A 10 legjobb AI és gépi tanulás programozási nyelv

A világ nagy és figyelemre méltó felfedezéseket látott a 20. században. A mesterséges intelligencia az egyik ilyen. Volt idő, amikor az AI és a Machine Learning (ML) a számítási teljesítmény hiánya miatt nem volt alkalmazható. De a mai számítógépek elég robusztusak a Machine Learning algoritmusok kezeléséhez. Ezért az AI és az ML szinte minden területen uralkodik. A gépi tanulás és az AI értékes készség. Ennek használatához azonban meg kell tanulnia egy adott programozási nyelvet a különféle mesterséges intelligencia és gépi tanulás programozási nyelvektől. Ma segítünk kiválasztani a megfelelő programozási nyelvet az ezen a területen való munkához.

A legjobb AI és gépi tanulás programozási nyelvek

Ahhoz, hogy megbirkózzon a technológiai fejlődéssel, meg kell tanulnia Al és ML. Nem olyan bonyolult, mint amilyennek látszik. De eleinte ki kell választania és át kell mennie egy programozási nyelven. És itt jövünk be. Felsoroltuk a legjobb 10 mesterséges intelligencia és gépi tanulás programozási nyelvet, amelyek megtanulják az Ön kényelmét.

01. Piton

A Python vitathatatlan vezető az ML és az AI programozási nyelvek között. A nyelvet széles körben használják, mivel nagyon egyszerű a szintaxisa és sokoldalú. Az adattudósok mintegy 57% -a rendszeresen használja a Pythont. A Python elég praktikus az AI-ban és az ML-ben. Nyílt forráskódú. Ez azt jelenti, hogy a fejlesztők módosíthatják a maguk módján.

Sőt, sok beépített Python könyvtár található csak az AI és az ML számára. Az adattudósok széles körben használják a Scikit-Learn-et képzési modellekhez. A Tensorflow és a Keras a közelmúltban hatalmas népszerűségre tett szert az AI iparban. A PyTorch segítségével mély tanulási projekteket és szoftvereket készíthet. Emellett a Python AI és ML modelljeinek ezrei vannak jelen az interneten. Egyszóval, a Python ma az AI és az ML úttörője.

A Python főbb jellemzői

• A Python olyan egyszerű, hogy az adatkutatók könnyedén megtanulják a nyelvet, és elkezdhetik az AI projektek készítését.
• Nincs szükség a forráskód újrafordítására, így a fejlesztők módosíthatnak és könnyen láthatják az eredményeket.
• A Python operációs rendszertől független. A Machine Learning bármely, a piacon elérhető operációs rendszeren fejleszthető.
• A Python nagyon egyszerűen olvasható, így bármely Python fejlesztő megértheti társainak kódját és módosíthatja, másolhatja vagy megoszthatja azt.
• A nyelv speciális könyvtárakkal rendelkezik az adatok vizualizálására - például Matplotlib, seaborn stb. Bármilyen típusú diagramot és grafikont készíthet velük.

02. Selypít

Az összes többi mesterséges intelligencia és gépi tanulási nyelv közül a Lisp a legrégebbi. 1958 óta létezik. A nyelv AI-központú, és hatalmas hasznát veszi az AI fejlesztésében. Lisp sem nem könnyű, sem gyors. De az AI esetében ez elvégzi a munkát. Sőt, híres, mivel nagy hangsúlyt fektet az építészetre.

Különböző nézetek vannak ennek a nyelvnek a szépségéről, és sok modern programozó úgy látja, hogy „kinyílik a szem” vagy akár „megvilágosodik”. Bár Lisp népszerűsége nem olyan, mint a Python, a C ++, a Javascript, az emberek mégis az Al speciális igényeihez használják.

A Lisp legfontosabb jellemzői

• Könnyen alkalmazkodik az egyedi igények megoldásaihoz. A nyelv támogatja a gyors prototípus-készítést is.
• Lisp gépfüggetlen. Ez azt jelenti, hogy szinte minden számítógépen fut, bármilyen hardver tulajdonsággal.
• Lehetővé teszi a programok dinamikus frissítését. Magas szintű hibakeresést biztosít.
• Kényelmes makrórendszert biztosít.
• Számos adattípust kínál, mint például struktúrák, listák, objektumok, vektorok, állítható tömbök, hash-táblák és szimbólumok.

03. R: Statisztikai nyelv

Ami a statisztikai számítást illeti, az első nyelv, ami eszembe jut, az R. A gépi tanulás alapvetően a statisztika és a matematika alkalmazása. Az R egyszerűen a legjobb programozási nyelv a statisztikai számításokban. Az emberek adatmegjelenítésre is használják.

R parancssorral rendelkezik. Sőt, van olyan IDE-je, mint az RStudio és a Jupyter. A használat egyszerűségére összpontosítanak, és különböző forrásokat kínálnak a könyvtárak kezeléséhez vagy kifinomult diagramok rajzolásához.

