Сплеск попиту на штучний інтелект викликав необхідність найму все більшої кількості інженерів, дослідників і програмістів. Неможливо уявити існування без впливу або внеску ШІ. ШІ є всюдисущим, від пошуку роботи до виявлення спаму, обміну поїздками до зв’язків із соціальними мережами, і він робить наше життя кращим і легшим.
ШІ може допомогти вашій компанії заощадити час і гроші, автоматизуючи та покращуючи регулярні процедури. Коли штучний інтелект запрацює, ви можете бути впевнені, що ці дії виконуватимуться швидше, точніше та надійніше, ніж людина. Однак, щоб інтегрувати AI в системи та послуги вашої компанії, вам знадобляться розробники програмного забезпечення, які здатні це зробити.
Крім того, ці розробники повинні бути знайомі з найкращими мовами AI. Кожна мова має свій набір сильних сторін і обмежень, а також відмінні риси. Ви самі визначаєте, які функції найбільше підходять для ваших потреб.
Давайте почнемо і розглянемо деякі з найкращих мов програмування для AI.
1. Python
Python — це високорівнева, інтерпретована, об’єктно-орієнтована мова програмування, яка підкреслює ідеали читабельності та простоти коду. Зараз ви можете вважати Python попередником усіх інших мов. Простий синтаксис Python відповідає за його стрімке зростання популярності. Крім того, стислий синтаксис дозволяє витрачати значно більше часу на розробку фундаментальної структури, що робить Python відмінним вибором для процедур машинного навчання.
Зручність Python у використанні є важливішою, ніж будь-що інше, щоб зробити його найбільш бажаним варіантом серед інженерів AI. Тим не менш, це високопродуктивний і широко використовується мова програмування, здатна виконувати складні процедури для широкого спектру робіт і платформ.
З точки зору сучасних технологій, найважливіша причина, чому Python зазвичай займає перше місце, полягає в тому, що для цієї мови були створені специфічні для ШІ фреймворки. TensorFlow, набір інструментів з відкритим кодом, розроблений спеціально для машинного навчання, який можна використовувати для глибокого вивчення нейронної мережі навчання та висновки, є одним із найпопулярніших. Серед інших фреймворків, орієнтованих на штучний інтелект, є:
- scikit-вчитися — бібліотека Python для навчання моделі машинного навчання.
- Керас це інтерфейс програмування для складних математичних обчислень.
- PyTorch — це бібліотека Python для обробки візуальної та природної мови.
- Теано — це пакет, який дозволяє визначати, оптимізувати та оцінювати математичні вирази.
2. C + +
C++ — це розширення мови комп’ютера, яке можна використовувати для створення нейронні мережі. Швидкість C++ є найважливішою перевагою, оскільки розробка AI вимагає складних обчислень, а ця мова може прискорити обчислення. Він має низькорівневий контроль над пам’яттю і підтримує програми, що вимагають активів, програми, які мають критичну для продуктивності, тощо.
C++ має складний синтаксис, але є менш дорогим, ніж інші мови, такі як Java. C++ може використовуватися в програмуванні зі штучним інтелектом для пошукової оптимізації та рейтингування.
Однією з причин цього є широка гнучкість мови, що робить її ідеальною для ресурсомістких програм. C++ — це низькорівнева мова програмування, яка покращує керування моделлю AI у виробництві. І хоча C++ може бути не першим варіантом для програмістів AI, варто зазначити, що багато фреймворків глибокого та машинного навчання розроблено на C++.
TensorFlow, найпопулярніший фреймворк машинного навчання, був написаний на C++. Він також був використаний для створення згорткової архітектури для швидкого вбудовування функцій фреймворк глибокого навчання (Кафе).
3. R Мова програмування
R є найбільш часто використовуваною стандартною мовою, і вона була розроблена в першу чергу для статистичного аналізу та графічного відображення даних. Це популярна мова програмування серед майнерів даних і статистиків. Він є відкритим вихідним кодом і має значну спільноту AI. R особливо ефективний для досліджень штучного інтелекту, які включають аналіз часових рядів, статистичне тестування, лінійне та нелінійне моделювання та кластеризацію.
