Yapay Zeka , artık yüzlerce benzersiz kullanım durumu ve durumu ile sağladığı tüm faydalarla günlük hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi, işleri bizimiçin ne kadar basit ve kolay hale getirdiğinden bahsetmeye gerek yok.

Son yıllardaki artışla birlikte , AI , işletmelerin büyümesine ve tam potansiyellerine ulaşmasına yardımcı olmak için uzun bir yol kat etti. AI'daki bu ilerlemeler, temel programlama dillerindeki temel iyileştirmeler olmadan mümkün olamazdı .

Yapay zekadaki patlama ile, verimli ve yetenekli programcılara ve mühendislere olan ihtiyaç, programlama dillerindeki iyileştirmelerle birlikte fırladı. AI üzerinde geliştirmeye başlamanız için birçok programlama dili varken, çeşitli hedefler her proje için belirli bir yaklaşım gerektirdiğinden, tek bir programlama dili AI programlama için tek noktadan çözüm değildir.

Aşağıda listelenen en popüler olanlardan bazılarını tartışacağız ve karar verme sürecini size bırakacağız -

● Python

Python, hala okuyabileceğiniz en güçlü dildir.
- Pau Dubois

1991 yılında geliştirilen , Python anlaşılacağı anket olmuştur geliştiricilerin üzerinde% 57 seçme olasılığı daha yüksek olan C ++ üzerinde Python AI çözümler geliştirmek için kendi seçtikleri programlama dili olarak. Öğrenmesi kolay olan Python, hem programcılar hem de veri bilimciler için AI geliştirme dünyasına daha kolay bir giriş sunar.

Python, programcıların ne kadar özgürlüğe ihtiyaç duyduğuna dair bir deneydir. Çok fazla özgürlük ve hiç kimse bir başkasının kodunu okuyamaz; çok az ve ifade gücü tehlikede.

- Guido van Rossum

Python ile, yalnızca mükemmel topluluk desteği ve kapsamlı bir kitaplık seti almakla kalmaz, aynı zamanda programlama dilinin sağladığı esnekliğin tadını çıkarırsınız. Python'dan en çok yararlanabileceğiniz özelliklerden bazıları, platformdan bağımsızlık ve Derin Öğrenme ve Makine Öğrenimi için kapsamlı çerçevelerdir.

Python'u kodlamanın zevki, okuyucuyu ölümüne sıkan önemsiz kod yığınlarında değil, az miktarda açık kodda çok fazla eylem ifade eden kısa, özlü, okunabilir sınıfları görmekten geçmelidir.

- Guido van Rossum

Python Kod Parçacığı Örneği:

En popüler kütüphanelerinden bazıları -

● Makine öğrenimi iş yükleri ve veri kümeleriyle çalışmak için TensorFlow

● makine öğrenimi modellerini eğitmek için scikit-learn

● Bilgisayarla görme ve doğal dil işleme için PyTorch

● Oldukça karmaşık matematiksel hesaplamalar ve işlemler için kod arayüzü olarak Keras

● Apache Spark'ın Makine Öğrenimi kitaplığı gibi SparkMLlib , algoritmalar ve yardımcı programlar gibi araçlarla makine öğrenimini herkes için kolaylaştırır

● Derin öğrenme iş akışlarını kolaylaştırmak için Apache'nin kitaplıklarından bir diğeri olarak MXNet

● Theano , matematiksel ifadeleri tanımlama, optimize etme ve değerlendirme kütüphanesi olarak

● Güçlü makine öğrenimi algoritmaları için Pybrain

Ayrıca Python, Java'yı geçti ve GitHub depolarının katkılarına göre en popüler 2. dil oldu . Aslında, Stack Overflow bunu " en hızlı büyüyen " ana programlama dili "olarak adlandırıyor.

Yeni Başlayanlar İçin Python Kursları -

● Java

Bir kez yazın, her yerde çalıştırın

Java , dünyanın en iyi programlama dillerinden biri olarak kabul edilir ve kullanımının son 20 yılı bunun kanıtıdır.

Onun sayesinde yüksek kullanım kolaylığı , esnek doğası ve platform bağımsızlığı , Java çeşitli şekillerde AI için geliştirmek için kullanılmıştır, bunların bazıları hakkında bilmek okumaya:

● TensorFlow
TensorFlow’un desteklenen programlama dilleri listesi, API içeren Java'yı da içerir. Destek, diğer tam olarak desteklenen diller kadar zengin özelliklere sahip değil, ancak var ve hızlı bir şekilde geliştiriliyor.

● Java
kullanarak derin öğrenme yetenekleri oluşturmak ve dağıtmak için Amazon tarafından oluşturulmuş Deep Java Kitaplığı .

● Kubeflow
Kubeflow, kullanıma hazır makine öğrenimi çözümleri sağlayarak Kubernetes üzerindeki Makine Öğrenimi yığınlarının kolay dağıtımını ve yönetimini kolaylaştırır.

