Kecerdasan Buatan kini telah menjadi bagian integral dari kehidupan kita sehari-hari dengan semua manfaat yang diberikannya pada lebih dari ratusan kasus dan situasi penggunaan unik , belum lagi betapa sederhana dan mudahnya hal itu untuk kita.

Dengan peningkatan dalam beberapa tahun terakhir, AI telah menempuh perjalanan panjang untuk membantu bisnis tumbuh dan mencapai potensi penuh mereka. Kemajuan dalam AI ini tidak akan mungkin terjadi tanpa peningkatan inti dalam bahasa pemrograman yang mendasarinya .

Dengan boomingnya AI , kebutuhan akan programmer dan engineer yang efisien dan terampil meroket seiring dengan peningkatan dalam bahasa pemrograman. Meskipun ada banyak bahasa pemrograman untuk Anda mulai mengembangkan AI, tidak ada satu bahasa pemrograman yang merupakan solusi satu atap untuk pemrograman AI karena berbagai tujuan memerlukan pendekatan khusus untuk setiap proyek.

Kami akan membahas beberapa yang paling populer yang tercantum di bawah dan menyerahkan pengambilan keputusan kepada Anda -

● Python

Python adalah bahasa terkuat yang masih bisa Anda baca.
- Pau Dubois

Dikembangkan pada tahun 1991 , Python telah menjadi polling A yang menunjukkan lebih dari 57% pengembang lebih cenderung memilih Python daripada C ++ sebagai bahasa pemrograman pilihan mereka untuk mengembangkan solusi AI. Karena mudah dipelajari , Python menawarkan akses yang lebih mudah ke dunia pengembangan AI untuk programmer dan ilmuwan data.

Python adalah eksperimen tentang seberapa banyak kebebasan yang dibutuhkan programmer. Terlalu banyak kebebasan dan tidak ada yang bisa membaca kode orang lain; terlalu sedikit dan ekspresi terancam.

- Guido van Rossum

Dengan Python, Anda tidak hanya mendapatkan dukungan komunitas yang luar biasa dan kumpulan pustaka yang luas tetapi juga menikmati fleksibilitas yang disediakan oleh bahasa pemrograman. Beberapa fitur yang paling Anda manfaatkan dari Python adalah kemandirian platform dan kerangka kerja ekstensif untuk Pembelajaran Mendalam dan Pembelajaran Mesin.

Kegembiraan pengkodean Python harus dalam melihat kelas-kelas pendek, ringkas, dan dapat dibaca yang mengekspresikan banyak tindakan dalam sejumlah kecil kode yang jelas - bukan dalam rim kode sepele yang membuat pembaca sampai mati.

- Guido van Rossum

Contoh Cuplikan Kode Python:

Beberapa perpustakaannya yang paling populer adalah -

● TensorFlow , untuk beban kerja machine learning dan bekerja dengan kumpulan data

● scikit-learn , untuk melatih model pembelajaran mesin

● PyTorch , untuk computer vision dan pemrosesan bahasa alami

● Keras , sebagai antarmuka kode untuk operasi dan kalkulasi matematika yang sangat kompleks

● SparkMLlib , seperti pustaka Machine Learning Apache Spark, mempermudah pembelajaran mesin untuk semua orang dengan alat seperti algoritme dan utilitas

● MXNet , sebagai salah satu pustaka Apache untuk memudahkan alur kerja pembelajaran yang mendalam

● Theano , sebagai pustaka untuk mendefinisikan, mengoptimalkan, dan mengevaluasi ekspresi matematika

● Pybrain , untuk algoritme pembelajaran mesin yang andal

Juga, Python telah melampaui Java dan menjadi bahasa terpopuler ke - 2 menurut kontribusi repositori GitHub . Faktanya, Stack Overflow menyebutnya sebagai bahasa pemrograman utama yang " tumbuh paling cepat ". "

Kursus Python untuk Pemula -

● Java

Tulis sekali, jalankan di mana saja

Java dianggap sebagai salah satu bahasa pemrograman terbaik di dunia dan 20 tahun terakhir penggunaannya adalah buktinya.

Dengan keramahan pengguna yang tinggi , sifat fleksibel , dan kemandirian platform , Java telah digunakan untuk mengembangkan AI dalam berbagai cara, baca terus untuk mengetahui beberapa di antaranya:

● Daftar bahasa pemrograman yang didukung TensorFlow
TensorFlow juga mencakup Java dengan API. Dukungannya tidak sekaya fitur seperti bahasa lain yang didukung penuh, tetapi ada dan sedang ditingkatkan dengan cepat.

● Deep Java Library
Dibangun oleh Amazon untuk membuat dan menerapkan kemampuan pembelajaran mendalam menggunakan Java.

