekar éta kedah wawuh sareng basa AI anu pangsaéna. Unggal basa boga set sorangan kaunggulan jeung watesan, kitu ogé sipat béda. Terserah anjeun pikeun nangtukeun fitur mana anu paling cocog pikeun kabutuhan anjeun.
Hayu urang ngamimitian sareng ningali sababaraha basa pamrograman paling luhur pikeun AI.
1. Python
Python mangrupikeun basa pamrograman tingkat luhur, diinterpretasi, berorientasi obyék anu nekenkeun cita-cita kabacaan kode sareng kesederhanaan. Ayeuna, anjeun tiasa nganggap Python salaku prékursor sadaya basa sanés. Sintaksis basajan Python tanggung jawab pikeun naékna popularitasnya. Salajengna, sintaksis singket ngamungkinkeun anjeun nyéépkeun waktos langkung seueur pikeun ngembangkeun struktur dasar, ngajantenkeun Python pilihan anu saé pikeun prosedur Pembelajaran Mesin.
Ramah-pamaké Python langkung penting tibatan naon waé pikeun ngajantenkeun éta pilihan anu paling dipikaresep ku insinyur AI. Mangkaning, éta mangrupikeun kinerja anu luhur sareng dianggo sacara éksténsif basa programming sanggup prosedur kompléks pikeun rupa-rupa padamelan sareng platform.
Dina hal téknologi ayeuna, alesan anu paling penting Python biasana aya di luhur nyaéta kerangka khusus AI diwangun pikeun basa éta. TensorFlow, toolkit open-source anu dirarancang khusus pikeun pembelajaran mesin anu tiasa dianggo pikeun jero jaringan neural latihan jeung inferensi, mangrupa salah sahiji nu pang populerna. Diantara kerangka AI-centric séjén nyaéta:
- diajar-scikit - perpustakaan Python pikeun latihan modél pembelajaran mesin.
- Keras mangrupakeun panganteur programming pikeun itungan matematik pajeulit.
- PyTorch mangrupakeun perpustakaan Python pikeun ngolah basa visual jeung alam.
- Theano nyaéta pakét anu ngamungkinkeun anjeun pikeun ngartikeun, ngaoptimalkeun, sareng ngaevaluasi ekspresi matematika.
2. C ++
C++ mangrupakeun extension basa komputer nu bisa dipaké pikeun nyieun jaringan neural. Laju C ++ mangrupikeun kauntungan anu paling penting sabab pamekaran AI ngabutuhkeun komputasi anu rumit, sareng basa ieu tiasa nyepetkeun itungan. Éta gaduh kontrol mémori tingkat rendah sareng ngadukung aplikasi anu didorong ku aset, aplikasi kritis kinerja, sareng sajabana.
C++ ngagaduhan sintaksis anu rumit tapi langkung murah tibatan basa sanés sapertos Java. C ++ bisa dipaké dina programming kecerdasan jieunan pikeun optimasi search engine sarta ranking.
Salah sahiji alesan pikeun ieu nyaéta kalenturan lega basa, anu ngajantenkeun éta idéal pikeun aplikasi anu intensif sumber daya. C++ mangrupikeun basa pamrograman tingkat rendah anu ningkatkeun manajemén modél AI dina produksi. Na, bari C ++ bisa jadi pilihan kahiji pikeun programer AI, eta sia noting yén loba kerangka jero tur mesin learning dikembangkeun dina C ++.
TensorFlow, kerangka pembelajaran mesin anu pang populerna, ditulis dina C++. Ieu ogé dipaké pikeun ngawangun Convolutional Arsitéktur pikeun Fast Feature Embedding kerangka learning jero (Kafe).
3. R Programming Bahasa
Basa Sunda nyaéta basa baku anu pangseringna dipaké, sarta ieu dirancang utamana pikeun analisis statistik jeung tampilan data grafis. Éta mangrupikeun basa pamrograman anu populer di kalangan panambang data sareng ahli statistik. Éta open-source sareng gaduh komunitas AI anu ageung. Sunda utamana mujarab pikeun panalungtikan Artificial Intelligence nu ngawengku analisis runtuyan waktu, uji statistik, modeling linier jeung nonlinier, jeung clustering.
Basana berorientasi obyék, tiasa diperpanjang, sareng ngamungkinkeun obyék dimanipulasi ku basa sanés. Efisiensi R dina ngolah sareng nganalisis data mangrupikeun salah sahiji kaunggulan anu paling penting. Éta ogé gaduh kaahlian charting anu saé. Sunda, sabalikna, hese diajarna. Éta sluggish sareng gaduh cacad kaamanan.