Мова є об’єктно-орієнтованою, розширюваною та дозволяє маніпулювати об’єктами іншими мовами. Ефективність R в обробці та аналізі даних є однією з його найважливіших переваг. Він також має чудові навички створення графіків. R, з іншого боку, важко вивчити. Він повільний і має недоліки безпеки.
Розширені пакети слід розглядати більше, ніж загальні можливості R. Такі пакети, як Gmodels, RODBC, OneR і Tm, забезпечують широку підтримку операцій машинного навчання. Як тільки ви почнете вчитися, ви побачите, що статистика є основою ШІ та машинного навчання. Статус R з відкритим кодом вказує на те, що він безкоштовний. Він має значну базу користувачів.
4. JAVA
Мова програмування Java — це високорівнева мова загального призначення, об’єктно-орієнтоване програмування мову. Синтаксис Java можна порівняти з синтаксисом мов C і C++; однак Java призначена як автономна та має мінімальні залежності. JAVA, мабуть, є найпоширенішою мовою на планеті для різноманітних видів діяльності, одним із яких є ШІ.
Існування технології віртуальних машин є найважливішою перевагою використання мови програмування JAVA. Що саме робить JVM? Що ж, віртуальна машина Java спрощує процес впровадження, заощаджуючи ваш час та енергію від багаторазової компіляції програми.
Великі дані та ШІ нерозривно пов’язані, і найвідоміші фреймворки Big Data, такі як Fink, Hadoop, Hive та Spark, були написані на Java. Він також надає ряд фреймворків для розробки AI, включаючи Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j і MOA, OenNLP, Kubeflow, бібліотеку Deep Java, Neuroph.
5. масштаб
Scala — це мова програмування, яка є статично типізованою, високорівневою, об’єктно-орієнтованою та функціональною. Він був створений з наміром пожинати переваги Java, одночасно пом’якшивши деякі її недоліки. Scala створила кращий метод для створення інтелектуального програмного забезпечення з використанням середовища віртуальної машини Java (JVM). Він сумісний з Java та JavaScript і робить розробку простішою, швидшою та продуктивнішою
Завдяки цим характеристикам Scala стала важливим компонентом таких систем аналізу даних, як Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka і Akka Stream. Основні недоліки Scala включають відсутність підтримки спільноти, обмежене впровадження, обмеження зворотної сумісності та високу криву навчання.
Breeze є найпопулярнішим інструментом машинного навчання для Scala. Ця бібліотека поєднує в собі функціональні можливості Matlab і бібліотеку NumPy Python. Він виник у результаті злиття проектів ScalaNLP і Scala. Breeze включає в себе багато обчислювальних можливостей, необхідних для створення сучасних систем штучного інтелекту.
6. Юлія
Julia — ще один високоякісний продукт, який не отримав визнання чи підтримки спільноти, якого заслуговує. Тим не менш, його характеристики не розчаровують. Ця мова програмування корисна для різних завдань, але вона відмінно підходить для аналізу чисел і даних.
Julia — ще один високоякісний продукт, який не отримав визнання чи підтримки спільноти, якого заслуговує. Тим не менш, його характеристики не розчаровують. Ця мова програмування корисна для різних завдань, але вона відмінно підходить для аналізу чисел і даних.
Julia надає DataFrames для роботи з наборами даних і проведення типових перетворень даних для статистичного аналізу та науки про дані. Пакети JuliaGraphs дозволяють працювати з комбінаторними даними. Julia добре працює з базами даних, використовуючи драйвери JDBC, ODBC і Spark. Це ідеальна мова для створення Глибоке навчання код на серверній частині. jl і Flux.jl — це надзвичайно потужні інструменти для машинного навчання та штучного інтелекту, створені для Julia.
