ตอนนี้ปัญญาประดิษฐ์ได้กลายเป็นส่วนสำคัญในชีวิตประจำวันของเราด้วยประโยชน์ทั้งหมดที่มีให้สำหรับกรณีการใช้งานและสถานการณ์ที่ไม่เหมือนใครกว่าหลายร้อยรายการซึ่งไม่ต้องพูดถึงว่ามันง่ายและสะดวกเพียงใดสำหรับเรา

ด้วยการเพิ่มขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาAIเป็นหนทางที่ยาวนานในการช่วยให้ธุรกิจเติบโตและบรรลุศักยภาพสูงสุด ความก้าวหน้าเหล่านี้ใน AI จะไม่ได้รับเป็นไปได้โดยไม่ต้องมีการปรับปรุงหลักในการเขียนโปรแกรมภาษาพื้นฐาน

ด้วยการเติบโตของAIความต้องการโปรแกรมเมอร์และวิศวกรที่มีประสิทธิภาพและมีทักษะเพิ่มสูงขึ้นพร้อมกับการปรับปรุงภาษาโปรแกรม แม้ว่าจะมีภาษาการเขียนโปรแกรมมากมายให้คุณเริ่มต้นพัฒนาบน AI แต่ไม่มีภาษาโปรแกรมเดียวที่เป็นโซลูชันแบบครบวงจรสำหรับการเขียนโปรแกรม AI เนื่องจากวัตถุประสงค์ต่างๆต้องการแนวทางเฉพาะสำหรับทุกโครงการ

เราจะพูดถึงรายการที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในรายการด้านล่างและปล่อยให้คุณตัดสินใจ -

● Python

Python เป็นภาษาที่ทรงพลังที่สุดที่คุณยังอ่านได้
- โปดูบัวส์

การพัฒนาในปี 1991 , งูหลามได้รับการสำรวจแสดงให้เห็นว่ากว่า 57% ของนักพัฒนามีแนวโน้มที่จะเลือกหลามกว่า C ++เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมของพวกเขาของทางเลือกสำหรับการพัฒนาโซลูชั่น AI ด้วยความที่ง่ายต่อการเรียนรู้ Python จึงสามารถเข้าสู่โลกแห่งการพัฒนา AI ได้ง่ายขึ้นสำหรับโปรแกรมเมอร์และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

Python เป็นการทดลองว่าโปรแกรมเมอร์ต้องการอิสระแค่ไหน มีอิสระมากเกินไปและไม่มีใครอ่านรหัสของผู้อื่นได้ น้อยเกินไปและการแสดงออกใกล้สูญพันธุ์

- กุยโดฟานรอสซัม

ด้วย Python คุณไม่เพียง แต่จะได้รับการสนับสนุนจากชุมชนที่ยอดเยี่ยม และชุดไลบรารีมากมายแต่ยังได้รับความยืดหยุ่นจากภาษาโปรแกรมอีกด้วย คุณลักษณะบางอย่างที่คุณอาจได้รับประโยชน์สูงสุดจาก Python คือความเป็นอิสระของแพลตฟอร์มและกรอบการทำงานที่กว้างขวางสำหรับ Deep Learning และ Machine Learning

ความสุขในการเขียนโค้ด Python ควรอยู่ที่การได้เห็นคลาสที่สั้นกระชับอ่านได้ซึ่งแสดงถึงการกระทำจำนวนมากในโค้ดที่ชัดเจนเพียงเล็กน้อยไม่ใช่ในรีมโค้ดเล็กน้อยที่ทำให้ผู้อ่านตาย

- กุยโดฟานรอสซัม

ตัวอย่างโค้ด Python ตัวอย่าง:

ห้องสมุดยอดนิยมบางแห่ง ได้แก่ -

● TensorFlowสำหรับปริมาณงานแมชชีนเลิร์นนิงและการทำงานกับชุดข้อมูล

● scikit-learnสำหรับการฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง

● PyTorchสำหรับการมองเห็นของคอมพิวเตอร์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

● Kerasเป็นส่วนต่อประสานรหัสสำหรับการคำนวณและการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนสูง

● SparkMLlibเช่นไลบรารี Machine Learning ของ Apache Spark ทำให้การเรียนรู้ของเครื่องเป็นเรื่องง่ายสำหรับทุกคนด้วยเครื่องมือเช่นอัลกอริทึมและยูทิลิตี้

● MXNetเป็นอีกหนึ่งไลบรารีของ Apache เพื่อลดขั้นตอนการทำงานของ Deep Learning

● Theanoเป็นไลบรารีสำหรับกำหนดเพิ่มประสิทธิภาพและประเมินนิพจน์ทางคณิตศาสตร์

● Pybrainสำหรับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพ

นอกจากนี้งูหลามได้ทะลุ Java และกลายเป็น2 ภาษาที่นิยมมากที่สุดตาม GitHub ผลงานที่เก็บ ในความเป็นจริง Stack Overflow เรียกมันว่าภาษาโปรแกรมหลักที่ " เติบโตเร็วที่สุด " "