Bungkusan anu dilegaan kedah dianggap langkung seueur tibatan kamampuan umum R. Paket sapertos Gmodels, RODBC, OneR, sareng Tm nyayogikeun dukungan anu luas pikeun operasi Mesin Pembelajaran. Sakali anjeun ngawitan diajar, anjeun bakal ningali yén statistik mangrupikeun pondasi AI sareng ML. Status open-source R nunjukkeun yén éta bébas dianggo. Mibanda basa pamaké sizable.
4. Java
Basa pemrograman Java nyaéta tingkat luhur, tujuan umum, program berorientasi obyék basa. Sintaksis Java tiasa dibandingkeun sareng basa C sareng C++; kumaha oge, Java dimaksudkeun pikeun jadi mandiri sarta ngabogaan kagumantungan minimal. JAVA bisa disebutkeun basa nu paling loba dipaké di pangeusina pikeun rupa-rupa kagiatan, AI mangrupa salah sahijina.
Ayana Téknologi Mesin Virtual mangrupikeun kauntungan anu paling signifikan tina ngagunakeun basa pamrograman JAVA. Naon kahayang JVM lakukeun? Nya, Mesin Virtual Java nyederhanakeun prosés palaksanaan, ngahémat waktos sareng énergi anjeun tina nyusun aplikasi deui-deui.
Big Data sareng AI dipatalikeun teu tiasa dipisahkeun, sareng kerangka Big Data anu pang menonjol, sapertos Fink, Hadoop, Hive, sareng Spark, ditulis dina Java. Éta ogé nyayogikeun sajumlah kerangka pangembangan AI, kalebet Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j, sareng MOA, OenNLP, Kubeflow, perpustakaan Deep Java, Neuroph.
5. Scala
Scala mangrupikeun basa pamrograman anu diketik sacara statik, tingkat luhur, berorientasi obyék, sareng fungsional. Éta diciptakeun kalayan tujuan pikeun metik mangpaat Jawa bari ngirangan sababaraha cacadna. Scala nyiptakeun metode anu langkung saé pikeun ngawangun parangkat lunak cerdas nganggo lingkungan Java Virtual Machine (JVM). Éta cocog sareng Java sareng JavaScript, sareng ngajantenkeun pamekaran langkung gampang, langkung gancang, sareng langkung produktif
Scala parantos janten komponén penting tina sistem analisis data sapertos Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka, sareng Akka Stream salaku hasil tina ciri ieu. Kelemahan utama Scala kalebet kurangna dukungan komunitas, adopsi terbatas, konstrain kasaluyuan mundur, sareng kurva diajar anu luhur.
Breeze mangrupikeun alat diajar mesin anu paling populér pikeun Scala. Perpustakaan ieu ngagabungkeun fungsionalitas Matlab sareng perpustakaan NumPy Python. Éta timbul tina ngahijikeun proyék ScalaNLP sareng Scala. Breeze kalebet seueur kamampuan komputasi anu diperyogikeun pikeun nyiptakeun sistem AI ayeuna.
6. Julia
Julia mangrupikeun produk high-end sanés anu teu acan nampi pangakuan atanapi dukungan komunitas anu pantes. Sanajan kitu, fitur na teu nguciwakeun. Basa pamrograman ieu mantuan pikeun rupa-rupa padamelan, tapi unggul dina angka sareng analisis data.
Julia mangrupikeun produk high-end sanés anu teu acan nampi pangakuan atanapi dukungan komunitas anu pantes. Sanajan kitu, fitur na teu nguciwakeun. Basa pamrograman ieu mantuan pikeun rupa-rupa padamelan, tapi unggul dina angka sareng analisis data.
Julia nyayogikeun DataFrames pikeun ngurus set data sareng ngalaksanakeun transformasi data khas pikeun analisa statistik sareng élmu data. Bungkusan JuliaGraphs ngamungkinkeun anjeun damel sareng data kombinatorial. Julia tiasa dianggo saé sareng pangkalan data nganggo supir JDBC, ODBC, sareng Spark. Éta basa idéal pikeun nyiptakeun jero Learning kode dina backend nu. jl sareng Flux.jl mangrupikeun alat asli Julia, anu kuat pisan pikeun Pembelajaran Mesin sareng Kecerdasan Buatan.
