2020 년 AI 엔지니어를위한 최고의 프로그래밍 언어

Mar 18 2020
여러 프로그래밍 언어에서 AI 엔지니어와 과학자는 프로젝트의 요구 사항에 적합한 언어를 선택할 수 있습니다.
인공 지능은 이제 우리를 위해 얼마나 간단하고 쉽게 만들 었는지는 말할 것도없이 수백 가지의 고유 한 사용 사례와 상황을 제공하는 모든 이점을 통해 일상 생활의 필수적인 부분이되었습니다. 최근 몇 년간의 성장으로 AI는 비즈니스가 성장하고 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 먼 길을 왔습니다.
Pixabay의 이미지입니다.

인공 지능 은 이제 우리를 위해 얼마나 간단하고 쉽게 만들 었는지는 말할 것도없고 수백 가지의 고유 한 사용 사례와 상황을 제공하는 모든 이점을 통해 일상 생활의 필수적인 부분이되었습니다.

최근 몇 년간의 성장으로 AI 는 비즈니스가 성장하고 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 먼 길을 왔습니다. AI의 이러한 발전은 기본 프로그래밍 언어 의 핵심적인 개선 없이는 불가능했을 것 입니다.

AI 의 붐 으로 프로그래밍 언어의 향상과 함께 효율적이고 숙련 된 프로그래머 및 엔지니어에 대한 요구가 급증했습니다. AI에서 개발을 시작하는 데 도움이되는 프로그래밍 언어가 많이 있지만 다양한 목표에 모든 프로젝트에 대한 특정 접근 방식이 필요하기 때문에 단일 프로그래밍 언어가 AI 프로그래밍을위한 원 스톱 솔루션은 아닙니다.

아래에 나열된 가장 인기있는 몇 가지 사항에 대해 논의하고 결정은 귀하에게 맡기십시오.

● Python

Python은 여전히 ​​읽을 수있는 가장 강력한 언어입니다.
-Pau Dubois

Unsplash에 의한 Python 프로그래밍

1991 년에 개발 , 파이썬은 제안하는 여론 조사되었습니다 개발자의 이상 57 %가 선택하는 확률이 높다 ++ C 이상 파이썬 AI 솔루션을 개발하기위한 선택의 자신의 프로그래밍 언어로. 배우기 쉬운 Python은 프로그래머와 데이터 과학자 모두에게 AI 개발의 세계로 쉽게 진입 할 수 있도록합니다.

파이썬은 프로그래머에게 얼마나 많은 자유가 필요한지에 대한 실험입니다. 너무 많은 자유와 아무도 다른 사람의 코드를 읽을 수 없습니다. 너무 적고 표현력이 위험합니다.

- 귀도 반 로섬

Python을 사용하면 우수한 커뮤니티 지원과 광범위한 라이브러리 세트를 얻을 수있을 뿐만 아니라 프로그래밍 언어가 제공하는 유연성을 누릴 수 있습니다. Python에서 가장 많은 이점을 얻을 수있는 기능 중 일부는 플랫폼 독립성과 딥 러닝 및 머신 러닝을위한 광범위한 프레임 워크입니다.

Python 코딩의 즐거움은 독자를 지루하게 만드는 사소한 코드가 아니라, 적은 양의 명확한 코드로 많은 작업을 표현하는 짧고 간결하며 읽기 쉬운 클래스를 보는 데 있어야합니다.

-귀도 반 로섬

Python 코드 스 니펫 예 :

Python 코드 스 니펫 예제 (소스)

가장 인기있는 라이브러리 중 일부는 다음과 같습니다.

TensorFlow , 머신 러닝 워크로드 및 데이터 세트 작업용

scikit-learn , 머신 러닝 모델 학습용

PyTorch , 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 용

Keras , 매우 복잡한 수학적 계산 및 연산을위한 코드 인터페이스

● Apache Spark의 머신 러닝 라이브러리와 같은 SparkMLlib 는 알고리즘 및 유틸리티와 같은 도구를 사용하여 누구나 쉽게 머신 러닝을 수행 할 수 있도록합니다.

MXNet , 딥 러닝 워크 플로를 용이하게하기위한 Apache의 또 다른 라이브러리

Theano , 수학적 표현을 정의, 최적화 및 평가하기위한 라이브러리

● 강력한 머신 러닝 알고리즘을위한 Pybrain

또한 Python은 Java를 능가 했으며 GitHub 저장소 기여도에 따라 두 번째로 인기있는 언어 가되었습니다 . 실제로 Stack Overflow는이를 " 가장 빠르게 성장하는 "주요 프로그래밍 언어 " 라고 부릅니다 .

출처 : Octoverse

초보자를위한 Python 과정 —

● 자바

한 번 작성하고 어디에서나 실행

Java 는 세계 최고의 프로그래밍 언어 중 하나로 간주되며 지난 20 년 동안 사용 된 것이 그 증거입니다.

