Yapay Zeka talebindeki artış, artan sayıda mühendis, araştırmacı ve programcının işe alınmasını gerektirdi. Yapay zekanın etkisi veya katkısı olmadan varoluşu tasavvur etmek imkansızdır. AI, iş aramadan spam posta algılamaya, araç paylaşımından sosyal medya bağlantılarına kadar her yerde bulunur ve hayatımızı daha iyi ve daha kolay hale getirir.
AI, düzenli prosedürleri otomatikleştirerek ve geliştirerek şirketinizin zamandan ve paradan tasarruf etmesine yardımcı olabilir. Yapay zeka devreye girdiğinde, bu faaliyetlerin bir kişinin yapabileceğinden daha hızlı, doğru ve güvenilir bir şekilde tamamlanacağından emin olabilirsiniz. Ancak yapay zekayı şirketinizin sistemlerine ve hizmetlerine dahil etmek için bunu yapabilecek yazılım geliştiricilere ihtiyacınız olacak.
Ayrıca, bu geliştiricilerin en iyi AI dillerine aşina olmaları gerekecektir. Her dilin kendine özgü güçlü yanları ve sınırlamaları ile farklı özellikleri vardır. Hangi özelliklerin ihtiyaçlarınıza en uygun olduğunu belirlemek size kalmıştır.
Haydi başlayalım ve yapay zeka için en iyi programlama dillerinden bazılarına bakalım.
1. Python
Python, kod okunabilirliği ve basitlik ideallerini vurgulayan üst düzey, yorumlanmış, nesne yönelimli bir programlama dilidir. Şu anda Python'u diğer tüm dillerin öncüsü olarak düşünebilirsiniz. Python'un basit sözdizimi, popülaritesindeki meteorik yükselişinden sorumludur. Ayrıca, özlü sözdizimi, temel yapıyı geliştirmek için önemli ölçüde daha fazla zaman harcamanıza izin vererek Python'u Makine Öğrenimi prosedürleri için mükemmel bir seçim haline getirir.
Python'un kullanıcı dostu olması, onu yapay zeka mühendisleri arasında en çok tercih edilen seçenek haline getirmede her şeyden daha önemlidir. Bununla birlikte, yüksek performanslı ve yaygın olarak kullanılan bir karmaşık işlemler yapabilen programlama dili çok çeşitli işler ve platformlar için.
Mevcut teknoloji açısından Python'un genellikle en üstte olmasının en önemli nedeni, dil için yapay zekaya özgü çerçevelerin oluşturulmuş olmasıdır. Derin öğrenme için kullanılabilecek, özellikle makine öğrenimi için tasarlanmış açık kaynaklı bir araç seti olan TensorFlow sinir ağı eğitim ve çıkarım, en popüler olanlardan biridir. Diğer AI merkezli çerçeveler arasında şunlar bulunur:
- scikit-öğrenme — eğitim için bir Python kütüphanesi makine öğrenimi modelleri.
- keras karmaşık matematiksel hesaplamalar için bir programlama arayüzüdür.
- PyTorch görsel ve doğal dil işleme için bir Python kütüphanesidir.
- Theano matematiksel ifadeleri tanımlamanıza, optimize etmenize ve değerlendirmenize izin veren bir pakettir.
2. C + +
C++, oluşturmak için kullanılabilecek bir bilgisayar dili uzantısıdır. nöral ağlar. AI geliştirme karmaşık hesaplamalar gerektirdiğinden C++'ın hızı en önemli avantajdır ve bu dil hesaplamaları hızlandırabilir. Düşük seviyeli bellek kontrolüne sahiptir ve varlık gerektiren uygulamaları, performans açısından kritik uygulamaları vb. destekler.
C++ karmaşık bir sözdizimine sahiptir ancak Java gibi diğer dillerden daha ucuzdur. C++, arama motoru optimizasyonu ve sıralaması için yapay zeka programlamasında kullanılabilir.
Bunun nedenlerinden biri, dilin kaynak yoğun uygulamalar için ideal olmasını sağlayan geniş esnekliğidir. C++, üretimde yapay zeka modelinin yönetimini geliştiren düşük seviyeli bir programlama dilidir. Ve C++, AI programcıları için ilk seçenek olmasa da, birçok derin ve makine öğrenimi çerçevesinin C++ ile geliştirildiğini belirtmekte fayda var.
En popüler makine öğrenimi çerçevesi olan TensorFlow, C++ ile yazılmıştır. Ayrıca Hızlı Özellik Gömme için Evrişimli Mimariyi oluşturmak için de kullanıldı. derin öğrenme çerçevesi (Kafe).
