Искусственный интеллект теперь стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни со всеми преимуществами, которые он предоставляет в сотнях уникальных вариантов использования и ситуаций , не говоря уже о том, насколько просто и легко он помог нам.

Благодаря активному развитию в последние годы ИИ прошел долгий путь, помогая компаниям расти и полностью раскрывать свой потенциал. Эти достижения в области ИИ были бы невозможны без основных улучшений основных языков программирования .

С бумом ИИ потребность в эффективных и квалифицированных программистах и ​​инженерах резко возросла вместе с улучшением языков программирования. Несмотря на то, что существует множество языков программирования, с помощью которых вы можете начать разработку ИИ, ни один язык программирования не является универсальным решением для программирования ИИ, поскольку различные цели требуют особого подхода к каждому проекту.

Мы обсудим некоторые из самых популярных, перечисленных ниже, и оставим принятие решения на ваше усмотрение -

● Python

Python - самый мощный язык, который вы все еще можете читать.
- По Дюбуа

Python, разработанный в 1991 году , стал опросом, который показывает, что более 57% разработчиков с большей вероятностью выберут Python, а не C ++ в качестве языка программирования для разработки решений ИИ. Python прост в освоении и предлагает более легкий вход в мир разработки ИИ для программистов и специалистов по данным.

Python - это эксперимент, который показывает, сколько свободы нужно программистам. Слишком много свободы, и никто не может прочитать чужой код; слишком мало и выразительность находится под угрозой.

- Гвидо ван Россум

С Python вы не только получаете отличную поддержку сообщества и обширный набор библиотек, но также получаете гибкость, обеспечиваемую языком программирования. Некоторые из функций, которые могут принести вам наибольшую пользу от Python, - это независимость от платформы и обширные фреймворки для глубокого и машинного обучения.

Удовольствие от программирования на Python должно заключаться в том, чтобы видеть короткие, лаконичные, читаемые классы, которые выражают множество действий в небольшом объеме четкого кода, а не в пачках тривиального кода, который до смерти утомляет читателя.

- Гвидо ван Россум

Пример фрагмента кода Python:

Некоторые из его самых популярных библиотек -

● TensorFlow для рабочих нагрузок машинного обучения и работы с наборами данных.

● scikit-learn , для обучения моделей машинного обучения.

● PyTorch для компьютерного зрения и обработки естественного языка.

● Keras , как кодовый интерфейс для очень сложных математических вычислений и операций.

● SparkMLlib , как и библиотека машинного обучения Apache Spark, упрощает машинное обучение для всех с помощью таких инструментов, как алгоритмы и утилиты.

● MXNet - еще одна библиотека Apache для упрощения рабочих процессов глубокого обучения.

● Theano , как библиотека для определения, оптимизации и оценки математических выражений.

● Pybrain для мощных алгоритмов машинного обучения.

Кроме того, Python превзошел Java и стал вторым по популярности языком по данным репозиториев GitHub . Фактически, Stack Overflow называет его « самым быстрорастущим » основным языком программирования ».

Курсы Python для начинающих -

● Java

Напишите один раз, бегите куда угодно

Java считается одним из лучших языков программирования в мире, и последние 20 лет его использования являются тому подтверждением.

Благодаря высокому удобству использования , гибкости и независимости от платформы , Java использовалась для разработки ИИ различными способами. Прочтите, чтобы узнать о некоторых из них:

● TensorFlow
Список поддерживаемых языков программирования TensorFlow также включает Java с API. Поддержка не такая многофункциональная, как у других полностью поддерживаемых языков, но она есть и быстро улучшается.

● Библиотека Deep Java,
созданная Amazon для создания и развертывания возможностей глубокого обучения с использованием Java.

● Kubeflow
Kubeflow упрощает развертывание стеков машинного обучения и управление ими в Kubernetes, предоставляя готовые к использованию решения машинного обучения.

● OpenNLP
Apache OpenNLP - это инструмент машинного обучения для обработки естественного языка.

● Библиотека машинного обучения
Java Java-ML предоставляет разработчикам несколько алгоритмов машинного обучения.

● Neuroph
Neuroph делает возможным проектирование нейронных сетей с использованием среды Java с открытым исходным кодом с помощью графического интерфейса пользователя Neuroph.

Если бы в Java была настоящая сборка мусора, большинство программ удаляло бы себя при выполнении.
- Роберт Сьюэлл

Пример фрагмента кода Java:

Курсы Java для начинающих -

● R

R был создан Россом Ихакой и Робертом Джентльманом, а первая версия была выпущена в 1995 году . В настоящее время поддерживается основной группой разработчиков R, R представляет собой реализацию языка программирования S и помогает в разработке статистического программного обеспечения и анализа данных.

Качества, которые делают R подходящим для программирования ИИ среди разработчиков:

● Фундаментальная особенность R в том, что он хорошо справляется с огромными числами, ставит его в более выгодное положение, чем Python с его сравнительно необработанным пакетом NumPy.

● С помощью R вы можете работать с различными парадигмами программирования, такими как функциональное программирование, векторные вычисления и объектно-ориентированное программирование.

Некоторые из пакетов программирования AI, доступных для R:

● Gmodels предоставляет набор из нескольких инструментов для подгонки моделей.

● Tm, как платформа для приложений интеллектуального анализа текста

● RODBC как интерфейс ODBC для R

● OneR, для реализации алгоритма классификации машинного обучения с одним правилом, полезно для моделей машинного обучения.

Функции, предоставляемые R, широко используются разработчиками данных и статистиками:

● Широкий выбор библиотек и пакетов для расширения его функциональных возможностей.

● Активное и отзывчивое сообщество

● Возможность работать в тандеме с C, C ++ и Fortran.