หลักสูตร Python สำหรับผู้เริ่มต้น -

● Java

เขียนครั้งเดียววิ่งได้ทุกที่

Javaถือเป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมที่ดีที่สุดในโลกและ 20 ปีที่ผ่านมาของการใช้งานเป็นเครื่องพิสูจน์ว่า

ด้วยสูงง่ายดายในการใช้ , ธรรมชาติที่มีความยืดหยุ่นและความเป็นอิสระแพลตฟอร์ม , Java ได้ถูกนำมาใช้ในการพัฒนาสำหรับ AI ในรูปแบบต่างๆอ่านเพื่อรู้เกี่ยวกับบางส่วนของพวกเขา

● TensorFlow
รายการ TensorFlow ของการสนับสนุนการเขียนโปรแกรมภาษา Java ยังรวมถึงการที่มี API การสนับสนุนไม่ได้มีคุณสมบัติครบถ้วนเหมือนกับภาษาอื่น ๆ ที่รองรับอย่างสมบูรณ์ แต่มีอยู่และกำลังได้รับการปรับปรุงอย่างรวดเร็ว

● Deep Java Library
สร้างโดย Amazon เพื่อสร้างและปรับใช้ความสามารถในการเรียนรู้เชิงลึกโดยใช้ Java

● Kubeflow
Kubeflow อำนวยความสะดวกในการใช้งานและการจัดการสแต็ก Machine Learning บน Kubernetes ซึ่งมอบโซลูชัน ML ที่พร้อมใช้งาน

● OpenNLP ของ OpenNLP
Apache เป็นเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

● Java Machine Learning Library
Java-ML ช่วยให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์มีอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลาย

● Neuroph
Neuroph ทำให้การออกแบบเครือข่ายประสาทโดยใช้กรอบโอเพนซอร์สของ Java เป็นไปได้ด้วยความช่วยเหลือของ Neuroph GUI

หาก Java มีการรวบรวมขยะจริงโปรแกรมส่วนใหญ่จะลบตัวเองเมื่อดำเนินการ
- โรเบิร์ตซีเวลล์

ตัวอย่างโค้ด Java ตัวอย่าง:

หลักสูตร Java สำหรับผู้เริ่มต้น -

●ร

R ถูกสร้างขึ้นโดยรอสส์อิฮากะและโรเบิร์ตสุภาพบุรุษกับรุ่นแรกถูกเปิดตัวในปี 1995 ขณะนี้ได้รับการดูแลโดย R Development Core Team แล้ว R คือการนำภาษาโปรแกรม S มาใช้และช่วยในการพัฒนาซอฟต์แวร์ทางสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล

คุณสมบัติที่ทำให้ R เหมาะสำหรับการเขียนโปรแกรม AI ในหมู่นักพัฒนา ได้แก่ :

●คุณสมบัติพื้นฐานของ R ที่เก่งในการกระทืบตัวเลขจำนวนมากทำให้อยู่ในตำแหน่งที่ดีกว่า Python ด้วยแพ็คเกจ NumPy ที่ไม่ได้รับการปรับปรุง

●ด้วย R คุณสามารถทำงานกับกระบวนทัศน์ต่างๆของการเขียนโปรแกรมเช่นการเขียนโปรแกรมเชิงฟังก์ชันการคำนวณเวกเตอร์และการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ

แพ็คเกจการเขียนโปรแกรม AI บางส่วนที่มีให้สำหรับ R ได้แก่ :

● Gmodels มีชุดเครื่องมือมากมายสำหรับการติดตั้งโมเดล

● Tm เป็นเฟรมเวิร์กสำหรับแอปพลิเคชันการขุดข้อความ

● RODBC เป็นอินเทอร์เฟซ ODBC สำหรับ R

● OneR สำหรับการใช้อัลกอริทึมการจำแนกประเภท One Rule Machine Learning ซึ่งมีประโยชน์สำหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง

ใช้กันอย่างแพร่หลายในหมู่ Data Miners และ Statisticians คุณสมบัติที่จัดทำโดย R ได้แก่ :