● Kubeflow
Kubeflow memfasilitasi penerapan dan pengelolaan tumpukan Machine Learning di Kubernetes dengan mudah, memberikan solusi ML yang siap digunakan.

● OpenNLP
Apache OpenNLP adalah alat pembelajaran mesin untuk pemrosesan bahasa alami.

● Perpustakaan Pembelajaran Mesin
Java Java-ML menyediakan beberapa algoritme pembelajaran mesin kepada pengembang.

● Neuroph
Neuroph memungkinkan perancangan jaringan saraf menggunakan kerangka kerja sumber terbuka Java dengan bantuan Neuroph GUI.

Jika Java memiliki pengumpulan sampah yang sebenarnya, sebagian besar program akan menghapus dirinya sendiri saat dijalankan.
- Robert Sewell

Contoh Cuplikan Kode Java:

Kursus Java untuk Pemula -

● R

R dibuat oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman dengan versi pertama diluncurkan pada tahun 1995 . Saat ini dikelola oleh Tim Inti Pengembangan R, R adalah implementasi bahasa pemrograman S dan alat bantu dalam mengembangkan perangkat lunak statistik dan analisis data.

Kualitas yang membuat R cocok untuk pemrograman AI di antara para pengembang adalah:

● Fitur dasar R yang pandai mengolah angka besar menempatkannya pada posisi yang lebih baik daripada Python dengan paket NumPy yang relatif tidak dimurnikan.

● Dengan R, Anda dapat mengerjakan berbagai paradigma pemrograman seperti pemrograman fungsional, komputasi vektor, dan pemrograman berorientasi objek.

Beberapa paket pemrograman AI yang tersedia untuk R adalah:

● Gmodels menyediakan koleksi beberapa alat untuk pemasangan model

● Tm, sebagai kerangka kerja untuk aplikasi penambangan teks

● RODBC sebagai antarmuka ODBC untuk R

● OneR, untuk mengimplementasikan algoritma klasifikasi One Rule Machine Learning, berguna untuk model pembelajaran mesin

Digunakan secara luas di antara Penambang Data dan Ahli Statistik, fitur yang disediakan oleh R adalah:

● Beragam pustaka dan paket untuk memperluas fungsinya

● Komunitas yang aktif dan suportif

● Mampu bekerja sama dengan C, C ++ dan Fortran

● Beberapa paket membantu memperluas fungsionalitasnya

● Dukungan untuk menghasilkan grafik berkualitas tinggi

Sesuatu yang Menarik -
Peta Interaktif Covid-19 dibuat menggunakan R

● Prolog

Singkatan dari Logic Programming , Prolog pertama kali muncul pada tahun 1972 . Itu membuat alat yang menarik untuk mengembangkan Kecerdasan Buatan , khususnya Pemrosesan Bahasa Alami. Prolog bekerja paling baik untuk membuat chatbot, ELIZA adalah chatbot pertama yang dibuat dengan Prolog yang pernah ada.

Untuk memahami Prolog, Anda harus membiasakan diri dengan beberapa istilah dasar Prolog yang memandu kerjanya, mereka dijelaskan secara singkat di bawah ini:

● Fakta menentukan pernyataan yang benar

● Aturan menentukan pernyataan tetapi dengan kondisi tambahan

● Tujuan menentukan posisi pernyataan yang disampaikan menurut basis pengetahuan

● Kueri menentukan cara membuat pernyataan Anda benar dan analisis akhir dari fakta dan aturan

Prolog menawarkan dua pendekatan untuk mengimplementasikan AI yang telah dipraktikkan sejak lama dan terkenal di kalangan ilmuwan data dan peneliti:

● Pendekatan Simbolik mencakup sistem pakar berbasis aturan, pembukti teorema, pendekatan berbasis kendala.

● Pendekatan statistik mencakup jaringan neural, penggalian data, pembelajaran mesin, dan beberapa lainnya.

● Lisp

Singkatan dari List Processing , ini adalah bahasa pemrograman tertua kedua setelah Fortran . Disebut sebagai salah satu Founding Fathers of AI, Lisp diciptakan oleh John McCarthy pada tahun 1958 .

Lisp adalah bahasa untuk melakukan apa yang Anda diberitahu tidak mungkin.

-Kent Pitman

Dibangun sebagai notasi matematika praktis untuk program, Lisp segera menjadi pilihan bahasa pemrograman AI untuk pengembang dengan sangat cepat. Berikut adalah beberapa fitur Lisp yang menjadikannya salah satu opsi terbaik untuk proyek AI di Machine Learning:

● Pembuatan Prototipe Cepat

● Penciptaan Objek Dinamis

● Pengumpulan Sampah

● Fleksibilitas

Dengan peningkatan besar dalam bahasa pemrograman pesaing lainnya, beberapa fitur khusus untuk Lisp telah berhasil masuk ke bahasa lain. Beberapa proyek penting yang melibatkan Lisp di beberapa titik waktu adalah Reddit dan HackerNews .