7. HAKUS
Rust mangrupikeun basa pamrograman multi-paradigma anu ngutamakeun kagancangan, kaamanan, sareng konkurensi. Rust ngabogaan sintaksis comparable mun C ++, sanajan nyata leuwih memori-aman. Null pointer, dangling pointer, sareng data races teu diidinan. Memori sareng sumber sanésna diurus nganggo metodeu khusus anu nawiskeun manajemén anu tiasa diprediksi kalayan sakedik overhead, tinimbang ngalangkungan sampah otomatis.
Dina survey pamekar taunan StackOverflow, basa pamrograman open-source dingaranan anu paling populér. Seueur usaha IT nganggo prinsip Rust dina proyék-proyékna. Microsoft ngagunakeun prinsip Rust dina proyék Verona open-source na. Rust dianggap salaku basa uji pikeun pemrograman infrastruktur anu aman.
Rust mangrupikeun basa anu nangtang pikeun diajar sabab peryogi pamahaman ideu program berorientasi obyék. Mibanda compiler sluggish jeung file binér badag salaku hasilna. Aya ngan sababaraha perpustakaan mesin learning dimekarkeun sacara nyata di Rust. Sanajan kitu, loba bindings ka umum learning mesin kerangka, sapertos PyTorch atanapi TensorFlow, sayogi pikeun pamekar.
8. cadel
Ti taun 1960-an, Lisp geus loba dimangpaatkeun pikeun ulikan ilmiah dina disiplin basa alam, bukti téoréma, jeung solusi masalah kecerdasan jieunan. Lisp asalna dirancang salaku basa matematik praktis pikeun programming, tapi gancang janten pilihan populér diantara pamekar AI.
Anu langkung penting, panyipta Lisp (John McCarthy) mangrupikeun tokoh utama dina widang AI, sareng seueur karyana parantos dilaksanakeun pikeun waktos anu lami.
Motivasi primér pikeun ngembangkeun Lisp nya éta pikeun nyieun representasi matematik giat dina kode. Kusabab kaunggulan intrinsik ieu, éta gancang janten basa pilihan pikeun panalungtikan AI. Seueur konsép élmu komputer, sapertos rekursi, struktur data tangkal, sareng ketikan dinamis, diciptakeun dina Lisp.
Lisp luar biasa éfisién sareng ngamungkinkeun palaksanaan program anu gancang pisan. Program Lisp langkung alit, langkung gancang ngarancang, langkung gancang, sareng langkung gampang dijaga C++ atawa Java aplikasi.
9. prolog
Prolog, salah sahiji basa pamrograman pangheubeulna, mangrupikeun kerangka canggih anu dianggo sareng tilu unsur: fakta, aturan, sareng tujuan. Pamekar kedah ngaidentipikasi sadayana tilu bagian sateuacan Prolog tiasa ngawangun hubungan antara aranjeunna pikeun ngahontal kacindekan anu khusus ku cara mariksa fakta sareng aturan.
Prolog sanggup ngartos sareng nyocogkeun pola, milarian sareng nyusun data sacara logis, sareng otomatis mundur prosés pikeun mendakan jalur anu langkung saé. Gemblengna, aplikasi pangsaéna tina basa ieu dina AI nyaéta pikeun ngarengsekeun masalah, dimana Prolog milarian solusi-atanapi sababaraha.
Hasilna, éta dianggo dina chatbots sareng asisten virtual sapertos Watson IBM. Prolog bisa jadi teu jadi rupa-rupa atawa basajan ngagunakeun sakumaha Python atawa Java, tapi bisa jadi rada mangpaat. Prolog parantos dianggo pikeun ngembangkeun sababaraha perpustakaan AI. Zamia-AI, contona, mangrupikeun kerangka anu nyayogikeun komponén sareng alat pikeun ngembangkeun pidato open-source sareng sistem ngolah basa alami.
The Prolog basis learning mesin pakét mlu, clint, sareng set data clint ogé pohara kapaké pikeun ngawangun kecerdasan jieunan.
kacindekan
Ngahijikeun software AI kana lingkungan bisnis anu geus variatif merlukeun pamakéan sauntuyan pakakas pamrograman, sapertos sababaraha basa, kerangka, sareng perpustakaan. Téknologi ieu sering nungtut tingkat kompetensi sareng kaahlian anu luar biasa.
Sadaya basa anu disebatkeun di luhur mangrupikeun pilihan anu saé pikeun proyék Artificial Intelligence. Ieu ngan saukur hitungan milih proyék idéal pikeun kaperluan anjeun. Kalayan pamahaman dasar tina proyék, anjeun tiasa milih basa anu paling pas sareng ningkatkeun efisiensi perusahaan anjeun. Good tuah kalawan proyék AI Anjeun salajengna!
Leave a Reply