Sztuczna inteligencja stała się teraz integralną częścią naszego codziennego życia ze wszystkimi korzyściami, jakie zapewnia w setkach wyjątkowych przypadków użycia i sytuacji , nie wspominając już o tym, jak proste i łatwe jest dla nas.

Wraz z rozwojem w ostatnich latach sztuczna inteligencja przeszła długą drogę, aby pomóc firmom w rozwoju i osiągnięciu pełnego potencjału. Te postępy w sztucznej inteligencji nie byłyby możliwe bez podstawowych ulepszeń w podstawowych językach programowania .

Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji zapotrzebowanie na wydajnych i wykwalifikowanych programistów i inżynierów gwałtownie wzrosło wraz z ulepszeniami języków programowania. Chociaż istnieje wiele języków programowania, od których możesz zacząć programowanie w oparciu o sztuczną inteligencję, żaden pojedynczy język programowania nie jest kompleksowym rozwiązaniem dla programowania AI, ponieważ różne cele wymagają specjalnego podejścia do każdego projektu.

Omówimy niektóre z najpopularniejszych wymienionych poniżej, a decyzję pozostawimy Tobie -

● Python

Python to najpotężniejszy język, jaki nadal możesz czytać.
- Pau Dubois

Opracowany w 1991 roku Python był ankietą, która sugeruje, że ponad 57% programistów jest bardziej skłonnych wybrać Python zamiast C ++ jako preferowany język programowania do tworzenia rozwiązań AI. Python jest łatwy do nauczenia i oferuje łatwiejsze wejście w świat rozwoju sztucznej inteligencji zarówno dla programistów, jak i analityków danych.

Python to eksperyment dotyczący tego, ile wolności potrzebują programiści. Za dużo wolności i nikt nie może czytać cudzego kodu; za mało, a ekspresja jest zagrożona.

- Guido van Rossum

Dzięki Pythonowi nie tylko zyskujesz doskonałe wsparcie społeczności i obszerny zestaw bibliotek, ale także możesz cieszyć się elastycznością zapewnianą przez język programowania. Niektóre z funkcji, które mogą przynieść największe korzyści dzięki Pythonowi, to niezależność platformy i rozbudowane struktury dla uczenia głębokiego i uczenia maszynowego.

Radość z kodowania Pythona powinna polegać na oglądaniu krótkich, zwięzłych, czytelnych klas, które wyrażają wiele działań w małej ilości jasnego kodu - a nie w ryzach trywialnego kodu, który nudzi czytelnika na śmierć.

- Guido van Rossum

Przykład fragmentu kodu w Pythonie:

Niektóre z jego najpopularniejszych bibliotek to -

● TensorFlow , do obciążeń uczenia maszynowego i pracy z zestawami danych

● scikit-learn , do szkolenia modeli uczenia maszynowego

● PyTorch , do przetwarzania obrazu komputerowego i języka naturalnego

● Keras , jako interfejs kodowy do bardzo złożonych obliczeń i operacji matematycznych

● SparkMLlib , podobnie jak biblioteka uczenia maszynowego Apache Spark, ułatwia uczenie maszynowe wszystkim dzięki narzędziom takim jak algorytmy i narzędzia

● MXNet , jako kolejna biblioteka Apache, ułatwiająca przepływy pracy z głębokim uczeniem

● Theano , jako biblioteka do definiowania, optymalizacji i oceny wyrażeń matematycznych

● Pybrain , dla zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego

Ponadto Python przewyższył Javę i stał się drugim najpopularniejszym językiem według danych z repozytoriów GitHub . W rzeczywistości Stack Overflow nazywa go „ najszybciej rozwijającym się ” głównym językiem programowania ”.

Kursy Pythona dla początkujących -

● Java

Napisz raz, biegnij gdziekolwiek

Java jest uważana za jeden z najlepszych języków programowania na świecie, czego dowodem jest ostatnie 20 lat jej używania.

Dzięki wysokiej przyjazności dla użytkownika , elastyczności i niezależności od platformy Java została wykorzystana do tworzenia sztucznej inteligencji na różne sposoby. Przeczytaj więcej o niektórych z nich:

● TensorFlow
Lista obsługiwanych języków programowania TensorFlow obejmuje również język Java z interfejsem API. Wsparcie nie jest tak bogate w funkcje, jak inne w pełni obsługiwane języki, ale jest dostępne i jest w szybkim tempie ulepszane.

● Biblioteka Deep Java
Stworzona przez Amazon do tworzenia i wdrażania umiejętności głębokiego uczenia przy użyciu języka Java.

