對人工智能的需求激增,需要雇用越來越多的工程師、研究人員和程序員。 如果沒有人工智能的影響或貢獻,就無法想像存在。 人工智能無處不在,從求職到垃圾郵件檢測,從拼車到社交媒體連接,它讓我們的生活變得更美好、更輕鬆。
人工智能可以通過自動化和改進常規程序來幫助您的公司節省時間和金錢。 一旦 AI 到位,您就可以確信這些活動將比人類更快、更準確、更可靠地完成。 但是,為了將 AI 整合到您公司的系統和服務中,您需要有能力這樣做的軟件開發人員。
此外,這些開發人員需要熟悉最好的 AI 語言。 每種語言都有自己的一套優勢和局限性,以及不同的特徵。 由您決定哪些功能最適合您的需求。
讓我們開始看看一些用於 AI 的頂級編程語言。
1. 蟒蛇
Python 是一種高級的、解釋型的、面向對象的編程語言,它強調代碼可讀性和簡單性的理想。 現在,您可能認為 Python 是所有其他語言的先驅。 Python 的簡單語法是其迅速流行的原因。 此外,簡潔的語法允許您花費更多時間開發基本結構,使 Python 成為機器學習過程的絕佳選擇。
Python 的用戶友好性比其他任何東西都更重要,這使它成為 AI 工程師最喜歡的選擇。 儘管如此,它是一種高性能且被廣泛使用的 能夠處理複雜程序的編程語言 適用於廣泛的工作和平台。
就當前技術而言,Python 通常位居榜首的最關鍵原因是為該語言構建了特定於 AI 的框架。 TensorFlow,一個專為機器學習設計的開源工具包,可用於深度學習 神經網絡 訓練和推理,是最流行的一種。 其他以人工智能為中心的框架包括:
- scikit學習 — 用於訓練的 Python 庫 機器學習模型.
- 凱拉斯 是用於復雜數學計算的編程接口。
- 火炬 是一個用於視覺和自然語言處理的 Python 庫。
- 茶野 是一個允許您定義、優化和評估數學表達式的包。
2. C + +中
C++ 是一種計算機語言擴展,可用於創建 神經網絡. C++ 的速度是最顯著的優勢,因為人工智能開發需要復雜的計算,而這種語言可以加快計算速度。 它具有低級內存控制並支持資產強制應用程序、性能關鍵應用程序等。
C++ 具有復雜的語法,但比 Java 等其他語言便宜。 C++ 可用於人工智能編程,用於搜索引擎優化和排名。
原因之一是該語言具有廣泛的靈活性,這使其成為資源密集型應用程序的理想選擇。 C++ 是一種低級編程語言,可改進生產中 AI 模型的管理。 而且,雖然 C++ 可能不是 AI 程序員的首選,但值得注意的是,許多深度和機器學習框架都是用 C++ 開發的。
TensorFlow 是最流行的機器學習框架,它是用 C++ 編寫的。 它還用於構建快速特徵嵌入的捲積架構 深度學習框架 (咖啡)。
3. R 編程語言
R 是最常用的標準語言,主要用於統計分析和圖形數據顯示。 它是數據挖掘者和統計學家中流行的編程語言。 它是開源的,並擁有一個相當大的 AI 社區。 R 對於包含時間序列分析、統計測試、線性和非線性建模以及聚類的人工智能研究尤其有效。
該語言是面向對象的、可擴展的,並允許其他語言操作對象。 R 在數據處理和分析方面的效率是其最顯著的優勢之一。 它還具有出色的圖表技巧。 另一方面,R 很難學習。 它運行緩慢並且存在安全漏洞。
擴展的包應該比 R 的一般功能更多地考慮。Gmodels、RODBC、OneR 和 Tm 等包為機器學習操作提供了廣泛的支持。 一旦開始學習,您就會發現統計數據是 AI 和 ML 的基礎。 R 的開源狀態表明它可以免費使用。 它擁有龐大的用戶群。
4. JAVA
Java 編程語言是一種高級的、通用的、 面向對象的程序設計 語。 Java 的語法與 C 和 C++ 語言的語法相當; 然而,Java 是自包含的,並且具有最小的依賴關係。 JAVA 可以說是地球上用於各種活動的最廣泛使用的語言,人工智能就是其中之一。
虛擬機技術的存在是利用JAVA編程語言最顯著的優勢。 JVM究竟做了什麼? 好吧,Java 虛擬機簡化了實現過程,節省了您一遍又一遍地編譯應用程序的時間和精力。
大數據和人工智能有著千絲萬縷的聯繫,最著名的大數據框架,如 Fink、Hadoop、Hive 和 Spark,都是用 Java 編寫的。 它還提供了許多 AI 開發框架,包括 Weka、Java-ML、H2O、DeepLearning4j 和 MOA、OenNLP、Kubeflow、Deep Java 庫、Neuroph。
5. 斯卡拉
Scala 是一種靜態類型、高級、面向對象和函數式的編程語言。 創建它的目的是獲得 Java 的好處,同時減輕它的一些缺陷。 Scala 為使用 Java 虛擬機 (JVM) 環境構建智能軟件創造了一種更好的方法。 它與 Java 和 JavaScript 兼容,使開發更容易、更快捷、更高效