3. R Programlama Dili
R en sık kullanılan standart dildir ve öncelikle istatistiksel analiz ve grafiksel veri gösterimi için tasarlanmıştır. Veri madencileri ve istatistikçiler arasında popüler bir programlama dilidir. Açık kaynaklıdır ve oldukça büyük bir AI topluluğuna sahiptir. R, zaman serisi analizi, istatistiksel testler, doğrusal ve doğrusal olmayan modelleme ve kümelemeyi içeren Yapay Zeka araştırmaları için özellikle etkilidir.
Dil, nesne yönelimli, genişletilebilir ve nesnelerin diğer diller tarafından manipüle edilmesini sağlar. R'nin veri işleme ve analizindeki verimliliği, en önemli avantajlarından biridir. Ayrıca mükemmel grafik becerilerine sahiptir. Öte yandan R'nin öğrenilmesi zordur. Yavaş ve güvenlik kusurları var.
Genişletilmiş paketler, R'nin genel yeteneklerinden daha fazla düşünülmelidir. Gmodels, RODBC, OneR ve Tm gibi paketler, Makine Öğrenimi işlemleri için kapsamlı destek sağlar. Öğrenmeye başladığınızda, istatistiklerin AI ve ML'nin temeli olduğunu göreceksiniz. R'nin açık kaynak durumu, kullanımının ücretsiz olduğunu gösterir. Oldukça geniş bir kullanıcı kitlesine sahiptir.
4. JAVA
Java programlama dili, üst düzey, genel amaçlı, nesne yönelimli programlama dil. Java'nın sözdizimi, C ve C++ dillerininkiyle karşılaştırılabilir; ancak, Java'nın bağımsız olması amaçlanmıştır ve minimum bağımlılıkları vardır. JAVA, çeşitli etkinlikler için gezegende tartışmasız en yaygın kullanılan dildir, AI bunlardan biridir.
Sanal Makine Teknolojisinin varlığı, JAVA programlama dilini kullanmanın en önemli avantajıdır. JVM tam olarak ne yapar? Java Sanal Makinesi, uygulama sürecini basitleştirerek, uygulamayı tekrar tekrar derlemekten zamandan ve enerjiden tasarruf etmenizi sağlar.
Büyük Veri ve AI ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır ve Fink, Hadoop, Hive ve Spark gibi en belirgin Büyük Veri çerçeveleri Java ile yazılmıştır. Ayrıca Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j ve MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java library, Neuroph dahil olmak üzere bir dizi AI geliştirme çerçevesi sağlar.
5. Scala
Scala, statik olarak yazılan, üst düzey, nesne yönelimli ve işlevsel bir programlama dilidir. Java'nın bazı kusurlarını azaltırken faydalarından yararlanmak amacıyla oluşturuldu. Scala, Java Sanal Makinesi (JVM) ortamını kullanarak akıllı yazılım oluşturmak için daha iyi bir yöntem yarattı. Java ve JavaScript ile uyumludur ve geliştirmeyi daha kolay, daha hızlı ve daha üretken hale getirir.
Scala, bu özelliklerinin bir sonucu olarak Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka ve Akka Stream gibi veri analiz sistemlerinin vazgeçilmez bir bileşeni haline gelmiştir. Scala'nın ana dezavantajları arasında topluluk desteği eksikliği, sınırlı benimseme, geriye dönük uyumluluk kısıtlamaları ve yüksek bir öğrenme eğrisi sayılabilir.
Breeze, Scala için en popüler makine öğrenme aracıdır. Bu kitaplık, Matlab'ın işlevselliğini ve Python'un NumPy kitaplığını birleştirir. ScalaNLP ve Scala projelerinin birleşmesinden doğdu. Breeze, mevcut yapay zeka sistemlerini oluşturmak için gereken hesaplama yeteneklerinin çoğunu içerir.
6. Julia
Julia, hak ettiği tanınmayı veya topluluk desteğini alamamış başka bir üst düzey üründür. Bununla birlikte, özellikleri hayal kırıklığına uğratmaz. Bu programlama dili, çeşitli işler için yararlıdır, ancak sayılar ve veri analizinde mükemmeldir.
Julia, hak ettiği tanınmayı veya topluluk desteğini alamamış başka bir üst düzey üründür. Bununla birlikte, özellikleri hayal kırıklığına uğratmaz. Bu programlama dili, çeşitli işler için yararlıdır, ancak sayılar ve veri analizinde mükemmeldir.
Julia, veri kümeleriyle ilgilenmek ve istatistiksel analiz ve veri bilimi için tipik veri dönüşümleri gerçekleştirmek için DataFrame'ler sağlar. JuliaGraphs paketleri, birleşimsel verilerle çalışmanıza izin verir. Julia, JDBC, ODBC ve Spark sürücülerini kullanan veritabanlarıyla iyi çalışır. oluşturmak için ideal bir dildir. Derin Öğrenme arka uçtaki kod. jl ve Flux.jl, Julia'ya özgüdür, Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka için son derece güçlü araçlardır.