● OpenNLP
Apache'nin OpenNLP'si, doğal dil işleme için bir makine öğrenimi aracıdır.

● Java Makine Öğrenimi Kitaplığı
Java-ML, geliştiricilere çeşitli makine öğrenimi algoritmaları sağlar.

● Neuroph
Neuroph, Neuroph GUI yardımıyla açık kaynak Java çerçevesini kullanarak sinir ağları tasarlamayı mümkün kılar.

Java gerçek çöp toplama işlemine sahip olsaydı, çoğu program çalıştırıldığında kendilerini silerdi.
- Robert Sewell

Java Kod Parçacığı Örneği:

Yeni Başlayanlar için Java Kursları -

● R

R , 1995 yılında piyasaya sürülen ilk versiyonu ile Ross Ihaka ve Robert Gentleman tarafından yaratıldı. Şu anda R Geliştirme Çekirdek Ekibi tarafından sürdürülmekte olan R, S programlama dilinin uygulanmasıdır ve istatistiksel yazılım ve veri analizi geliştirmeye yardımcı olur.

R'yi geliştiriciler arasında yapay zeka programlaması için uygun hale getiren nitelikler şunlardır:

● R'nin büyük sayıları hesaplamakta başarılı olmasının temel özelliği, nispeten rafine edilmemiş NumPy paketiyle Python'dan daha iyi bir konuma getirir.

● R ile, fonksiyonel programlama, vektörel hesaplama ve nesne yönelimli programlama gibi çeşitli programlama paradigmaları üzerinde çalışabilirsiniz.

R için mevcut AI programlama paketlerinden bazıları şunlardır:

● Gmodels, model uydurma için çeşitli araçlardan oluşan bir koleksiyon sağlar

● Metin madenciliği uygulamaları için bir çerçeve olarak Tm

● R için ODBC arabirimi olarak RODBC

● Tek Kurallı Makine Öğrenimi sınıflandırma algoritmasını uygulamak için OneR, makine öğrenimi modelleri için yararlıdır

Veri Madencileri ve İstatistikçiler arasında yaygın olarak kullanılan R tarafından sağlanan özellikler şunlardır:

● İşlevlerini genişletmek için çok çeşitli kitaplıklar ve paketler

● Aktif ve destekleyici topluluk

● C, C ++ ve Fortran ile birlikte çalışabilir

● Çeşitli paketler, işlevleri genişletmeye yardımcı olur

● Yüksek kaliteli grafikler üretme desteği

İlginç Bir Şey -
R kullanılarak yapılan Covid-19 Etkileşimli Haritası

● Prolog

Mantık Programlamanın kısaltması olan Prolog ilk olarak 1972'de ortaya çıktı . Yapay Zeka , özellikle Doğal Dil İşleme geliştirmek için heyecan verici bir araç haline gelir . Prolog, sohbet robotları oluşturmak için en iyi sonucu verir, ELIZA , şimdiye kadar var olan Prolog ile oluşturulan ilk sohbet robotuydu .

Prolog'u anlamak için, Prolog'un çalışmasına rehberlik eden bazı temel terimlerini öğrenmelisiniz, bunlar aşağıda kısaca açıklanmıştır:

● Gerçekler, doğru ifadeleri tanımlar

● Kurallar ifadeyi tanımlar ancak ek koşullarla birlikte

● Hedefler, gönderilen ifadelerin bilgi tabanına göre nerede olduğunu tanımlar

● Sorgular, ifadenizi nasıl doğru yapacağınızı ve gerçekler ile kuralların nihai analizini tanımlar

Prolog, uzun süredir uygulamada olan ve veri bilimcileri ve araştırmacılar arasında iyi bilinen AI uygulaması için iki yaklaşım sunar:

● Sembolik Yaklaşım, kural tabanlı uzman sistemleri, teorem kanıtlayıcıları, kısıtlama tabanlı yaklaşımları içerir.

● İstatistiksel yaklaşım sinir ağlarını, veri madenciliğini, makine öğrenimini ve diğerlerini içerir.

● Lisp

Liste İşleme'nin kısaltması , Fortran'ın yanındaki en eski ikinci programlama dilidir . Yapay Zekanın Kurucu Babalarından biri olarak adlandırılan Lisp, 1958'de John McCarthy tarafından kuruldu .

Lisp imkansız olduğu söylenenleri yapmanın dilidir.

-Kent Pitman

Programlar için pratik bir matematiksel gösterim olarak oluşturulan Lisp, kısa sürede geliştiriciler için çok hızlı bir şekilde yapay zeka programlama dilinin seçimi haline geldi. Aşağıda, Makine Öğreniminde yapay zeka projeleri için en iyi seçeneklerden biri olmasını sağlayan Lisp özelliklerinden bazıları verilmiştir:

● Hızlı Prototipleme

● Dinamik Nesne Oluşturma

● Çöp Toplama

● Esneklik

Diğer rakip programlama dillerindeki büyük gelişmelerle, Lisp'e özgü birkaç özellik diğer dillere de girmiştir. Bir noktada Lisp'i içeren dikkate değer projelerden bazıları Reddit ve HackerNews .

