کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
مصنوعی ذہانت کی مانگ میں اضافے نے انجینئرز، محققین اور پروگرامرز کی بڑھتی ہوئی تعداد کی خدمات حاصل کرنے کی ضرورت کی ہے۔ AI کے اثر یا شراکت کے بغیر وجود کا تصور کرنا ناممکن ہے۔ AI ہر جگہ موجود ہے، نوکری کی تلاش سے لے کر اسپام میل کا پتہ لگانے تک، رائیڈ شیئرنگ سے لے کر سوشل میڈیا کنکشن تک، اور یہ ہماری زندگیوں کو بہتر اور آسان بنا رہا ہے۔
AI باقاعدہ طریقہ کار کو خودکار اور بہتر بنا کر وقت اور پیسہ بچانے میں آپ کی کمپنی کی مدد کر سکتا ہے۔ ایک بار جب AI اپنی جگہ پر آجائے تو آپ کو یقین ہو سکتا ہے کہ وہ سرگرمیاں کسی شخص سے زیادہ تیزی سے، درست طریقے سے اور قابل اعتماد طریقے سے مکمل ہو جائیں گی۔ تاہم، اپنی کمپنی کے سسٹمز اور سروسز میں AI کو شامل کرنے کے لیے، آپ کو ایسے سافٹ ویئر ڈویلپرز کی ضرورت ہوگی جو ایسا کرنے کے اہل ہوں۔
مزید برآں، ان ڈویلپرز کو بہترین AI زبانوں سے واقف ہونے کی ضرورت ہوگی۔ ہر زبان کی اپنی طاقتوں اور حدود کے ساتھ ساتھ الگ الگ خصائص بھی ہوتے ہیں۔ یہ آپ پر منحصر ہے کہ آپ کی ضروریات کے لیے کون سی خصوصیات زیادہ مناسب ہیں۔
آئیے شروع کریں اور AI کے لیے کچھ سرفہرست پروگرامنگ زبانوں کو دیکھیں۔
1. ازگر
Python ایک اعلیٰ سطحی، تشریح شدہ، آبجیکٹ پر مبنی پروگرامنگ زبان ہے جو کوڈ پڑھنے کی اہلیت اور سادگی کے نظریات پر زور دیتی ہے۔ ابھی، آپ Python کو دیگر تمام زبانوں کا پیش خیمہ سمجھ سکتے ہیں۔ Python کی سادہ ترکیب اس کی مقبولیت میں تیز رفتار اضافے کے لیے ذمہ دار ہے۔ مزید برآں، جامع نحو آپ کو بنیادی ڈھانچے کو تیار کرنے میں کافی زیادہ وقت صرف کرنے کی اجازت دیتا ہے، جس سے مشین لرننگ کے طریقہ کار کے لیے Python ایک بہترین انتخاب ہے۔
پائیتھن کی صارف دوستی اسے AI انجینئرز میں سب سے زیادہ ترجیحی آپشن بنانے میں کسی بھی چیز سے زیادہ اہم ہے۔ اس کے باوجود، یہ ایک اعلی کارکردگی ہے اور بڑے پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے پیچیدہ طریقہ کار کے قابل پروگرامنگ زبان ملازمتوں اور پلیٹ فارمز کی ایک وسیع رینج کے لیے۔
موجودہ ٹیکنالوجی کے لحاظ سے، Python کے عام طور پر سب سے اوپر ہونے کی سب سے اہم وجہ یہ ہے کہ زبان کے لیے AI مخصوص فریم ورک بنائے گئے تھے۔ TensorFlow، ایک اوپن سورس ٹول کٹ خاص طور پر مشین لرننگ کے لیے ڈیزائن کی گئی ہے جسے گہرائی کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ عصبی نیٹ ورک تربیت اور اندازہ، سب سے زیادہ مقبول میں سے ایک ہے. دیگر AI-مرکزی فریم ورک میں شامل ہیں:
- سائنٹ سیکھنا - تربیت کے لیے ایک ازگر کی لائبریری مشین سیکھنے کے ماڈل.
