Kuongezeka kwa mahitaji ya Ujasusi Bandia kumelazimu kuajiriwa kwa idadi inayoongezeka ya wahandisi, watafiti, na watengeneza programu. Haiwezekani kufikiria kuwepo bila athari au mchango wa AI. AI inapatikana kila mahali, kuanzia utafutaji wa kazi hadi utambuzi wa barua taka, kushiriki safari hadi miunganisho ya mitandao ya kijamii, na inafanya maisha yetu kuwa bora na rahisi.
AI inaweza kusaidia kampuni yako kuokoa muda na pesa kwa kuweka kiotomatiki na kuboresha taratibu za kawaida. Mara tu AI inapowekwa, unaweza kuwa na uhakika kwamba shughuli hizo zitakamilika kwa haraka zaidi, kwa usahihi, na kwa uhakika kuliko mtu angeweza. Hata hivyo, ili kujumuisha AI katika mifumo na huduma za kampuni yako, utahitaji wasanidi programu ambao wanaweza kufanya hivyo.
Zaidi ya hayo, wasanidi programu hao watahitaji kufahamu lugha bora zaidi za AI. Kila lugha ina seti yake ya nguvu na mapungufu, pamoja na sifa tofauti. Ni juu yako kuamua ni vipengele vipi vinavyofaa zaidi mahitaji yako.
Wacha tuanze na tutazame baadhi ya lugha bora za programu za AI.
1. Chatu
Python ni lugha ya kiwango cha juu, iliyotafsiriwa, na inayolenga kitu ambayo inasisitiza maadili ya usomaji wa msimbo na urahisi. Hivi sasa, unaweza kufikiria Python kama mtangulizi wa lugha zingine zote. Syntax rahisi ya Python inawajibika kwa kupanda kwake kwa hali ya hewa kwa umaarufu. Kwa kuongezea, syntax fupi hukuruhusu kutumia wakati mwingi zaidi kukuza muundo wa kimsingi, na kuifanya Python kuwa chaguo bora kwa taratibu za Kujifunza kwa Mashine.
Urafiki wa mtumiaji wa Python ni muhimu zaidi kuliko kitu kingine chochote katika kuifanya kuwa chaguo linalopendelewa zaidi kati ya wahandisi wa AI. Walakini, ni utendaji wa hali ya juu na hutumiwa sana lugha ya programu yenye uwezo wa taratibu ngumu kwa anuwai ya kazi na majukwaa.
Kwa upande wa teknolojia ya sasa, sababu muhimu zaidi ya Python kawaida iko juu ni kwamba mifumo mahususi ya AI ilijengwa kwa lugha. TensorFlow, zana huria ya zana iliyoundwa mahsusi kwa ajili ya kujifunza kwa mashine ambayo inaweza kutumika kwa kina neural mtandao mafunzo na uelekezaji, ni mojawapo ya maarufu zaidi. Miongoni mwa mifumo mingine ya AI-centric ni:
- scikit-jifunze - maktaba ya Python kwa mafunzo mifano ya kujifunza mashine.
- Keras ni kiolesura cha programu kwa ajili ya hesabu ngumu za hisabati.
- PyTorch ni maktaba ya Python kwa usindikaji wa lugha ya kuona na asili.
- Theano ni kifurushi kinachokuruhusu kufafanua, kuboresha, na kutathmini usemi wa hisabati.
2. C + +
C++ ni kiendelezi cha lugha ya kompyuta ambacho kinaweza kutumika kuunda mitandao ya neural. Kasi ya C++ ndiyo faida kubwa zaidi kwani ukuzaji wa AI unahitaji hesabu ngumu, na lugha hii inaweza kuongeza kasi ya mahesabu. Ina udhibiti wa kumbukumbu ya kiwango cha chini na inasaidia maombi ya kulazimishwa na mali, maombi muhimu ya utendaji, na kadhalika.
C++ ina syntax changamano lakini ni ghali kidogo kuliko lugha zingine kama vile Java. C++ inaweza kutumika katika programu ya akili bandia kwa ajili ya kuboresha injini ya utafutaji na cheo.
Mojawapo ya sababu za hii ni unyumbufu mpana wa lugha, unaoifanya kuwa bora kwa matumizi yanayotumia rasilimali nyingi. C++ ni lugha ya kiwango cha chini ya programu ambayo inaboresha usimamizi wa muundo wa AI katika uzalishaji. Na, ingawa C++ inaweza kuwa chaguo la kwanza kwa watengeneza programu wa AI, inafaa kuzingatia kwamba mifumo mingi ya kina na ya kujifunza ya mashine inatengenezwa katika C++.
TensorFlow, mfumo maarufu wa kujifunza mashine, uliandikwa kwa C++. Pia ilitumika kujenga Usanifu wa Ubadilishaji kwa Upachikaji wa Vipengee Haraka mfumo wa kujifunza kwa kina (Kahawa).
