Den ökande efterfrågan på artificiell intelligens har gjort det nödvändigt att anställa ett ökande antal ingenjörer, forskare och programmerare. Det är omöjligt att föreställa sig existensen utan inverkan eller bidrag från AI. AI är allestädes närvarande, från jobbsökningar till att upptäcka skräppost, åkdelning till sociala medier, och det gör våra liv bättre och enklare.
AI kan hjälpa ditt företag att spara tid och pengar genom att automatisera och förbättra regelbundna rutiner. När AI är på plats kan du vara säker på att dessa aktiviteter kommer att slutföras snabbare, exaktare och pålitligare än en person skulle kunna. Men för att införliva AI i ditt företags system och tjänster behöver du mjukvaruutvecklare som kan göra det.
Dessutom måste dessa utvecklare vara bekanta med de bästa AI-språken. Varje språk har sina egna styrkor och begränsningar, såväl som distinkta egenskaper. Det är upp till dig att avgöra vilka funktioner som är mest lämpliga för dina behov.
Låt oss komma igång och titta på några av de bästa programmeringsspråken för AI.
1. Python
Python är ett tolkat, objektorienterat programmeringsspråk på hög nivå som betonar idealen om kodläsbarhet och enkelhet. Just nu kanske du tänker på Python som föregångaren till alla andra språk. Pythons enkla syntax är ansvarig för dess snabba ökning i popularitet. Dessutom låter den kortfattade syntaxen dig spendera betydligt mer tid på att utveckla den grundläggande strukturen, vilket gör Python till ett utmärkt val för maskininlärningsprocedurer.
Pythons användarvänlighet är viktigare än något annat för att göra det till det mest föredragna alternativet bland AI-ingenjörer. Ändå är det en högpresterande och flitigt använd programmeringsspråk som klarar av komplexa procedurer för ett brett utbud av jobb och plattformar.
När det gäller nuvarande teknik är den mest avgörande anledningen till att Python vanligtvis ligger i toppen att AI-specifika ramverk byggdes för språket. TensorFlow, en öppen källkodsverktygssats speciellt utformad för maskininlärning som kan användas för djupgående neurala nätverk träning och slutledning, är en av de mest populära. Bland de andra AI-centrerade ramverken är:
- scikit lära — ett Python-bibliotek för träning maskininlärningsmodeller.
- Keras är ett programmeringsgränssnitt för komplicerade matematiska beräkningar.
- PyTorch är ett Python-bibliotek för visuell och naturlig språkbehandling.
- Theano är ett paket som låter dig definiera, optimera och utvärdera matematiska uttryck.
2. C + +
C++ är ett datorspråktillägg som kan användas för att skapa neurala nätverk. Hastigheten på C++ är den största fördelen eftersom AI-utveckling kräver komplicerade beräkningar, och detta språk kan påskynda beräkningarna. Den har minneskontroll på låg nivå och stöder tillgångsdrivna applikationer, prestandakritiska applikationer och så vidare.
C++ har en komplicerad syntax men är billigare än andra språk som Java. C++ kan användas i programmering med artificiell intelligens för sökmotoroptimering och rankning.
En av anledningarna till detta är språkets breda flexibilitet, vilket gör det idealiskt för resurskrävande applikationer. C++ är ett programmeringsspråk på låg nivå som förbättrar hanteringen av AI-modellen i produktionen. Och även om C++ kanske inte är det första alternativet för AI-programmerare, är det värt att notera att många ramverk för djupgående och maskininlärning utvecklas i C++.
TensorFlow, det mest populära ramverket för maskininlärning, skrevs i C++. Den användes också för att bygga Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding ram för djupinlärning (Kafé).
3. R programmeringsspråk
R är det vanligaste standardspråket och det designades främst för statistisk analys och grafisk datavisning. Det är ett populärt programmeringsspråk bland dataminerare och statistiker. Den är öppen källkod och har en betydande AI-gemenskap. R är särskilt effektiv för forskning om artificiell intelligens som inkluderar tidsserieanalys, statistisk testning, linjär och olinjär modellering och klustring.