Ambil Lisp, Anda tahu itu bahasa terindah di dunia - setidaknya sampai Haskell datang.
-Larry Wall

● Haskell

Didefinisikan pada tahun 1990 dan dinamai sesuai dengan matematikawan terkenal Haskell Brooks Curry , Haskell adalah bahasa pemrograman yang murni berfungsi dan diketik secara statis , dipasangkan dengan evaluasi malas dan kode yang lebih pendek.

Ini dianggap sebagai bahasa pemrograman yang sangat aman karena cenderung menawarkan lebih banyak fleksibilitas dalam menangani kesalahan karena sangat jarang terjadi di Haskell dibandingkan dengan bahasa pemrograman lain. Bahkan jika itu benar-benar terjadi, sebagian besar kesalahan non-sintaksis ditangkap pada waktu kompilasi alih-alih waktu proses. Beberapa fitur yang ditawarkan oleh Haskell adalah:

● Kemampuan abstraksi yang kuat

● Manajemen memori internal

● Kode dapat digunakan kembali

● Mudah dimengerti

SQL, Lisp, dan Haskell adalah satu-satunya bahasa pemrograman yang pernah saya lihat di mana orang menghabiskan lebih banyak waktu untuk berpikir daripada mengetik.
-Philip Greenspun

Fitur-fiturnya membantu meningkatkan produktivitas programmer. Haskell sangat mirip dengan bahasa pemrograman lainnya, hanya digunakan oleh sekelompok pengembang khusus. Mengesampingkan tantangan, Haskell dapat terbukti sama baiknya dengan bahasa pesaing lainnya untuk AI dengan peningkatan adopsi oleh komunitas pengembang.

● Julia

Julia adalah bahasa pemrograman dinamis berperforma tinggi dan bertujuan umum yang disesuaikan untuk membuat hampir semua aplikasi, tetapi sangat cocok untuk analisis numerik dan ilmu komputasi. Berbagai alat yang tersedia untuk bekerja dengan Julia adalah:

● Editor populer seperti Vim dan Emacs

● IDE seperti Juno dan Visual Studio

Beberapa dari beberapa fitur yang ditawarkan oleh Julia yang menjadikannya pilihan penting untuk pemrograman AI, Pembelajaran Mesin, statistik, dan pemodelan data adalah:

● Sistem tipe dinamis

● Manajer paket bawaan

● Mampu bekerja untuk komputasi paralel dan terdistribusi

● Macro dan kemampuan metaprogramming

● Dukungan untuk Beberapa kiriman

● Dukungan langsung untuk fungsi C.

Dibuat untuk menghilangkan kelemahan bahasa pemrograman lain, Julia juga dapat digunakan untuk aplikasi Machine Learning dengan integrasi dengan alat seperti T ensorFlow.jl , MLBase.jl , MXNet.jl , dan banyak lagi yang memanfaatkan skalabilitas yang disediakan oleh Julia.

Google Trend - Bunga Julia Seiring Waktu

Sorotan JuliaCon 2019 -

Kesimpulan

Dengan beberapa bahasa pemrograman AI yang dapat dipilih, insinyur dan ilmuwan AI dapat memilih bahasa yang tepat yang sesuai dengan kebutuhan proyek mereka. Setiap bahasa pemrograman AI hadir dengan pro dan kontra yang adil. Dengan peningkatan yang dilakukan pada bahasa-bahasa ini secara teratur, pengembangan AI akan menjadi lebih nyaman daripada saat ini sehingga lebih banyak orang dapat bergabung dengan gelombang inovasi ini. Dukungan komunitas yang luar biasa telah membuat segalanya menjadi lebih baik untuk orang baru, dan kontribusi komunitas terhadap beberapa paket dan ekstensi membuat hidup lebih mudah bagi semua orang.

Artikel serupa -

Saya harap artikel ini bermanfaat bagi Anda! Di bawah ini adalah sumber tambahan jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut: -

7 Bahasa Pemrograman & Kerangka untuk Dipelajari pada tahun 2020

Tentang Penulis

Claire D . adalah Pembuat Konten dan Pemasar di Digitalogi - pasar pencarian sumber teknologi dan perjodohan khusus yang menghubungkan orang-orang dengan pengembang dan desainer yang sudah tersaring & terkemuka berdasarkan kebutuhan spesifik mereka di seluruh dunia. Terhubung dengan Digitalogi di Linkedin , Twitter , Instagram .