由於這些特性,Scala 已成為 Apache Flink、Apache Spark、Apache Kafka 和 Akka Stream 等數據分析系統的重要組成部分。 Scala 的主要缺點包括缺乏社區支持、有限的採用、向後兼容性限制以及高學習曲線。
Breeze 是 Scala 最流行的機器學習工具。 這個庫結合了 Matlab 的功能和 Python 的 NumPy 庫。 它源於 ScalaNLP 和 Scala 項目的合併。 Breeze 包含創建當前 AI 系統所需的許多計算能力。
6. 朱莉婭
Julia 是另一個沒有得到應有的認可或社區支持的高端產品。 儘管如此,它的功能並沒有讓人失望。 這種編程語言對各種工作都有幫助,但它擅長數字和數據分析。
Julia 是另一個沒有得到應有的認可或社區支持的高端產品。 儘管如此,它的功能並沒有讓人失望。 這種編程語言對各種工作都有幫助,但它擅長數字和數據分析。
Julia 提供 DataFrames 來處理數據集並為統計分析和數據科學進行典型的數據轉換。 JuliaGraphs 包允許您使用組合數據。 Julia 可以很好地處理使用 JDBC、ODBC 和 Spark 驅動程序的數據庫。 它是創作的理想語言 深度學習 後端的代碼。 jl 和 Flux.jl 是 Julia 原生的,非常強大的機器學習和人工智能工具。
7. 銹
Rust 是一種多範式編程語言,它優先考慮速度、安全性和並發性。 Rust 的語法與 C++ 相當,儘管它的內存安全性要高得多。 不允許空指針、懸空指針和數據競爭。 內存和其他資源是使用一種專門的方法來處理的,這種方法提供可預測的管理,開銷很小,而不是通過自動垃圾收集。
在 StackOverflow 的年度開發者調查中,開源編程語言被評為最受歡迎。 許多 IT 企業在他們的項目中採用 Rust 原則。 微軟在其開源 Verona 項目中使用了 Rust 原則。 Rust 被視為安全基礎設施編程的測試語言。
Rust 是一門具有挑戰性的學習語言,因為它需要了解面向對象的編程思想。 結果,它有一個緩慢的編譯器和巨大的二進製文件。 只有幾個機器學習庫是用 Rust 專門開發的。 然而,許多綁定到常見的 機器學習 開發人員可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架。
8. 口齒不清
自 1960 年代以來,Lisp 已被廣泛用於自然語言、定理證明和人工智能問題解決等學科的科學研究。 Lisp 最初被設計為一種實用的編程數學語言,但它很快成為 AI 開發人員的流行選擇。
更重要的是,Lisp 的創造者(John McCarthy)是 AI 領域的重要人物,他的很多工作已經實施了很長時間。
開發 Lisp 的主要動機是在代碼中建立一個可行的數學表示。 由於這種內在優勢,它很快成為人工智能研究的首選語言。 許多計算機科學概念,例如遞歸、樹數據結構和動態類型,都是在 Lisp 中發明的。
Lisp 非常高效,可以非常快速地執行程序。 Lisp 程序比 Lisp 程序更小、設計更快、執行更快、更容易維護 C++ 或 Java 應用程序。
9. 序言
Prolog 是最早的編程語言之一,它是一個複雜的框架,它與三個元素一起工作:事實、規則和目標。 開發人員必須在 Prolog 構建它們之間的關係之前識別所有三個部分,以便通過檢查事實和規則來得出特定的結論。
Prolog 能夠理解和匹配模式,在邏輯上查找和結構化數據,並自動回溯流程以發現更好的路徑。 總體而言,這種語言在 AI 中的最佳應用是解決問題,Prolog 在其中尋找一個或多個解決方案。
因此,它被用於聊天機器人和虛擬助手,例如 IBM 的 Watson。 Prolog 可能不像 Python 或 Java 那樣多樣化或易於使用,但它可能非常有用。 Prolog 已被用於開發許多 AI 庫。 例如,Zamia-AI 是一個為開源語音和自然語言處理系統的開發提供組件和工具的框架。
基於 Prolog 的 機器學習 mlu、cplint 和 cplint 數據集包對於構建人工智能也非常有用。
結論
將 AI 軟件集成到已經多樣化的業務環境中,需要使用一系列 編程工具,例如幾種語言、框架和庫。 這些技術經常需要非凡的能力和專業知識。
上面提到的所有語言都是人工智能項目的絕佳選擇。 只需選擇適合您需求的理想項目即可。 通過對項目的基本掌握,您可以選擇最合適的語言並提高公司的效率。 祝你的下一個 AI 項目好運!
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