2020 년 AI 엔지니어를위한 최고의 프로그래밍 언어
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
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 :
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 .
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 :
초보자를위한 Java 과정 —
● R
R 은 Ross Ihaka 와 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.
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
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 Reddit 및 HackerNews 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
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
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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