7. РИСТ
Rust — це багатопарадигмальна мова програмування, яка надає пріоритет швидкості, безпеці та паралельності. Rust має синтаксис, порівнянний із C++, хоча він значно безпечніший для пам’яті. Нульові покажчики, висячі покажчики та перегони даних заборонені. Пам’ять та інші ресурси обробляються за допомогою спеціалізованого методу, який пропонує передбачуване керування з невеликими витратами, а не за допомогою автоматичного збирання сміття.
У щорічному опитуванні розробників StackOverflow мова програмування з відкритим кодом була названа найпопулярнішою. Багато ІТ-компаній використовують принципи Rust у своїх проектах. Microsoft використала принципи Rust у своєму проекті з відкритим кодом у Вероні. Rust вважається мовою тестування безпечного програмування інфраструктури.
Rust — це складна мова для вивчення, оскільки вона потребує розуміння ідей об’єктно-орієнтованого програмування. Він має повільний компілятор і величезні двійкові файли, як результат. Існує лише кілька бібліотек машинного навчання, спеціально розроблених у Rust. Однак численні прив'язки до загального навчання за допомогою машини фреймворки, такі як PyTorch або TensorFlow, доступні для розробників.
8. шепелявість
З 1960-х років Lisp широко використовується для наукових досліджень у дисциплінах природних мов, доведення теорем і вирішення питань штучного інтелекту. Lisp спочатку був розроблений як практична математична мова для програмування, але швидко став популярним варіантом серед розробників ШІ.
Що ще більш важливо, творець Lisp (Джон Маккарті) був великою фігурою в області ШІ, і велика частина його робіт була реалізована протягом тривалого періоду.
Основною мотивацією для розробки Lisp було створення життєздатного математичного представлення в коді. Через цю внутрішню перевагу вона швидко стала мовою вибору для досліджень ШІ. Багато концепцій інформатики, таких як рекурсія, деревоподібні структури даних і динамічна типізація, були винайдені на Лісп.
Lisp неймовірно ефективний і забезпечує дуже швидке виконання програми. Програми на Lisp менші, швидше проектуються, працюють швидше та їх легше підтримувати, ніж C++ або Java додатків.
9. Пролог
Prolog, одна з найперших мов програмування, — це складна структура, яка працює з трьома елементами: фактами, правилами та цілями. Розробник повинен визначити всі три частини, перш ніж Prolog зможе побудувати відносини між ними, щоб досягти конкретного висновку шляхом вивчення фактів і правил.
Prolog здатний розуміти та зіставляти шаблони, логічно знаходити та структурувати дані та автоматично повертати процес назад, щоб знайти кращий шлях. Загалом, найкраще застосування цієї мови в ШІ для вирішення проблем, коли Prolog шукає рішення — або кілька.
В результаті він використовується в чат-ботах і віртуальних помічниках, таких як IBM Watson. Пролог може бути не таким різноманітним або простим у використанні, як Python або Java, але він може бути досить корисним. Prolog використовувався для розробки ряду бібліотек ШІ. Zamia-AI, наприклад, є фреймворком, який надає компоненти та інструменти для розробки мовлення з відкритим кодом і систем обробки природної мови.
На основі Prolog навчання за допомогою машини пакети mlu, cplint і cplint також дуже корисні для створення штучного інтелекту.
Висновок
Інтеграція програмного забезпечення AI в і без того різноманітне бізнес-середовище вимагає використання цілого ряду інструменти програмування, наприклад кілька мов, фреймворків і бібліотек. Ці технології часто вимагають надзвичайного рівня компетентності та досвіду.
Усі мови, згадані вище, є відмінним вибором для проектів штучного інтелекту. Це просто питання вибрати ідеальний проект для ваших потреб. Маючи базове розуміння проекту, ви можете вибрати найбільш відповідну мову та підвищити ефективність вашої компанії. Успіхів у вашому наступному проекті AI!
залишити коментар