- کیراس پیچیدہ ریاضیاتی حسابات کے لیے ایک پروگرامنگ انٹرفیس ہے۔
- پی ٹورچ بصری اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے لیے ایک Python لائبریری ہے۔
- تھیانو ایک ایسا پیکج ہے جو آپ کو ریاضی کے تاثرات کی وضاحت، اصلاح اور اندازہ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
2. C ++
C++ ایک کمپیوٹر لینگویج ایکسٹینشن ہے جسے بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ نیند نیٹ ورک. C++ کی رفتار سب سے اہم فائدہ ہے کیونکہ AI کی ترقی کے لیے پیچیدہ کمپیوٹیشنز کی ضرورت ہوتی ہے، اور یہ زبان حسابات کو تیز کر سکتی ہے۔ اس میں نچلی سطح کا میموری کنٹرول ہے اور اثاثہ سے مجبور ایپلی کیشنز، کارکردگی کے لحاظ سے اہم ایپلی کیشنز وغیرہ کو سپورٹ کرتا ہے۔
C++ میں ایک پیچیدہ نحو ہے لیکن یہ دوسری زبانوں جیسے جاوا سے کم مہنگا ہے۔ C++ کو آرٹیفیشل انٹیلی جنس پروگرامنگ میں سرچ انجن کی اصلاح اور درجہ بندی کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
اس کی ایک وجہ زبان کی وسیع لچک ہے، جو اسے وسائل سے بھرپور ایپلی کیشنز کے لیے مثالی بناتی ہے۔ C++ ایک نچلی سطح کی پروگرامنگ زبان ہے جو پیداوار میں AI ماڈل کے انتظام کو بہتر بناتی ہے۔ اور، جبکہ C++ AI پروگرامرز کے لیے پہلا آپشن نہیں ہو سکتا، یہ بات قابل غور ہے کہ C++ میں بہت سے گہرے اور مشین لرننگ فریم ورک تیار کیے گئے ہیں۔
TensorFlow، سب سے مشہور مشین لرننگ فریم ورک، C++ میں لکھا گیا تھا۔ یہ فاسٹ فیچر ایمبیڈنگ کے لیے Convolutional Architecture کی تعمیر کے لیے بھی استعمال کیا گیا تھا۔ گہری سیکھنے کا فریم ورک (کیفے)۔
3. R پروگرامنگ زبان
R سب سے زیادہ استعمال ہونے والی معیاری زبان ہے، اور اسے بنیادی طور پر شماریاتی تجزیہ اور گرافیکل ڈیٹا ڈسپلے کے لیے ڈیزائن کیا گیا تھا۔ یہ ڈیٹا کان کنوں اور شماریات دانوں کے درمیان ایک مقبول پروگرامنگ زبان ہے۔ یہ اوپن سورس ہے اور اس میں ایک بڑی AI کمیونٹی ہے۔ آر آرٹیفیشل انٹیلی جنس تحقیق کے لیے خاص طور پر موثر ہے جس میں ٹائم سیریز کا تجزیہ، شماریاتی جانچ، لکیری اور نان لائنر ماڈلنگ، اور کلسٹرنگ شامل ہے۔
زبان آبجیکٹ پر مبنی ہے، قابل توسیع ہے، اور اشیاء کو دوسری زبانوں کے ذریعے جوڑ توڑ کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ ڈیٹا پروسیسنگ اور تجزیہ میں R کی کارکردگی اس کے سب سے اہم فوائد میں سے ایک ہے۔ اس میں چارٹنگ کی بہترین مہارت بھی ہے۔ R، دوسری طرف، سیکھنا مشکل ہے۔ یہ سست ہے اور اس میں حفاظتی خامیاں ہیں۔
توسیع شدہ پیکجز کو R کی عمومی صلاحیتوں سے زیادہ سمجھا جانا چاہیے۔ Gmodels، RODBC، OneR، اور Tm جیسے پیکجز مشین لرننگ آپریشنز کے لیے وسیع تعاون فراہم کرتے ہیں۔ ایک بار جب آپ سیکھنا شروع کر دیں گے، آپ دیکھیں گے کہ اعداد و شمار AI اور ML کی بنیاد ہیں۔ R کی اوپن سورس کی حیثیت بتاتی ہے کہ یہ استعمال کرنے کے لیے آزاد ہے۔ اس کا ایک بڑا صارف بیس ہے۔
