对人工智能的需求激增,需要雇用越来越多的工程师、研究人员和程序员。 如果没有人工智能的影响或贡献,就无法想象存在。 人工智能无处不在,从求职到垃圾邮件检测,从拼车到社交媒体连接,它让我们的生活变得更美好、更轻松。
人工智能可以通过自动化和改进常规程序来帮助您的公司节省时间和金钱。 一旦 AI 到位,您就可以确信这些活动将比人类更快、更准确、更可靠地完成。 但是,为了将 AI 整合到您公司的系统和服务中,您需要有能力这样做的软件开发人员。
此外,这些开发人员需要熟悉最好的 AI 语言。 每种语言都有自己的一套优势和局限性,以及不同的特征。 由您决定哪些功能最适合您的需求。
让我们开始看看一些用于 AI 的顶级编程语言。
1. 蟒蛇
Python 是一种高级的、解释型的、面向对象的编程语言,它强调代码可读性和简单性的理想。 现在,您可能认为 Python 是所有其他语言的先驱。 Python 的简单语法是其迅速流行的原因。 此外,简洁的语法允许您花费更多时间开发基本结构,使 Python 成为机器学习过程的绝佳选择。
Python 的用户友好性比其他任何东西都更重要,这使它成为 AI 工程师最喜欢的选择。 尽管如此,它是一种高性能且被广泛使用的 能够处理复杂程序的编程语言 适用于广泛的工作和平台。
就当前技术而言,Python 通常位居榜首的最关键原因是为该语言构建了特定于 AI 的框架。 TensorFlow,一个专为机器学习设计的开源工具包,可用于深度学习 神经网络 训练和推理,是最流行的一种。 其他以人工智能为中心的框架包括:
- scikit学习 — 用于训练的 Python 库 机器学习模型.
- Keras 是用于复杂数学计算的编程接口。
- PyTorch 是一个用于视觉和自然语言处理的 Python 库。
- 茶野 是一个允许您定义、优化和评估数学表达式的包。
2. C + +中
C++ 是一种计算机语言扩展,可用于创建 神经网络. C++ 的速度是最显着的优势,因为人工智能开发需要复杂的计算,而这种语言可以加快计算速度。 它具有低级内存控制并支持资产强制应用程序、性能关键应用程序等。
C++ 具有复杂的语法,但比 Java 等其他语言便宜。 C++ 可用于人工智能编程,用于搜索引擎优化和排名。
原因之一是该语言具有广泛的灵活性,这使其成为资源密集型应用程序的理想选择。 C++ 是一种低级编程语言,可改进生产中 AI 模型的管理。 而且,虽然 C++ 可能不是 AI 程序员的首选,但值得注意的是,许多深度和机器学习框架都是用 C++ 开发的。
TensorFlow 是最流行的机器学习框架,它是用 C++ 编写的。 它还用于构建快速特征嵌入的卷积架构 深度学习框架 (咖啡)。
3. R编程语言
R 是最常用的标准语言,主要用于统计分析和图形数据显示。 它是数据挖掘者和统计学家中流行的编程语言。 它是开源的,并拥有一个相当大的 AI 社区。 R 对于包含时间序列分析、统计测试、线性和非线性建模以及聚类的人工智能研究尤其有效。
该语言是面向对象的、可扩展的,并允许其他语言操作对象。 R 在数据处理和分析方面的效率是其最显着的优势之一。 它还具有出色的图表技巧。 另一方面,R 很难学习。 它运行缓慢并且存在安全漏洞。
扩展的包应该比 R 的一般功能更多地考虑。Gmodels、RODBC、OneR 和 Tm 等包为机器学习操作提供了广泛的支持。 一旦开始学习,您就会发现统计数据是 AI 和 ML 的基础。 R 的开源状态表明它可以免费使用。 它拥有庞大的用户群。
4. JAVA
Java 编程语言是一种高级的、通用的、 面向对象的编程 语。 Java 的语法与 C 和 C++ 语言的语法相当; 然而,Java 是独立的,并且具有最小的依赖关系。 JAVA 可以说是地球上用于各种活动的最广泛使用的语言,人工智能就是其中之一。
虚拟机技术的存在是利用JAVA编程语言最显着的优势。 JVM究竟做了什么? 好吧,Java 虚拟机简化了实现过程,节省了您一遍又一遍地编译应用程序的时间和精力。
大数据和人工智能有着千丝万缕的联系,最著名的大数据框架,如 Fink、Hadoop、Hive 和 Spark,都是用 Java 编写的。 它还提供了许多 AI 开发框架,包括 Weka、Java-ML、H2O、DeepLearning4j 和 MOA、OenNLP、Kubeflow、Deep Java 库、Neuroph。
5. 斯卡拉
Scala 是一种静态类型、高级、面向对象和函数式的编程语言。 创建它的目的是获得 Java 的好处,同时减轻它的一些缺陷。 Scala 为使用 Java 虚拟机 (JVM) 环境构建智能软件创造了一种更好的方法。 它与 Java 和 JavaScript 兼容,使开发更容易、更快捷、更高效