Språket är objektorienterat, utdragbart och gör att objekt kan manipuleras av andra språk. R:s effektivitet i databehandling och analys är en av dess viktigaste fördelar. Den har också utmärkta kartfärdigheter. R är däremot svår att lära sig. Den är trög och har säkerhetsbrister.
De utökade paketen bör betraktas som mer än de allmänna funktionerna hos R. Paket som Gmodels, RODBC, OneR och Tm ger omfattande stöd för maskininlärning. När du börjar lära dig kommer du att se att statistik är grunden för AI och ML. R:s öppen källkodsstatus indikerar att den är gratis att använda. Den har en ansenlig användarbas.
4. JAVA
Programmeringsspråket Java är ett allmänt ändamål på hög nivå, objektorienterad programmering språk. Javas syntax är jämförbar med språken C och C++; Java är dock tänkt att vara fristående och har minimala beroenden. JAVA är utan tvekan det mest använda språket på planeten för en mängd olika aktiviteter, AI är en av dem.
Förekomsten av Virtual Machine Technology är den största fördelen med att använda programmeringsspråket JAVA. Vad exakt gör JVM? Tja, Java Virtual Machine förenklar implementeringsprocessen och sparar tid och energi från att kompilera applikationen om och om igen.
Big Data och AI är oupplösligt sammanlänkade, och de mest framträdande Big Data-ramverken, som Fink, Hadoop, Hive och Spark, skrevs i Java. Det tillhandahåller också ett antal AI-utvecklingsramverk, inklusive Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j och MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java-biblioteket, Neuroph.
5. Skala
Scala är ett programmeringsspråk som är statiskt maskinskrivet, på hög nivå, objektorienterat och funktionellt. Det skapades med avsikten att skörda fördelarna med Java och samtidigt mildra några av dess brister. Scala skapade en bättre metod för att bygga intelligent programvara med hjälp av Java Virtual Machine-miljön (JVM). Det är kompatibelt med Java och JavaScript, och det gör utvecklingen enklare, snabbare och mer produktiv
Scala har blivit en viktig komponent i dataanalyssystem som Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka och Akka Stream som ett resultat av dessa egenskaper. Scalas främsta nackdelar inkluderar brist på gemenskapsstöd, begränsad adoption, bakåtkompatibilitetsbegränsningar och en hög inlärningskurva.
Breeze är det mest populära maskininlärningsverktyget för Scala. Detta bibliotek kombinerar Matlabs funktionalitet och Pythons NumPy-bibliotek. Det uppstod genom sammanslagningen av projekten ScalaNLP och Scala. Breeze inkluderar många av de beräkningsmöjligheter som krävs för att skapa nuvarande AI-system.
6. julia
Julia är en annan avancerad produkt som inte har fått det erkännande eller det stöd som den förtjänar. Ändå gör dess funktioner inte besviken. Detta programmeringsspråk är användbart för en mängd olika jobb, men det utmärker sig vid siffror och dataanalys.
Julia är en annan avancerad produkt som inte har fått det erkännande eller det stöd som den förtjänar. Ändå gör dess funktioner inte besviken. Detta programmeringsspråk är användbart för en mängd olika jobb, men det utmärker sig vid siffror och dataanalys.
Julia tillhandahåller DataFrames för att hantera datauppsättningar och utföra typiska datatransformationer för statistisk analys och datavetenskap. JuliaGraphs-paket låter dig arbeta med kombinatoriska data. Julia fungerar bra med databaser som använder JDBC-, ODBC- och Spark-drivrutiner. Det är det perfekta språket för att skapa Deep Learning kod på backend. jl och Flux.jl är Julia-native, extremt starka verktyg för maskininlärning och artificiell intelligens.