4. جاوا
جاوا پروگرامنگ لینگویج ایک اعلیٰ سطحی، عمومی مقصد ہے، آبجیکٹ اورینٹڈ پروگرامنگ زبان. جاوا کا نحو C اور C++ زبانوں سے موازنہ ہے۔ تاہم، Java کا مطلب خود پر مشتمل ہے اور اس میں کم سے کم انحصار ہے۔ JAVA متعدد سرگرمیوں کے لیے کرہ ارض پر سب سے زیادہ استعمال ہونے والی زبان ہے، AI ان میں سے ایک ہے۔
ورچوئل مشین ٹیکنالوجی کا وجود JAVA پروگرامنگ زبان کو استعمال کرنے کا سب سے اہم فائدہ ہے۔ JVM بالکل کیا کرتا ہے؟ ٹھیک ہے، جاوا ورچوئل مشین عمل درآمد کے عمل کو آسان بناتی ہے، جس سے آپ کو بار بار ایپلیکیشن مرتب کرنے سے وقت اور توانائی کی بچت ہوتی ہے۔
بگ ڈیٹا اور اے آئی ایک دوسرے سے جڑے ہوئے ہیں، اور سب سے نمایاں بگ ڈیٹا فریم ورک، جیسے فنک، ہڈوپ، ہائیو، اور اسپارک، جاوا میں لکھے گئے تھے۔ یہ متعدد AI ڈویلپمنٹ فریم ورک بھی فراہم کرتا ہے، بشمول Weka، Java-ML، H2O، DeepLearning4j، اور MOA، OenNLP، Kubeflow، Deep Java لائبریری، Neuroph۔
5. بڑے پیمانے پر
اسکالا ایک پروگرامنگ زبان ہے جو جامد طور پر ٹائپ کی جاتی ہے، اعلیٰ سطحی، آبجیکٹ پر مبنی، اور فعال ہوتی ہے۔ اسے جاوا کے فوائد حاصل کرنے کے ارادے سے بنایا گیا تھا جبکہ اس کی کچھ خامیوں کو کم کیا گیا تھا۔ Scala نے جاوا ورچوئل مشین (JVM) ماحول کا استعمال کرتے ہوئے ذہین سافٹ ویئر بنانے کا ایک بہتر طریقہ بنایا۔ یہ Java اور JavaScript کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے، اور یہ ترقی کو آسان، تیز اور زیادہ پیداواری بناتا ہے۔
اسکالا ان خصوصیات کے نتیجے میں ڈیٹا کے تجزیہ کے نظام جیسے Apache Flink، Apache Spark، Apache Kafka، اور Akka Stream کا ایک لازمی جزو بن گیا ہے۔ اسکالا کی اہم خرابیوں میں کمیونٹی سپورٹ کی کمی، محدود اپنانے، پسماندہ مطابقت کی رکاوٹیں، اور ایک اعلی سیکھنے کا منحنی خطوط شامل ہیں۔
Breeze Scala کے لیے سب سے مشہور مشین لرننگ ٹول ہے۔ یہ لائبریری Matlab کی فعالیت اور Python کی NumPy لائبریری کو یکجا کرتی ہے۔ یہ ScalaNLP اور Scala پروجیکٹس کے انضمام سے پیدا ہوا۔ بریز میں موجودہ AI سسٹمز بنانے کے لیے درکار بہت سی کمپیوٹیشنل صلاحیتیں شامل ہیں۔
6. جولیا
جولیا ایک اور اعلیٰ درجے کی پروڈکٹ ہے جسے وہ پہچان یا کمیونٹی سپورٹ نہیں ملی جس کی وہ مستحق ہے۔ اس کے باوجود، اس کی خصوصیات مایوس نہیں کرتے ہیں. یہ پروگرامنگ لینگویج مختلف قسم کی ملازمتوں کے لیے مددگار ہے، لیکن یہ نمبروں اور ڈیٹا کے تجزیے میں سبقت لے جاتی ہے۔
جولیا ایک اور اعلیٰ درجے کی پروڈکٹ ہے جسے وہ پہچان یا کمیونٹی سپورٹ نہیں ملی جس کی وہ مستحق ہے۔ اس کے باوجود، اس کی خصوصیات مایوس نہیں کرتے ہیں. یہ پروگرامنگ لینگویج مختلف قسم کی ملازمتوں کے لیے مددگار ہے، لیکن یہ نمبروں اور ڈیٹا کے تجزیے میں سبقت لے جاتی ہے۔