●ห้องสมุดและแพ็คเกจที่หลากหลายเพื่อขยายฟังก์ชันการทำงาน

●ชุมชนที่กระตือรือร้นและสนับสนุน

●สามารถทำงานควบคู่กับ C, C ++ และ Fortran

●หลายแพ็คเกจช่วยขยายฟังก์ชันการทำงาน

●รองรับการสร้างกราฟคุณภาพสูง

สิ่งที่น่าสนใจ -
แผนที่แบบโต้ตอบ Covid-19 ที่สร้างขึ้นโดยใช้ R

● Prolog

ย่อมาจาก Logic Programming Prolog ปรากฏตัวครั้งแรกในปีพ . ศ . 2515 เป็นเครื่องมือที่น่าตื่นเต้นสำหรับการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์โดยเฉพาะการประมวลผลภาษาธรรมชาติ Prolog ทำงานได้ดีที่สุดในการสร้างแชทบอทELIZAเป็นแชทบอทตัวแรกที่สร้างด้วย Prolog ที่เคยมีมา

ในการทำความเข้าใจ Prolog คุณต้องทำความคุ้นเคยกับเงื่อนไขพื้นฐานบางประการของ Prolog ที่เป็นแนวทางในการใช้งานคำอธิบายโดยย่อด้านล่าง:

●ข้อเท็จจริงกำหนดข้อความที่แท้จริง

●กฎกำหนดคำสั่ง แต่มีเงื่อนไขเพิ่มเติม

●เป้าหมายกำหนดตำแหน่งของข้อความที่ส่งมาตามฐานความรู้

●แบบสอบถามกำหนดวิธีการทำให้คำพูดของคุณเป็นจริงและการวิเคราะห์ข้อเท็จจริงและกฎขั้นสุดท้าย

Prolog นำเสนอสองแนวทางในการนำ AI มาใช้ซึ่งใช้กันมานานและเป็นที่รู้จักกันดีในหมู่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิจัย:

●แนวทางเชิงสัญลักษณ์ประกอบด้วยระบบผู้เชี่ยวชาญตามกฎผู้พิสูจน์ทฤษฎีบทแนวทางที่ยึดตามข้อ จำกัด

●วิธีการทางสถิติรวมถึงโครงข่ายประสาทการขุดข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่องและอื่น ๆ อีกมากมาย

●เสียงกระเพื่อม

สั้นสำหรับรายชื่อการประมวลผลก็คือการเขียนโปรแกรมภาษาที่สองที่เก่าแก่ที่สุดถัดจากFortran เรียกได้ว่าเป็นหนึ่งในบรรพบุรุษผู้ก่อตั้ง AI Lisp ถูกสร้างขึ้นโดยJohn McCarthy ในปีพ . ศ . 2501

Lisp เป็นภาษาสำหรับการทำสิ่งที่คุณเคยบอกว่าเป็นไปไม่ได้

- เคนต์พิทแมน

สร้างขึ้นเพื่อเป็นสัญกรณ์ทางคณิตศาสตร์ที่ใช้งานได้จริงสำหรับโปรแกรมในไม่ช้า Lisp ก็กลายเป็นตัวเลือกภาษาโปรแกรม AI สำหรับนักพัฒนาอย่างรวดเร็ว ด้านล่างนี้เป็นคุณสมบัติบางส่วนของ Lisp ที่ทำให้เป็นหนึ่งในตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับโครงการ AI บน Machine Learning:

●การสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว

●การสร้างวัตถุแบบไดนามิก

●การเก็บขยะ

●ความยืดหยุ่น

ด้วยการปรับปรุงที่สำคัญในภาษาโปรแกรมอื่น ๆ ที่แข่งขันกันคุณลักษณะหลายประการเฉพาะของ Lisp ได้ทำให้พวกเขากลายเป็นภาษาอื่น ๆ บางส่วนของโครงการที่โดดเด่นที่เกี่ยวข้องกับเสียงกระเพื่อมที่จุดในเวลาบางคนRedditและHackerNews

ใช้ Lisp คุณจะรู้ว่าเป็นภาษาที่สวยงามที่สุดในโลกอย่างน้อยก็จนกว่า Haskell จะเข้ามา
- กำแพงกั้น

● Haskell

Haskell ได้รับการกำหนดในปี 1990และตั้งชื่อตามนักคณิตศาสตร์ชื่อดังHaskell Brooks Curryเป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ใช้งานได้จริงและพิมพ์แบบคงที่โดยจับคู่กับการประเมินแบบขี้เกียจและรหัสที่สั้นกว่า

ถือเป็นภาษาโปรแกรมที่ปลอดภัยมากเนื่องจากมีแนวโน้มที่จะให้ความยืดหยุ่นมากขึ้นในแง่ของการจัดการข้อผิดพลาดเนื่องจากเกิดขึ้นน้อยมากใน Haskell เมื่อเทียบกับภาษาโปรแกรมอื่น ๆ แม้ว่าจะเกิดขึ้นข้อผิดพลาดที่ไม่ใช่ไวยากรณ์ส่วนใหญ่จะถูกตรวจพบในเวลาคอมไพล์แทนที่จะเป็นรันไทม์ คุณสมบัติบางอย่างที่นำเสนอโดย Haskell ได้แก่ :