7. RUST
Rust, hız, güvenlik ve eşzamanlılığa öncelik veren çok paradigmalı bir programlama dilidir. Rust, C++ ile karşılaştırılabilir bir sözdizimine sahiptir, ancak bellek açısından önemli ölçüde daha güvenlidir. Boş işaretçiler, sarkan işaretçiler ve veri yarışlarına izin verilmez. Bellek ve diğer kaynaklar, otomatik çöp toplama yerine çok az ek yük ile öngörülebilir yönetim sunan özel bir yöntem kullanılarak işlenir.
StackOverflow'un yıllık geliştirici anketinde, açık kaynaklı programlama dili en popüler olarak seçildi. Birçok BT işletmesi projelerinde Rust ilkelerini kullanır. Microsoft, açık kaynaklı Verona projesinde Rust ilkelerini kullandı. Rust, güvenli altyapı programlaması için bir test dili olarak kabul edilir.
Rust, nesne yönelimli programlama fikirlerinin anlaşılmasını gerektirdiğinden öğrenmesi zor bir dildir. Sonuç olarak, yavaş bir derleyiciye ve büyük ikili dosyalara sahiptir. Özellikle Rust'ta geliştirilmiş yalnızca birkaç makine öğrenimi kitaplığı vardır. Bununla birlikte, çok sayıda ortak bağlama makine öğrenme PyTorch veya TensorFlow gibi çerçeveler geliştiricilerin kullanımına açıktır.
8. yanlış telaffuz
1960'lardan bu yana, Lisp, doğal diller, teorem kanıtları ve Yapay Zeka sorunlarının çözümü disiplinlerinde bilimsel çalışma için yaygın olarak kullanılmaktadır. Lisp başlangıçta programlama için pratik bir matematik dili olarak tasarlandı, ancak hızla AI geliştiricileri arasında popüler bir seçenek haline geldi.
Daha da önemlisi, Lisp'in yaratıcısı (John McCarthy) yapay zeka alanında önemli bir figürdü ve çalışmalarının çoğu uzun süredir uygulanıyordu.
Lisp'i geliştirmek için birincil motivasyon, kodda geçerli bir matematiksel temsil oluşturmaktı. Bu içsel avantaj nedeniyle, hızla AI araştırmaları için tercih edilen dil haline geldi. Özyineleme, ağaç veri yapıları ve dinamik tipleme gibi birçok bilgisayar bilimi kavramı Lisp'te icat edilmiştir.
Lisp inanılmaz derecede verimlidir ve programların çok hızlı yürütülmesini sağlar. Lisp programları daha küçüktür, daha hızlı tasarlanır, daha hızlı çalışır ve bakımı daha kolaydır. C++ veya Java uygulamaları.
9. prolog
En eski programlama dillerinden biri olan Prolog, üç unsurla çalışan karmaşık bir çerçevedir: gerçekler, kurallar ve hedefler. Bir geliştirici, gerçekleri ve kuralları inceleyerek belirli bir sonuca ulaşmak için Prolog'un aralarında ilişkiler kurmadan önce üç parçayı da tanımlamalıdır.
Prolog, kalıpları anlama ve eşleştirme, verileri mantıksal olarak bulma ve yapılandırma ve daha iyi bir yol keşfetmek için bir süreci otomatik olarak geri izleme yeteneğine sahiptir. Genel olarak, bu dilin AI'daki en iyi uygulaması, Prolog'un bir veya birkaç çözüm aradığı problem çözme içindir.
Sonuç olarak, IBM'in Watson'ı gibi sohbet robotlarında ve sanal asistanlarda kullanılır. Prolog, Python veya Java kadar çeşitli veya kullanımı basit olmayabilir, ancak oldukça faydalı olabilir. Prolog, bir dizi AI kitaplığı geliştirmek için kullanılmıştır. Örneğin Zamia-AI, açık kaynaklı konuşma ve doğal dil işleme sistemlerinin geliştirilmesi için bileşenler ve araçlar sağlayan bir çerçevedir.
Prolog tabanlı makine öğrenme mlu, cplint ve cplint veri kümeleri paketleri de yapay zeka oluşturmak için oldukça kullanışlıdır.
Sonuç
AI yazılımını zaten çeşitli olan bir iş ortamına entegre etmek, bir dizi programlama araçları, çeşitli diller, çerçeveler ve kitaplıklar gibi. Bu teknolojiler sıklıkla olağanüstü derecelerde yetkinlik ve uzmanlık gerektirir.
Yukarıda bahsedilen dillerin tümü, Yapay Zeka projeleri için mükemmel seçimlerdir. Bu sadece ihtiyaçlarınız için ideal projeyi seçmek meselesidir. Temel bir proje kavrayışı ile en uygun dili seçebilir ve şirketinizin verimliliğini artırabilirsiniz. Bir sonraki AI projenizde iyi şanslar!
Yorum bırak