● Kubeflow
Kubeflow ułatwia wdrażanie i zarządzanie stosami uczenia maszynowego na Kubernetes, zapewniając gotowe do użycia rozwiązania ML.

● OpenNLP
Apache OpenNLP jest narzędziem uczenia maszynowego do przetwarzania języka naturalnego.

● Java Machine Learning Library
Java-ML zapewnia programistom kilka algorytmów uczenia maszynowego.

● Neuroph
Neuroph umożliwia projektowanie sieci neuronowych przy użyciu otwartego środowiska Java za pomocą Neuroph GUI.

Gdyby Java miała prawdziwe czyszczenie pamięci, większość programów usuwałaby się po wykonaniu.
- Robert Sewell

Przykład fragmentu kodu Java:

Kursy Java dla początkujących -

● R.

R został stworzony przez Rossa Ihakę i Roberta Gentlemana, a pierwsza wersja została wydana w 1995 roku . Obecnie obsługiwany przez R Development Core Team, R jest implementacją języka programowania S i pomaga w tworzeniu oprogramowania statystycznego i analizie danych.

Cechy, które sprawiają, że R dobrze pasuje do programowania AI wśród programistów, to:

● Podstawowa cecha R, która jest dobra w przetwarzaniu ogromnych liczb, stawia go w lepszej pozycji niż Python z jego stosunkowo nierafinowanym pakietem NumPy.

● Dzięki R możesz pracować nad różnymi paradygmatami programowania, takimi jak programowanie funkcjonalne, obliczenia wektorowe i programowanie obiektowe.

Niektóre z pakietów programowania AI dostępnych dla języka R to:

● Gmodels zapewnia zbiór kilku narzędzi do dopasowania modelu

● Tm, jako platforma dla aplikacji eksploracji tekstu

● RODBC jako interfejs ODBC dla R

● OneR, do implementacji algorytmu klasyfikacji One Rule Machine Learning, przydatnego w modelach uczenia maszynowego

Używane powszechnie przez Data Miners i Statisticians, funkcje dostarczane przez R to:

● Szeroki wybór bibliotek i pakietów rozszerzających jego funkcjonalności

● Aktywna i wspierająca społeczność

● Potrafi pracować w tandemie z C, C ++ i Fortranem

● Kilka pakietów pomaga rozszerzyć funkcjonalność

● Wsparcie dla tworzenia wysokiej jakości wykresów

Coś ciekawego -
interaktywna mapa Covid-19 wykonana przy użyciu R

● Prolog

Prolog, skrót od Logic Programming , pojawił się po raz pierwszy w 1972 roku . Stanowi ekscytujące narzędzie do rozwoju sztucznej inteligencji , w szczególności przetwarzania języka naturalnego. Prolog działa najlepiej do tworzenia chatbotów, ELIZA była pierwszym chatbotem stworzonym w Prologu, jaki kiedykolwiek istniał.

Aby zrozumieć Prolog, musisz zapoznać się z niektórymi podstawowymi terminami używanymi w Prologu, które prowadzą do jego działania, wyjaśniono je w skrócie poniżej:

● Fakty definiują prawdziwe stwierdzenia

● Reguły określają oświadczenie, ale z dodatkowymi warunkami

● Cele określają miejsce, w którym przedstawione oświadczenia są zgodne z bazą wiedzy

● Zapytania określają, w jaki sposób uczynić swoje oświadczenie prawdziwym oraz ostateczną analizę faktów i reguł

Prolog oferuje dwa podejścia do wdrażania sztucznej inteligencji, które są stosowane w praktyce od dawna i są dobrze znane naukowcom i badaczom danych:

● Podejście symboliczne obejmuje systemy ekspertowe oparte na regułach, dowody twierdzeń, podejścia oparte na ograniczeniach.

● Podejście statystyczne obejmuje sieci neuronowe, eksplorację danych, uczenie maszynowe i kilka innych.

● Lisp

Skrót od List Processing , jest drugim najstarszym językiem programowania obok Fortrana . Nazywany jednym z ojców założycieli AI, Lisp został stworzony przez Johna McCarthy'ego w 1958 roku .

Lisp to język, w którym robienie tego, co powiedziano, jest niemożliwe.

-Kent Pitman

Lisp, zbudowany jako praktyczna notacja matematyczna dla programów, szybko stał się językiem programowania AI dla programistów. Poniżej znajdują się niektóre funkcje Lispa, które sprawiają, że jest to jedna z najlepszych opcji dla projektów AI w uczeniu maszynowym:

● Szybkie prototypowanie

● Dynamiczne tworzenie obiektów

● Zbieranie śmieci

● Elastyczność

Wraz z dużymi ulepszeniami w innych konkurencyjnych językach programowania, kilka funkcji specyficznych dla Lispa znalazło swoje miejsce w innych językach. Niektóre z ważnych projektów, w które zaangażowany był Lisp w pewnym momencie, to Reddit i HackerNews .