그와 함께 높은 사용자 편의 , 유연한 자연과 플랫폼 독립성 , 자바는 다양한 방법으로 AI에 대한 개발에 사용되어, 그들 중 일부에 대해 알고에서 읽을 :

TensorFlow
TensorFlow의 지원되는 프로그래밍 언어 목록에는 Java와 API도 포함됩니다. 지원은 완전히 지원되는 다른 언어만큼 기능이 풍부하지는 않지만 거기에 있으며 빠른 속도로 개선되고 있습니다.

Java
를 사용하여 딥 러닝 기능을 생성 및 배포하기 위해 Amazon에서 구축 한 Deep Java Library .

Kubeflow
Kubeflow는 Kubernetes에서 머신 러닝 스택을 쉽게 배포하고 관리 할 수 ​​있도록 지원하여 바로 사용할 수있는 ML 솔루션을 제공합니다.

OpenNLP
Apache의 OpenNLP는 자연어 처리를위한 기계 학습 도구입니다.

Java Machine Learning Library
Java-ML은 개발자에게 여러 가지 기계 학습 알고리즘을 제공합니다.

Neuroph
Neuroph는 Neuroph GUI의 도움으로 Java의 오픈 소스 프레임 워크를 사용하여 신경망 설계를 가능하게합니다.

Java가 진정한 가비지 콜렉션을 가지고 있다면 대부분의 프로그램은 실행시 스스로 삭제됩니다.
- 로버트 세웰

자바 코드 스 니펫 예 :

자바 코드 스 니펫 예제 (소스)

초보자를위한 Java 과정 —

● R

R Ross Ihaka Robert Gentleman 에 의해 1995 년에 출시 된 첫 번째 버전 으로 만들어졌습니다. 현재 R 개발 핵심 팀에서 관리하고있는 R은 S 프로그래밍 언어의 구현이며 통계 소프트웨어 및 데이터 분석 개발을 지원합니다.

R을 개발자들 사이에서 AI 프로그래밍에 적합하게 만드는 특성은 다음과 같습니다.

● R의 근본적인 기능은 엄청난 수를 처리하는 데 능숙하다는 점은 비교적 정제되지 않은 NumPy 패키지로 Python보다 더 나은 위치에 있습니다.

● R을 사용하면 함수형 프로그래밍, 벡터 계산 및 객체 지향 프로그래밍과 같은 다양한 프로그래밍 패러다임을 작업 할 수 있습니다.

R에 사용할 수있는 AI 프로그래밍 패키지 중 일부는 다음과 같습니다.

● Gmodels는 모델 피팅을위한 여러 도구 모음을 제공합니다.

● 텍스트 마이닝 애플리케이션을위한 프레임 워크로서의 Tm

● R 용 ODBC 인터페이스로서의 RODBC

● OneR, 기계 학습 모델에 유용한 One Rule Machine Learning 분류 알고리즘 구현

데이터 마이너와 통계 학자 사이에서 널리 사용되는 R에서 제공하는 기능은 다음과 같습니다.

● 기능 확장을위한 다양한 라이브러리 및 패키지

● 적극적이고 지원적인 커뮤니티

● C, C ++ 및 Fortran과 함께 작업 할 수 있습니다.

● 기능 확장에 도움이되는 여러 패키지

● 고품질 그래프 생성 지원

흥미로운 것 —
R을 사용하여 만든 Covid-19 대화 형지도

● 프롤로그

로직 프로그래밍 의 약자 ​​인 Prolog는 1972 년에 처음 등장했습니다 . 인공 지능 , 특히 자연어 처리 를 개발하는 데 흥미로운 도구가 됩니다. Prolog는 챗봇을 만드는 데 가장 잘 작동하며, ELIZA 는 Prolog로 만든 최초의 챗봇 입니다.

최초의 성공적인 Chatterbot (출처)

Prolog를 이해하려면 작동을 안내하는 Prolog의 기본 용어 중 일부를 숙지해야합니다. 아래에 간략하게 설명되어 있습니다.

● 사실은 진정한 진술을 정의합니다.

● 규칙은 문을 정의하지만 추가 조건이 있습니다.

● 목표는 지식 기반에 따라 제출 된 진술의 위치를 ​​정의합니다.

● 쿼리는 진술을 사실로 만드는 방법과 사실 및 규칙의 최종 분석을 정의합니다.

Prolog는 오랫동안 실제로 사용되어 왔으며 데이터 과학자와 연구자들 사이에서 잘 알려진 AI 구현을위한 두 가지 접근 방식을 제공합니다.

● Symbolic Approach에는 규칙 기반 전문가 시스템, 정리 증명, 제약 기반 접근법이 포함됩니다.

● 통계적 접근 방식에는 신경망, 데이터 마이닝, 머신 러닝 등이 포함됩니다.

● 립

n-inputs m-units one layer perceptron (source)을 만드는 Lisp 코드

List Processing의 약자 이며 Fortran 다음으로 두 번째로 오래된 프로그래밍 언어 입니다. AI의 창시자 중 한 명으로 불리는 Lisp는 1958 년 John McCarthy에 의해 만들어졌습니다 .

Lisp는 불가능하다고 들었던 것을하는 언어입니다.