●ความสามารถที่เป็นนามธรรมที่แข็งแกร่ง

●การจัดการหน่วยความจำในตัว

●การใช้รหัสซ้ำ

●เข้าใจง่าย

SQL, Lisp และ Haskell เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมภาษาเดียวที่ฉันเคยเห็นซึ่งคนหนึ่งใช้เวลาคิดมากกว่าการพิมพ์
- ฟิลิปกรีนสปัน

คุณสมบัติช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของโปรแกรมเมอร์ Haskell ก็เหมือนกับภาษาโปรแกรมอื่น ๆ ซึ่งใช้โดยกลุ่มนักพัฒนาเฉพาะกลุ่ม นอกจากความท้าทายแล้ว Haskell สามารถพิสูจน์ได้ว่าดีพอ ๆ กับภาษาคู่แข่งอื่น ๆ สำหรับ AI พร้อมกับการนำมาใช้โดยชุมชนนักพัฒนามากขึ้น

●จูเลีย

Julia เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกที่มีประสิทธิภาพสูงและใช้งานทั่วไปได้รับการออกแบบมาเพื่อสร้างแอปพลิเคชันเกือบทุกประเภท แต่เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการวิเคราะห์เชิงตัวเลขและวิทยาศาสตร์การคำนวณ เครื่องมือต่างๆสำหรับการทำงานกับ Julia ได้แก่ :

●บรรณาธิการยอดนิยมเช่น Vim และ Emacs

● IDE เช่น Juno และ Visual Studio

คุณลักษณะบางอย่างที่ Julia นำเสนอซึ่งทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับการเขียนโปรแกรม AI, Machine Learning, สถิติและการสร้างแบบจำลองข้อมูล ได้แก่ :

●ระบบประเภทไดนามิก

●ตัวจัดการแพ็คเกจในตัว

●สามารถทำงานสำหรับคอมพิวเตอร์แบบขนานและแบบกระจาย

●มาโครและความสามารถในการเขียนโปรแกรม metaprogramming

●รองรับการจัดส่งหลายครั้ง

●รองรับฟังก์ชัน C โดยตรง

Julia สร้างขึ้นเพื่อกำจัดจุดอ่อนของภาษาโปรแกรมอื่น ๆ นอกจากนี้ Julia ยังสามารถใช้กับแอปพลิเคชัน Machine Learning ด้วยการผสานรวมกับเครื่องมือต่างๆเช่น T ensorFlow.jl , MLBase.jl , MXNet.jlและอื่น ๆ อีกมากมายที่ใช้ความสามารถในการปรับขนาดที่ Julia จัดเตรียม

Google Trend - ความสนใจของ Julia ในช่วงเวลาหนึ่ง

ไฮไลท์ของ JuliaCon 2019 -

สรุป

ด้วยภาษาการเขียนโปรแกรม AI หลายภาษาให้เลือกวิศวกรและนักวิทยาศาสตร์ AI สามารถเลือกภาษาที่เหมาะสมกับความต้องการของโครงการได้ ภาษาการเขียนโปรแกรม AI ทุกภาษามาพร้อมกับข้อดีและข้อเสียที่ยุติธรรม ด้วยการปรับปรุงภาษาเหล่านี้อย่างสม่ำเสมอไม่นานนักเมื่อการพัฒนาสำหรับ AI จะสะดวกสบายกว่าที่เป็นอยู่ในปัจจุบันเพื่อให้ผู้คนจำนวนมากขึ้นสามารถเข้าร่วมคลื่นแห่งนวัตกรรมนี้ได้ การสนับสนุนจากชุมชนที่โดดเด่นทำให้สิ่งต่างๆดียิ่งขึ้นสำหรับผู้คนใหม่ ๆ และการมีส่วนร่วมของชุมชนต่อแพ็คเกจและส่วนขยายต่างๆทำให้ชีวิตง่ายขึ้นสำหรับทุกคน

บทความที่คล้ายกัน -

หวังว่าบทความนี้จะเป็นประโยชน์! ด้านล่างนี้เป็นแหล่งข้อมูลเพิ่มเติมหากคุณสนใจเรียนรู้เพิ่มเติม: -

เกี่ยวกับผู้แต่ง

แคลร์ดี . เป็น Content Crafter และ Marketer ที่Digitalogyซึ่งเป็นแหล่งจัดหาเทคโนโลยีและตลาดการจับคู่แบบกำหนดเองที่เชื่อมโยงผู้คนกับนักพัฒนาและนักออกแบบชั้นนำที่ได้รับการคัดเลือกล่วงหน้าตามความต้องการเฉพาะของพวกเขาทั่วโลก เชื่อมต่อกับDigitalogyบนLinkedin , Twitter , Instagram