Weźmy Lispa, wiesz, że to najpiękniejszy język na świecie - przynajmniej do czasu pojawienia się Haskella.
-Larry Wall

● Haskell

Zdefiniowany w 1990 roku i nazwany na cześć słynnego matematyka Haskella Brooksa Curry'ego , Haskell jest czysto funkcjonalnym i statycznym językiem programowania , połączonym z leniwą oceną i krótszym kodem.

Jest uważany za bardzo bezpieczny język programowania, ponieważ ma tendencję do oferowania większej elastyczności w zakresie obsługi błędów, ponieważ zdarzają się one tak rzadko w Haskell w porównaniu z innymi językami programowania. Nawet jeśli wystąpią, większość błędów niesyntaktycznych jest wychwytywana w czasie kompilacji, a nie w czasie wykonywania. Niektóre funkcje oferowane przez Haskell to:

● Silne możliwości abstrakcji

● Wbudowane zarządzanie pamięcią

● Możliwość ponownego wykorzystania kodu

● Łatwe do zrozumienia

SQL, Lisp i Haskell to jedyne języki programowania, jakie widziałem, w których spędza się więcej czasu na myśleniu niż na pisaniu.
-Philip Greenspun

Jego funkcje pomagają zwiększyć produktywność programisty. Haskell jest bardzo podobny do innych języków programowania, po prostu używany przez niszową grupę programistów. Odkładając na bok wyzwania, Haskell może okazać się równie dobry, jak inne konkurencyjne języki dla sztucznej inteligencji, przy zwiększonym przyjęciu przez społeczność programistów.

● Julia

Julia jest dynamicznym językiem programowania o wysokiej wydajności i uniwersalnym przeznaczeniu, dostosowanym do tworzenia prawie każdej aplikacji, ale doskonale nadaje się do analizy numerycznej i informatyki. Różne narzędzia dostępne do pracy z Julią to:

● Popularne edytory, takie jak Vim i Emacs

● Środowiska IDE, takie jak Juno i Visual Studio

Niektóre z kilku funkcji oferowanych przez Julię, które sprawiają, że jest to godna uwagi opcja dla programowania AI, uczenia maszynowego, statystyk i modelowania danych, to:

● System typu dynamicznego

● Wbudowany menedżer pakietów

● Potrafi pracować przy obliczeniach równoległych i rozproszonych

● Makra i możliwości metaprogramowania

● Obsługa wielu wysyłek

● Bezpośrednia obsługa funkcji C.

Zbudowany w celu wyeliminowania słabości innych języków programowania, Julia może być również używany do aplikacji Machine Learning z integracjami z narzędziami takimi jak T ensorFlow.jl , MLBase.jl , MXNet.jl i wieloma innymi, które wykorzystują skalowalność zapewnianą przez Julię.

Trend Google - Julia Zainteresowanie w czasie

Najważniejsze wydarzenia z JuliaCon 2019 -

Wniosek

Mając do wyboru kilka języków programowania sztucznej inteligencji, inżynierowie i naukowcy sztucznej inteligencji mogą wybrać ten właściwy, który odpowiada potrzebom ich projektu. Każdy język programowania AI ma swoje zalety i wady. Dzięki regularnym ulepszeniom w tych językach już niedługo programowanie pod kątem sztucznej inteligencji stanie się wygodniejsze niż obecnie, tak aby więcej osób mogło dołączyć do tej fali innowacji. Znakomite wsparcie społeczności sprawiło, że życie nowych ludzi stało się jeszcze lepsze, a wkład społeczności w kilka pakietów i rozszerzeń ułatwia życie wszystkim.

Podobne artykuły -

Mam nadzieję, że ten artykuł okazał się przydatny! Poniżej znajdują się dodatkowe zasoby, jeśli chcesz dowiedzieć się więcej: -

7 języków i ram programowania do nauki w 2020 roku

o autorze

Claire D . jest twórcą treści i markerem w Digitalogy - rynku pozyskiwania technologii i niestandardowych kojarzeń, który łączy ludzi z wstępnie sprawdzonymi i najwyższej klasy programistami i projektantami w oparciu o ich specyficzne potrzeby na całym świecie. Połącz się z Digitalogy na Linkedin , Twitterze , Instagramie .