جولیا ڈیٹا سیٹس سے نمٹنے کے لیے ڈیٹا فریمز فراہم کرتی ہے اور شماریاتی تجزیہ اور ڈیٹا سائنس کے لیے عام ڈیٹا کی تبدیلیاں کرتی ہے۔ جولیا گرافس پیکجز آپ کو مشترکہ ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ جولیا JDBC، ODBC، اور Spark ڈرائیوروں کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا بیس کے ساتھ اچھی طرح کام کرتی ہے۔ یہ تخلیق کے لیے مثالی زبان ہے۔ گہری سیکھنا بیک اینڈ پر کوڈ۔ jl اور Flux.jl جولیا کا مقامی ہے، مشین لرننگ اور مصنوعی ذہانت کے لیے انتہائی مضبوط ٹولز۔
7. زنگ
زنگ ایک کثیر تمثیل پروگرامنگ زبان ہے جو رفتار، حفاظت اور ہم آہنگی کو ترجیح دیتی ہے۔ زنگ کا ایک نحو C++ سے موازنہ ہے، حالانکہ یہ نمایاں طور پر زیادہ میموری سے محفوظ ہے۔ نال پوائنٹرز، ڈینگلنگ پوائنٹرز، اور ڈیٹا ریس کی اجازت نہیں ہے۔ میموری اور دیگر وسائل کو ایک مخصوص طریقہ استعمال کرتے ہوئے سنبھالا جاتا ہے جو خود کار طریقے سے کوڑا کرکٹ جمع کرنے کے بجائے بہت کم اوور ہیڈ کے ساتھ پیش گوئی کے قابل انتظام پیش کرتا ہے۔
StackOverflow کے سالانہ ڈویلپر سروے میں، اوپن سورس پروگرامنگ زبان کو سب سے زیادہ مقبول قرار دیا گیا۔ بہت سے IT کاروبار اپنے منصوبوں میں زنگ کے اصولوں کو استعمال کرتے ہیں۔ مائیکروسافٹ نے اپنے اوپن سورس ویرونا پروجیکٹ میں زنگ کے اصولوں کو استعمال کیا۔ زنگ کو محفوظ انفراسٹرکچر پروگرامنگ کے لیے جانچ کی زبان کے طور پر سمجھا جاتا ہے۔
زنگ سیکھنے کے لیے ایک مشکل زبان ہے کیونکہ اسے آبجیکٹ پر مبنی پروگرامنگ آئیڈیاز کو سمجھنے کی ضرورت ہے۔ اس کے نتیجے میں ایک سست کمپائلر اور بڑی بائنری فائلیں ہیں۔ Rust میں صرف چند مشین لرننگ لائبریریاں واضح طور پر تیار کی گئی ہیں۔ تاہم، عام کرنے کے لئے متعدد پابندیاں مشین لرننگ فریم ورک، جیسے PyTorch یا TensorFlow، ڈویلپرز کے لیے دستیاب ہیں۔
8. لسپ
1960 کی دہائی سے، Lisp کو قدرتی زبانوں، تھیوریم ثبوتوں، اور مصنوعی ذہانت کے مسائل کے حل کے لیے سائنسی مطالعہ کے لیے وسیع پیمانے پر استعمال کیا جا رہا ہے۔ Lisp کو اصل میں پروگرامنگ کے لیے ایک عملی ریاضیاتی زبان کے طور پر ڈیزائن کیا گیا تھا، لیکن یہ جلد ہی AI ڈویلپرز کے درمیان ایک مقبول آپشن بن گیا۔
مزید اہم بات یہ ہے کہ لِسپ کے خالق (جان میکارتھی) اے آئی کے شعبے میں ایک اہم شخصیت تھے، اور ان کا زیادہ تر کام طویل عرصے سے نافذ کیا گیا تھا۔
Lisp کی ترقی کا بنیادی محرک کوڈ میں ایک قابل عمل ریاضیاتی نمائندگی قائم کرنا تھا۔ اس اندرونی فائدے کی وجہ سے، یہ جلد ہی AI تحقیق کے لیے انتخاب کی زبان بن گئی۔ کمپیوٹر سائنس کے بہت سے تصورات، جیسے کہ تکرار، درختوں کے اعداد و شمار کے ڈھانچے، اور متحرک ٹائپنگ، لِسپ میں ایجاد ہوئے۔
Lisp ناقابل یقین حد تک موثر ہے اور بہت جلد پروگرام پر عمل درآمد کو قابل بناتا ہے۔ Lisp پروگرام چھوٹے ہوتے ہیں، ڈیزائن کرنے میں تیز، تیز کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں، اور اس سے زیادہ برقرار رکھنا آسان ہوتا ہے۔ C++ یا جاوا ایپلی کیشنز.