3. Lugha ya Kupanga R
R ndiyo lugha sanifu inayotumiwa mara nyingi zaidi, na iliundwa kwa ajili ya uchanganuzi wa takwimu na kuonyesha data ya picha. Ni lugha maarufu ya programu kati ya wachimbaji data na wanatakwimu. Ni chanzo-wazi na ina jamii kubwa ya AI. R inafaa sana kwa utafiti wa Upelelezi Bandia unaojumuisha uchanganuzi wa mfululizo wa saa, upimaji wa takwimu, uundaji wa mstari na usio na mstari, na kuunganisha.
Lugha ina mwelekeo wa kitu, inaweza kupanuliwa, na inaruhusu vitu kubadilishwa na lugha zingine. Ufanisi wa R katika usindikaji na uchambuzi wa data ni mojawapo ya faida zake muhimu zaidi. Pia ina ujuzi bora wa kuchati. R, kwa upande mwingine, ni ngumu kujifunza. Ni uvivu na ina dosari za kiusalama.
Vifurushi vilivyopanuliwa vinapaswa kuzingatiwa zaidi ya uwezo wa jumla wa R. Packages kama vile Gmodels, RODBC, OneR, na Tm hutoa usaidizi mkubwa kwa shughuli za Kujifunza Mashine. Mara tu unapoanza kujifunza, utaona kuwa takwimu ndio msingi wa AI na ML. Hali ya chanzo-wazi ya R inaonyesha kuwa ni bure kutumia. Inayo msingi mkubwa wa watumiaji.
4. JAVA
Lugha ya programu ya Java ni ya kiwango cha juu, kusudi la jumla, programu iliyoelekezwa kwa kitu lugha. Syntax ya Java inalinganishwa na lugha za C na C++; hata hivyo, Java inakusudiwa kujitosheleza na ina utegemezi mdogo. JAVA ndiyo lugha inayotumiwa sana kwenye sayari kwa shughuli mbalimbali, AI ikiwa mojawapo.
Kuwepo kwa Teknolojia ya Mashine Pekee ndio faida kubwa zaidi ya kutumia lugha ya programu ya JAVA. JVM hufanya nini hasa? Kweli, Mashine ya Mtandaoni ya Java hurahisisha mchakato wa utekelezaji, hukuokoa wakati na nishati kutoka kwa kuunda programu tena na tena.
Data Kubwa na AI zimeunganishwa kwa njia isiyoweza kutenganishwa, na mifumo maarufu zaidi ya Data Kubwa, kama vile Fink, Hadoop, Hive, na Spark, iliandikwa katika Java. Pia hutoa idadi ya mifumo ya ukuzaji ya AI, ikijumuisha Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j, na MOA, OenNLP, Kubeflow, maktaba ya Deep Java, Neuroph.
5. Scala
Scala ni lugha ya programu ambayo imechapishwa kwa takwimu, ya kiwango cha juu, inayolenga kitu, na inafanya kazi. Iliundwa kwa nia ya kuvuna faida za Java huku ikipunguza baadhi ya dosari zake. Scala iliunda njia bora ya kuunda programu yenye akili kwa kutumia mazingira ya Java Virtual Machine (JVM). Inaoana na Java na JavaScript, na hurahisisha usanidi, haraka na wenye tija zaidi
Scala imekuwa sehemu muhimu ya mifumo ya uchanganuzi wa data kama vile Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka, na Akka Stream kutokana na sifa hizi. Vikwazo kuu vya Scala ni pamoja na ukosefu wa usaidizi wa jamii, kupitishwa kwa kikomo, vikwazo vya utangamano wa nyuma, na mkondo wa juu wa kujifunza.
Breeze ndio zana maarufu ya kujifunza mashine kwa Scala. Maktaba hii inachanganya utendaji wa Matlab na maktaba ya NumPy ya Python. Iliibuka kutokana na kuunganishwa kwa miradi ya ScalaNLP na Scala. Breeze inajumuisha uwezo mwingi wa kimahesabu unaohitajika ili kuunda mifumo ya sasa ya AI.
6. Julia
Julia ni bidhaa nyingine ya hali ya juu ambayo haijapata kutambuliwa au usaidizi wa jamii unaostahili. Walakini, sifa zake hazikatishi tamaa. Lugha hii ya programu ni muhimu kwa kazi mbalimbali, lakini inafaulu katika nambari na uchanganuzi wa data.
Julia ni bidhaa nyingine ya hali ya juu ambayo haijapata kutambuliwa au usaidizi wa jamii unaostahili. Walakini, sifa zake hazikatishi tamaa. Lugha hii ya programu ni muhimu kwa kazi mbalimbali, lakini inafaulu katika nambari na uchanganuzi wa data.
Julia hutoa DataFrames kushughulikia hifadhidata na kufanya mabadiliko ya kawaida ya data kwa uchambuzi wa takwimu na sayansi ya data. Vifurushi vya JuliaGraphs hukuruhusu kufanya kazi na data ya pamoja. Julia hufanya kazi vyema na hifadhidata kwa kutumia viendeshaji vya JDBC, ODBC, na Spark. Ni lugha bora ya kuunda Kujifunza kwa kina kanuni kwenye backend. jl na Flux.jl ni ya asili ya Julia, zana kali sana za Kujifunza Mashine na Akili Bandia.