由于这些特性,Scala 已成为 Apache Flink、Apache Spark、Apache Kafka 和 Akka Stream 等数据分析系统的重要组成部分。 Scala 的主要缺点包括缺乏社区支持、有限的采用、向后兼容性限制以及高学习曲线。
Breeze 是 Scala 最流行的机器学习工具。 这个库结合了 Matlab 的功能和 Python 的 NumPy 库。 它源于 ScalaNLP 和 Scala 项目的合并。 Breeze 包含创建当前 AI 系统所需的许多计算能力。
6. 朱莉娅
Julia 是另一个没有得到应有的认可或社区支持的高端产品。 尽管如此,它的功能并没有让人失望。 这种编程语言对各种工作都有帮助,但它擅长数字和数据分析。
Julia 是另一个没有得到应有的认可或社区支持的高端产品。 尽管如此,它的功能并没有让人失望。 这种编程语言对各种工作都有帮助,但它擅长数字和数据分析。
Julia 提供 DataFrames 来处理数据集并为统计分析和数据科学进行典型的数据转换。 JuliaGraphs 包允许您使用组合数据。 Julia 可以很好地处理使用 JDBC、ODBC 和 Spark 驱动程序的数据库。 它是创作的理想语言 深度学习 后端的代码。 jl 和 Flux.jl 是 Julia 原生的,非常强大的机器学习和人工智能工具。
7. 锈
Rust 是一种多范式编程语言,它优先考虑速度、安全性和并发性。 Rust 的语法与 C++ 相当,尽管它的内存安全性要高得多。 不允许空指针、悬空指针和数据竞争。 内存和其他资源是使用一种专门的方法来处理的,这种方法提供可预测的管理,开销很小,而不是通过自动垃圾收集。
在 StackOverflow 的年度开发者调查中,开源编程语言被评为最受欢迎。 许多 IT 企业在他们的项目中采用 Rust 原则。 微软在其开源 Verona 项目中使用了 Rust 原则。 Rust 被视为安全基础设施编程的测试语言。
Rust 是一门具有挑战性的学习语言,因为它需要了解面向对象的编程思想。 结果,它有一个缓慢的编译器和巨大的二进制文件。 只有几个机器学习库是用 Rust 专门开发的。 然而,许多绑定到常见的 机器学习 开发人员可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架。
8. 口齿不清
自 1960 年代以来,Lisp 已被广泛用于自然语言、定理证明和人工智能问题解决等学科的科学研究。 Lisp 最初被设计为一种实用的编程数学语言,但它很快成为 AI 开发人员的流行选择。
更重要的是,Lisp 的创造者(John McCarthy)是 AI 领域的重要人物,他的很多工作已经实施了很长时间。
开发 Lisp 的主要动机是在代码中建立一个可行的数学表示。 由于这种内在优势,它很快成为人工智能研究的首选语言。 许多计算机科学概念,例如递归、树数据结构和动态类型,都是在 Lisp 中发明的。
Lisp 非常高效,可以非常快速地执行程序。 Lisp 程序比 Lisp 程序更小、设计更快、执行更快、更容易维护 C++ 或 Java 领域广泛应用,提供了卓越的解决方案。
9. 序幕
Prolog 是最早的编程语言之一,它是一个复杂的框架,它与三个元素一起工作:事实、规则和目标。 开发人员必须在 Prolog 构建它们之间的关系之前识别所有三个部分,以便通过检查事实和规则来得出特定的结论。
Prolog 能够理解和匹配模式,在逻辑上查找和结构化数据,并自动回溯流程以发现更好的路径。 总体而言,这种语言在 AI 中的最佳应用是解决问题,Prolog 在其中寻找一个或多个解决方案。
因此,它被用于聊天机器人和虚拟助手,例如 IBM 的 Watson。 Prolog 可能不像 Python 或 Java 那样多样化或易于使用,但它可能非常有用。 Prolog 已被用于开发许多 AI 库。 例如,Zamia-AI 是一个为开源语音和自然语言处理系统的开发提供组件和工具的框架。
基于 Prolog 的 机器学习 mlu、cplint 和 cplint 数据集包对于构建人工智能也非常有用。
结论
将 AI 软件集成到已经多样化的业务环境中,需要使用一系列 编程工具,例如几种语言、框架和库。 这些技术经常需要非凡的能力和专业知识。
上面提到的所有语言都是人工智能项目的绝佳选择。 只需选择适合您需求的理想项目即可。 通过对项目的基本掌握,您可以选择最合适的语言并提高公司的效率。 祝你的下一个 AI 项目好运!
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