● Несколько пакетов помогают расширить функциональные возможности.

● Поддержка создания высококачественных графиков.

Что-то интересное -
Интерактивная карта Covid-19, сделанная с использованием R

● Пролог

Сокращенно от Logic Programming , Prolog впервые появился в 1972 году . Это прекрасный инструмент для развития искусственного интеллекта , в частности обработки естественного языка. Prolog лучше всего подходит для создания чат-ботов, ELIZA была первым чат - ботом, созданным с помощью Prolog, который когда-либо существовал.

Чтобы понять Пролог, вы должны ознакомиться с некоторыми из фундаментальных терминов Пролога, которые определяют его работу, они кратко объяснены ниже:

● Факты определяют истинные утверждения.

● Правила определяют утверждение, но с дополнительными условиями.

● Цели определяют положение представленных заявлений в соответствии с базой знаний.

● Запросы определяют, как сделать ваше утверждение верным, и окончательный анализ фактов и правил.

Prolog предлагает два подхода к реализации искусственного интеллекта, которые уже давно используются на практике и хорошо известны специалистам по данным и исследователям:

● Символьный подход включает экспертные системы, основанные на правилах, средства доказательства теорем, подходы, основанные на ограничениях.

● Статистический подход включает нейронные сети, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и некоторые другие.

● Лисп

Сокращенно от List Processing , это второй старейший язык программирования после Fortran . Лисп, названный одним из отцов-основателей искусственного интеллекта, был создан Джоном Маккарти в 1958 году .

Лисп - это язык для выполнения того, что, как вам сказали, невозможно.

-Кент Питман

Созданный как практическая математическая нотация для программ, Lisp очень быстро стал языком программирования AI для разработчиков. Ниже приведены некоторые функции Lisp, которые делают его одним из лучших вариантов для проектов AI в области машинного обучения:

● Быстрое прототипирование

● Создание динамических объектов

● Сборка мусора.

● Гибкость

Благодаря значительным улучшениям в других конкурирующих языках программирования, некоторые особенности Lisp перешли на другие языки. Некоторые из известных проектов, в которых когда-то участвовал Lisp, - это Reddit и HackerNews .

Возьмите Лисп, вы знаете, что это самый красивый язык в мире - по крайней мере, до появления Haskell.
-Ларри Уолл

● Haskell

Созданный в 1990 году и названный в честь известного математика Хаскелла Брукса Карри , Haskell представляет собой чисто функциональный язык программирования со статической типизацией , сочетающийся с ленивым вычислением и более коротким кодом.

Он считается очень безопасным языком программирования, так как имеет тенденцию предлагать большую гибкость с точки зрения обработки ошибок, поскольку они так редко случаются в Haskell по сравнению с другими языками программирования. Даже если они действительно возникают, большинство несинтаксических ошибок обнаруживаются во время компиляции, а не во время выполнения. Некоторые из функций, предлагаемых Haskell:

● Сильные возможности абстракции.

● Встроенное управление памятью.

● Возможность повторного использования кода.

● Легко понять

SQL, Lisp и Haskell - единственные языки программирования, которые я видел, где больше времени тратят на размышления, чем на набор текста.
-Филип Гринспан

Его функции помогают повысить продуктивность программиста. Haskell очень похож на другие языки программирования, но используется только узкой группой разработчиков. Если оставить в стороне проблемы, Haskell может оказаться не хуже других конкурирующих языков для искусственного интеллекта с более широким принятием сообществом разработчиков.

● Юлия

Julia - это высокопроизводительный язык динамического программирования общего назначения, предназначенный для создания практически любых приложений, но он отлично подходит для численного анализа и вычислительной техники. Для работы с Джулией доступны различные инструменты:

● Популярные редакторы, такие как Vim и Emacs.

● IDE, такие как Juno и Visual Studio.

Некоторые из нескольких функций, предлагаемых Джулией, которые делают ее достойным внимания вариантом для программирования ИИ, машинного обучения, статистики и моделирования данных:

● Система динамического типа.

● Встроенный менеджер пакетов.

● Возможность работать с параллельными и распределенными вычислениями.

● Макросы и возможности метапрограммирования.

● Поддержка множественных рассылок.

● Прямая поддержка функций C

Созданная для устранения слабых мест других языков программирования, Julia также может использоваться для приложений машинного обучения с интеграцией с такими инструментами, как T EnsorFlow.jl , MLBase.jl , MXNet.jl и многими другими, которые используют масштабируемость, предоставляемую Julia.

Google Trend - интерес Джулии с течением времени

Основные моменты JuliaCon 2019 -

Заключение

Имея на выбор несколько языков программирования ИИ, инженеры и ученые ИИ могут выбрать тот, который соответствует потребностям их проекта. Каждый язык программирования ИИ имеет свою долю плюсов и минусов. Благодаря регулярным улучшениям в этих языках, разработка для ИИ вскоре станет более удобной, чем сегодня, так что больше людей смогут присоединиться к этой волне инноваций. Выдающаяся поддержка сообщества сделала жизнь новых людей еще лучше, а вклад сообщества в создание нескольких пакетов и расширений облегчает жизнь всем.

Похожие статьи -

Надеюсь, эта статья оказалась для вас полезной! Ниже приведены дополнительные ресурсы, если вы хотите узнать больше: -

7 языков программирования и фреймворков, которые нужно изучить в 2020 году

Об авторе

Claire D . является создателем контента и маркетологом в Digitalogy - торговой площадке по подбору технических ресурсов и индивидуального поиска партнеров, которая объединяет людей с предварительно отобранными и первоклассными разработчиками и дизайнерами на основе их конкретных потребностей по всему миру. Подключайтесь к Digitalogy в Linkedin , Twitter , Instagram .