7. KUTU
Rust ni lugha ya programu yenye dhana nyingi inayotanguliza kasi, usalama na upatanifu. Rust ina syntax inayolinganishwa na C++, ingawa ni salama zaidi ya kumbukumbu. Vielelezo tupu, vielelezo vinavyoning'inia, na mbio za data haziruhusiwi. Kumbukumbu na rasilimali nyingine hushughulikiwa kwa kutumia mbinu maalum ambayo hutoa usimamizi unaotabirika kwa kutumia kiasi kidogo, badala ya kupitia ukusanyaji wa taka otomatiki.
Katika uchunguzi wa kila mwaka wa wasanidi programu wa StackOverflow, lugha ya programu huria ilitajwa kuwa maarufu zaidi. Biashara nyingi za IT hutumia kanuni za Rust katika miradi yao. Microsoft ilitumia kanuni za Rust katika mradi wake wa chanzo huria wa Verona. Rust inachukuliwa kuwa lugha ya majaribio kwa programu salama za miundombinu.
Kutu ni lugha yenye changamoto kujifunza kwani inahitaji uelewa wa mawazo ya upangaji yanayolenga kitu. Inayo mkusanyaji wa uvivu na faili kubwa za binary kama matokeo. Kuna maktaba chache tu za mashine za kujifunzia zilizotengenezwa kwa uwazi katika Rust. Walakini, vifungo vingi vya kawaida mashine kujifunza mifumo, kama vile PyTorch au TensorFlow, inapatikana kwa wasanidi programu.
8. matatizo kiasi
Tangu miaka ya 1960, Lisp imekuwa ikitumika sana kwa utafiti wa kisayansi katika taaluma za lugha asilia, uthibitisho wa nadharia, na suluhisho la maswala ya Ujasusi Bandia. Awali Lisp iliundwa kama lugha ya kihesabu ya vitendo kwa programu, lakini haraka ikawa chaguo maarufu kati ya watengenezaji wa AI.
Kwa kiasi kikubwa zaidi, muundaji wa Lisp (John McCarthy) alikuwa mtu mkuu katika uwanja wa AI, na mengi ya kazi yake ilikuwa imetekelezwa kwa muda mrefu.
Motisha ya msingi ya kukuza Lisp ilikuwa kuanzisha uwakilishi wa kihesabu unaowezekana katika msimbo. Kwa sababu ya faida hii ya ndani, haraka ikawa lugha ya chaguo kwa utafiti wa AI. Dhana nyingi za sayansi ya kompyuta, kama vile kujirudia, miundo ya data ya miti, na uchapaji wa nguvu, zilivumbuliwa katika Lisp.
Lisp ni bora sana na huwezesha utekelezaji wa programu haraka sana. Programu za Lisp ni ndogo, zina kasi ya kubuni, hufanya haraka, na ni rahisi kutunza kuliko C++ au Java maombi.
9. Prolog
Prolog, mojawapo ya lugha za awali za programu, ni mfumo wa kisasa unaofanya kazi na vipengele vitatu: ukweli, sheria, na malengo. Msanidi programu lazima atambue vipande vyote vitatu kabla Prolog inaweza kujenga uhusiano kati yao ili kufikia hitimisho maalum kwa kuchunguza ukweli na sheria.
Prolog ina uwezo wa kuelewa na kulinganisha mifumo, kutafuta na kupanga data kimantiki, na kurudisha nyuma kiotomatiki mchakato wa kugundua njia bora. Kwa ujumla, matumizi bora ya lugha hii katika AI ni kwa utatuzi wa shida, ambapo Prolog hutafuta suluhisho-au kadhaa.
Kwa hivyo, inatumika katika chatbots na wasaidizi pepe kama vile Watson ya IBM. Prolog inaweza isiwe tofauti au rahisi kutumia kama Python au Java, lakini inaweza kuwa muhimu sana. Prolog imetumika kutengeneza maktaba kadhaa za AI. Zamia-AI, kwa mfano, ni mfumo ambao hutoa vipengele na zana kwa ajili ya ukuzaji wa mifumo huria ya usemi na mifumo ya kuchakata lugha asilia.
Msingi wa Prolog mashine kujifunza vifurushi mlu, cplint, na hifadhidata za cplint pia ni muhimu sana kwa kujenga akili ya bandia.
Hitimisho
Kuunganisha programu ya AI katika mazingira ya biashara ambayo tayari ni tofauti kunahitaji matumizi ya anuwai ya zana za programu, kama vile lugha, mifumo na maktaba kadhaa. Teknolojia hizi mara nyingi zinahitaji digrii za umahiri na utaalamu wa ajabu.
Lugha zote zilizotajwa hapo juu ni chaguo bora kwa miradi ya Upelelezi wa Artificial. Ni suala la kuchagua mradi unaofaa kwa mahitaji yako. Kwa ufahamu wa kimsingi wa mradi, unaweza kuchagua lugha inayofaa zaidi na kuongeza ufanisi wa kampuni yako. Bahati nzuri na mradi wako unaofuata wa AI!
Acha Reply