-켄트 피트 맨

프로그램을위한 실용적인 수학적 표기법으로 구축 된 Lisp는 곧 개발자를위한 AI 프로그래밍 언어의 선택이되었습니다. 다음은 머신 러닝에서 AI 프로젝트를위한 최상의 옵션 중 하나로 만드는 Lisp 기능 중 일부입니다.

● 신속한 프로토 타이핑

● 동적 개체 생성

● 쓰레기 수거

● 유연성

경쟁하는 다른 프로그래밍 언어의 주요 개선으로 Lisp에 특정한 몇 가지 기능이 다른 언어에 적용되었습니다. 어떤 시점에서 Lisp와 관련된 주목할만한 프로젝트 중 일부는 RedditHackerNews 입니다.

Lisp를 살펴보면, 적어도 Haskell이 등장하기 전까지는 세계에서 가장 아름다운 언어라는 것을 알고 있습니다.
-래리 월

● Haskell

1990 년에 정의되고 유명한 수학자 인 Haskell Brooks Curry 의 이름을 따서 명명 된 Haskell은 순전히 기능적이고 정적으로 형식화 된 프로그래밍 언어 이며 지연 평가 및 더 짧은 코드와 쌍을 이룹니다.

다른 프로그래밍 언어에 비해 Haskell에서 매우 드물게 발생하는 오류 처리 측면에서 더 많은 유연성을 제공하는 경향이 있으므로 매우 안전한 프로그래밍 언어 로 간주 됩니다. 이러한 오류가 발생하더라도 대부분의 비구 문적 오류는 런타임이 아닌 컴파일 타임에 포착됩니다. Haskell에서 제공하는 기능 중 일부는 다음과 같습니다.

● 강력한 추상화 기능

● 내장 메모리 관리

● 코드 재사용 성

● 이해하기 쉬움

SQL, Lisp 및 Haskell은 입력하는 것보다 생각하는 데 더 많은 시간을 소비하는 유일한 프로그래밍 언어입니다.
-필립 그린스펀

이 기능은 프로그래머의 생산성을 향상시키는 데 도움이됩니다. Haskell은 틈새 개발자 그룹이 사용하는 다른 프로그래밍 언어와 매우 유사합니다. 도전을 제쳐두고, Haskell은 개발자 커뮤니티의 채택이 증가함에 따라 AI에 대한 다른 경쟁 언어만큼 우수하다는 것을 증명할 수 있습니다.

● 줄리아

Julia는 거의 모든 응용 프로그램을 만들 수 있도록 맞춤화 된 고성능 범용 동적 프로그래밍 언어 이지만 수치 분석 및 계산 과학에 매우 적합합니다. Julia 작업에 사용할 수있는 다양한 도구는 다음과 같습니다.

● Vim 및 Emacs와 같은 인기 편집기

● Juno 및 Visual Studio와 같은 IDE

Julia 소스 코드 구성 (소스)

Julia가 제공하는 AI 프로그래밍, 기계 학습, 통계 및 데이터 모델링을위한 주목할만한 옵션으로 만드는 몇 가지 기능은 다음과 같습니다.

● 다이나믹 형 시스템

● 내장 패키지 관리자

● 병렬 및 분산 컴퓨팅 작업 가능

● 매크로 및 메타 프로그래밍 능력

● 다중 디스패치 지원

● C 기능 직접 지원

다른 프로그래밍 언어의 약점을 제거하기 위해 구축 된 Julia는 T ensorFlow.jl , MLBase.jl , MXNet.jl 등과 같은 도구와의 통합을 통해 기계 학습 응용 프로그램에 사용될 수 있으며 Julia가 제공하는 확장 성을 활용합니다.

Google 트렌드 — 시간 경과에 따른 Julia 관심사

구글 트렌드 (출처)

JuliaCon 2019 하이라이트 —

결론

선택할 수있는 여러 AI 프로그래밍 언어를 통해 AI 엔지니어와 과학자는 프로젝트의 요구 사항에 맞는 올바른 언어를 선택할 수 있습니다. 모든 AI 프로그래밍 언어에는 장단점이 공평하게 나옵니다. 이러한 언어가 정기적으로 개선됨에 따라 AI 개발이 오늘날보다 편안 해져 더 많은 사람들이이 혁신의 물결에 동참 할 수있게 될 때가 오래 걸리지 않을 것입니다. 뛰어난 커뮤니티 지원은 새로운 사람들을 위해 일을 훨씬 더 좋게 만들었으며 여러 패키지 및 확장에 대한 커뮤니티 기여는 모든 사람의 삶을 더 쉽게 만듭니다.

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저자 정보

클레어 D . 에서 콘텐츠의 장인과 상인이다 Digitalogy - 사전 심사 및 최고 수준의 개발자와 디자이너와 연결 사람들이 전 세계에 걸쳐 자신의 특정 요구에 따라하는 기술 소싱 및 사용자 정의 중매 시장. 와 연결 Digitalogy링크드 인 , 트위터 , 인스 타 그램 .