7. ROST
Rust är ett programmeringsspråk med flera paradigm som prioriterar hastighet, säkerhet och samtidighet. Rust har en syntax som är jämförbar med C++, även om den är betydligt mer minnessäker. Nollpekare, dinglande pekare och datarace är inte tillåtna. Minne och andra resurser hanteras med en specialiserad metod som erbjuder förutsägbar hantering med lite omkostnader, snarare än genom automatisk sophämtning.
I StackOverflows årliga utvecklarundersökning utsågs programmeringsspråket med öppen källkod till det mest populära. Många IT-företag använder Rust-principer i sina projekt. Microsoft använde Rust-principerna i sitt Verona-projekt med öppen källkod. Rust betraktas som ett testspråk för säker infrastrukturprogrammering.
Rust är ett utmanande språk att lära sig eftersom det behöver förståelse för objektorienterade programmeringsidéer. Den har en trög kompilator och enorma binära filer som ett resultat. Det finns bara ett fåtal maskininlärningsbibliotek som utvecklats uttryckligen i Rust. Men många bindningar till gemensamma maskininlärning ramverk, som PyTorch eller TensorFlow, är tillgängliga för utvecklare.
8. lisp
Sedan 1960-talet har Lisp använts i stor utsträckning för vetenskapliga studier inom disciplinerna naturliga språk, teorembevis och lösningen av frågor om artificiell intelligens. Lisp designades ursprungligen som ett praktiskt matematiskt språk för programmering, men det blev snabbt ett populärt alternativ bland AI-utvecklare.
Mer betydelsefullt är att skaparen av Lisp (John McCarthy) var en stor figur inom området AI, och mycket av hans arbete hade implementerats under en lång period.
Den primära motivationen för att utveckla Lisp var att etablera en genomförbar matematisk representation i kod. På grund av denna inneboende fördel blev det snabbt det valda språket för AI-forskning. Många datavetenskapliga begrepp, såsom rekursion, träddatastrukturer och dynamisk typning, uppfanns i Lisp.
Lisp är otroligt effektivt och möjliggör mycket snabb programexekvering. Lisp-program är mindre, snabbare att designa, presterar snabbare och är lättare att underhålla än C++ eller Java tillämpningar.
9. prolog
Prolog, ett av de tidigaste programmeringsspråken, är ett sofistikerat ramverk som fungerar med tre element: fakta, regler och mål. En utvecklare måste identifiera alla tre delarna innan Prolog kan konstruera relationer mellan dem för att nå en specifik slutsats genom att undersöka fakta och regler.
Prolog kan förstå och matcha mönster, hitta och strukturera data logiskt och automatiskt backa en process för att upptäcka en bättre väg. Sammantaget är den bästa tillämpningen av detta språk i AI för problemlösning, där Prolog letar efter en lösning – eller flera.
Som ett resultat används den i chatbots och virtuella assistenter som IBMs Watson. Prolog kanske inte är lika mångsidig eller enkel att använda som Python eller Java, men den kan vara ganska användbar. Prolog har använts för att utveckla ett antal AI-bibliotek. Zamia-AI, till exempel, är ett ramverk som tillhandahåller komponenter och verktyg för utveckling av öppen källkod för tal- och naturligt språkbehandlingssystem.
Den Prolog-baserade maskininlärning paketen mlu, cplint och cplint-datauppsättningar är också mycket användbara för att bygga artificiell intelligens.
Slutsats
Att integrera AI-programvara i en redan varierad affärsmiljö kräver användning av en rad olika programmeringsverktyg, såsom flera språk, ramverk och bibliotek. Dessa teknologier kräver ofta extraordinära grader av kompetens och expertis.
Alla de språk som nämns ovan är utmärkta val för artificiell intelligens-projekt. Det handlar helt enkelt om att välja det perfekta projektet för dina behov. Med ett grundläggande grepp om projektet kan du välja det mest lämpliga språket och öka ditt företags effektivitet. Lycka till med ditt nästa AI-projekt!
Kommentera uppropet