Lisp'i ele alalım, onun dünyadaki en güzel dili biliyorsunuz - en azından Haskell ortaya çıkana kadar.
-Larry Duvar

● Haskell

1990 yılında tanımlanan ve adını ünlü matematikçi Haskell Brooks Curry'den alan Haskell, tembel değerlendirme ve daha kısa kodla eşleştirilmiş, tamamen işlevsel ve statik olarak yazılmış bir programlama dilidir .

Haskell'de diğer programlama dillerine kıyasla çok nadiren meydana geldiği için hataları işleme açısından daha fazla esneklik sunma eğiliminde olduğu için çok güvenli bir programlama dili olarak kabul edilir . Oluşsalar bile, sözdizimsel olmayan hataların çoğu çalışma zamanı yerine derleme zamanında yakalanır. Haskell'in sunduğu özelliklerden bazıları şunlardır:

● Güçlü soyutlama yetenekleri

● Yerleşik bellek yönetimi

● Kodun yeniden kullanılabilirliği

● Anlaşılması kolay

SQL, Lisp ve Haskell, birinin yazmaktan çok düşünerek zaman geçirdiğini gördüğüm tek programlama dilleridir.
-Philip Greenspun

Özellikleri, programcının üretkenliğini artırmaya yardımcı olur. Haskell, diğer programlama dillerine çok benzer, sadece niş bir geliştirici grubu tarafından kullanılır. Zorlukları bir kenara bırakırsak Haskell, geliştirici topluluğu tarafından daha fazla benimsenerek AI için diğer rakip diller kadar iyi olduğunu kanıtlayabilir.

● Julia

Julia, neredeyse her türlü uygulamayı oluşturmak için tasarlanmış yüksek performanslı ve genel amaçlı dinamik bir programlama dilidir , ancak sayısal analiz ve hesaplama bilimi için son derece uygundur. Julia ile çalışmak için kullanılabilen çeşitli araçlar şunlardır:

● Vim ve Emacs gibi popüler editörler

● Juno ve Visual Studio gibi IDE'ler

Julia tarafından sunulan ve onu yapay zeka programlama, Makine Öğrenimi, istatistik ve veri modelleme için dikkate değer bir seçenek haline getiren çeşitli özelliklerden bazıları şunlardır:

Dinamik tip sistem

● Yerleşik paket yöneticisi

● Paralel ve dağıtılmış bilgi işlem için çalışabilir

● Makrolar ve meta programlama yetenekleri

● Birden çok gönderi desteği

● C işlevleri için doğrudan destek

Diğer programlama dillerinin zayıflıklarını ortadan kaldırmak için tasarlanan Julia, T ensorFlow.jl , MLBase.jl , MXNet.jl gibi araçlarla entegrasyonlar ile Makine Öğrenimi uygulamaları için ve Julia'nın sağladığı ölçeklenebilirliği kullanan daha pek çok şey için de kullanılabilir.

Google Trend - Zaman İçinde Julia İlgisi

JuliaCon 2019 Öne Çıkanlar -

Sonuç

Aralarından seçim yapabileceğiniz birkaç AI programlama diliyle, AI mühendisleri ve bilim adamları, projelerinin ihtiyaçlarına uygun olanı seçebilirler. Her AI programlama dili, artıları ve eksileri adil payıyla birlikte gelir. Bu dillerde düzenli olarak yapılan iyileştirmelerle, yapay zeka için geliştirmenin bugün olduğundan daha rahat hale gelmesi uzun sürmeyecek, böylece daha fazla insan bu yenilik dalgasına katılabilecektir. Olağanüstü topluluk desteği, yeni insanlar için işleri daha da iyi hale getirdi ve çeşitli paketlere ve uzantılara yönelik topluluk katkıları, hayatı herkes için kolaylaştırır.

Benzer Makaleler -

Umarım bu makaleyi faydalı bulmuşsunuzdur! Daha fazlasını öğrenmek istiyorsanız aşağıda ek kaynaklar bulunmaktadır: -

2020'de Öğrenilecek 7 Programlama Dili ve Çerçevesi

yazar hakkında

Claire D . Digitalogy'de bir İçerik Oluşturucu ve Pazarlamacıdır - insanları dünya genelindeki özel ihtiyaçlarına göre önceden taranmış ve birinci sınıf geliştiriciler ve tasarımcılarla buluşturan bir teknoloji tedarik ve özel eşleştirme pazarı. İle iletişime Digitalogy üzerinde Linkedin , Twitter , Instagram .