9. پروولوگ
Prolog، ابتدائی پروگرامنگ زبانوں میں سے ایک، ایک نفیس فریم ورک ہے جو تین عناصر کے ساتھ کام کرتا ہے: حقائق، اصول اور مقاصد۔ ایک ڈویلپر کو تینوں ٹکڑوں کی شناخت کرنی چاہیے اس سے پہلے کہ Prolog ان کے درمیان تعلقات استوار کر سکے تاکہ حقائق اور اصولوں کی جانچ کر کے کوئی خاص نتیجہ حاصل کیا جا سکے۔
پرولوگ پیٹرن کو سمجھنے اور ملاپ کرنے، ڈیٹا کو منطقی طور پر ڈھونڈنے اور اس کی ساخت بنانے، اور خود بخود ایک بہتر راستہ دریافت کرنے کے لیے کسی عمل کو پیچھے ہٹانے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ مجموعی طور پر، AI میں اس زبان کا بہترین اطلاق مسئلہ حل کرنے کے لیے ہے، جہاں Prolog حل تلاش کرتا ہے۔
نتیجے کے طور پر، یہ چیٹ بوٹس اور ورچوئل اسسٹنٹس جیسے کہ آئی بی ایم کے واٹسن میں استعمال ہوتا ہے۔ Prolog Python یا Java کی طرح استعمال میں متنوع یا آسان نہیں ہوسکتا ہے، پھر بھی یہ کافی مفید ہوسکتا ہے۔ پرولوگ کا استعمال متعدد AI لائبریریوں کو تیار کرنے کے لیے کیا گیا ہے۔ Zamia-AI، مثال کے طور پر، ایک فریم ورک ہے جو اوپن سورس اسپیچ اور قدرتی لینگویج پروسیسنگ سسٹم کی ترقی کے لیے اجزاء اور ٹولز فراہم کرتا ہے۔
پرولوگ پر مبنی مشین لرننگ پیکجز mlu، cplint، اور cplint ڈیٹاسیٹس بھی مصنوعی ذہانت کی تعمیر کے لیے انتہائی مفید ہیں۔
نتیجہ
AI سافٹ ویئر کو پہلے سے ہی مختلف کاروباری ماحول میں ضم کرنے کے لیے بہت سی رینج کے استعمال کی ضرورت ہوتی ہے۔ پروگرامنگ ٹولز، جیسے کئی زبانیں، فریم ورک، اور لائبریریاں۔ یہ ٹیکنالوجیز اکثر قابلیت اور مہارت کی غیر معمولی ڈگریوں کا مطالبہ کرتی ہیں۔
مذکورہ بالا تمام زبانیں مصنوعی ذہانت کے منصوبوں کے لیے بہترین انتخاب ہیں۔ یہ صرف آپ کی ضروریات کے لئے مثالی منصوبے کو منتخب کرنے کا معاملہ ہے. پروجیکٹ کی بنیادی گرفت کے ساتھ، آپ مناسب ترین زبان کا انتخاب کر سکتے ہیں اور اپنی کمپنی کی کارکردگی کو بڑھا سکتے ہیں۔ آپ کے اگلے AI پروجیکٹ کے ساتھ گڈ لک!
جواب دیجئے