Az R főbb jellemzői

• Az R szoftver nyílt forráskódú. Ingyenes, és a felhasználó és a projekt igényeinek megfelelően módosítható és adaptálható.
• A nyelv statikus grafikát és kiváló minőségű vizualizációt képes előállítani.
• A felhasználók hatalmas száma nagy közösséget jelent.
• Az átfogó R Archive Network vagy a CRAN több mint tízezer csomagot kínál a gépi tanulási problémák megoldására.
• A nyelvnek nincs szüksége fordítóra, mivel értelmezett nyelv.

04. Bevezető

A Prologot 1960-ban hozták létre. Rövidítése: „Programozás a logikában.”A nyelv kissé eltér a többi AI és ML programozási nyelvtől. Ez egy logikus nyelv, amely nem hasonlít az AI klasszikus nyelveihez. Az automatikus visszalépés a Prolog alapvető eszköze. Így a mintaillesztés is. Az AI programozási nyelvek elsajátításakor nem minden AI programozó választja a Prologot.

A Prolog főbb jellemzői

• A Prolog természetes módon tudja kezelni a rekurziót, és felsorolja. Ez extra privilégiumot biztosít a nyelvnek.
• Nagyon jól működik a természetes nyelv feldolgozásában. Az első chatbotot, az ELIZA-t prolog segítségével fejlesztették ki.
• A nyelv deklaratív jellegű. A kapcsolatok logikáját fejezi ki, tényként és szabályként ábrázolva.
• A Visual Prolog integrált fejlesztői környezet a Prolog IDE-je. Készíthet alkalmazásokat, és felhasználásukkal tesztelheti őket.
• A Visual Prolog fordító egy optimalizált fordító, amely megkönnyíti a kód fordítását.

05. Julia

Ezen a területen számos mesterséges intelligencia és gépi tanulás programozási nyelv létezik. De egyik sem egyszerre egyszerű és hatékony. Julia azonban ebben az esetben más. Julia gyors, és összehasonlíthatóan könnyű a szintaxisa. El tudsz képzelni egy olyan nyelvet, mint a C, és olyan egyszerű szintaxist, mint a Python? Nos, Júliának megvan. Ezért gondolja sok adatkutató Julia alkalmazását az AI területén.

Júlia főbb jellemzői

• Az IoT-adatok elemzésében használják. Számos intelligens rendszert építettek már ki annak felhasználásával.
• Nagyon praktikus a minták felismerésében és a képek feldolgozásában.
• Julia számára a legjelentősebb üzleti eset, hogy dinamikus nyelv, amely közel áll a Python-hoz, de hatékonyság szempontjából versenyképes a statikus nyelvekkel.
• Júliában bármikor felhívhatja a C objektum kódot.

06. C ++ az AI és a gépi tanulás számára

Ha egy maratoni verseny lenne a programozási nyelvek között, akkor a C ++ lenne az első. Ennek címe: „A leggyorsabb programozási nyelv.”Ez a fejlesztők játékok, alkalmazások és keresők fejlesztésére használják. Ezt az AI programozási nyelvet elsősorban felhőrendszerek, banki rendszerek és vállalati szoftverek építésére használták. Különösen a C ++ könyvtárai állnak rendelkezésre a gépi tanuláshoz és az neurális hálózatok számára az AI programozásban, amelyek megkönnyítik az összetett algoritmusok gyorsabb végrehajtását.

A C főbb jellemzői++

• Objektumokat alkalmaz programozás közben. Az objektumok segítenek megoldani az adatszerkezettel, az adatok beillesztésével és a polimorfizmussal kapcsolatos problémákat.
• A nyelv gépfüggetlen. Ugyanaz a kód fut minden operációs rendszerben.
• A C ++ egy fordító-alapú nyelv. Ezért a nyelv gyorsabb, mint a legtöbb más nyelv.
• A nyelv mutatókat használ. Dinamikus memória-allokáció lehetséges ennek az attribútumnak köszönhetően.
• A C ++ kontextusa nagyon egyszerű. Ezért választják a kezdők a programozáshoz szükséges nyelvet.

07. Jáva

A Java a világ leggyakrabban használt programozási nyelve.  Sokan használják az AI fejlesztésére. Virtuális gép-technológiájának köszönhetően könnyű telepíteni különböző platformokon. Ez azt jelenti, hogy nem kell újra lefordítania, ha egyszer egy platformra van írva és összeállítva. Ezt az elvet „WORA” -nak (egyszer írva olvasható / futtatható bárhol) hívják.

A Java főbb jellemzői

• A Java gépi tanulási könyvtárral rendelkezik. A könyvtárak segítségével gépi tanulást és AI-alapú modelleket készíthet.
• A nyelv erős objektum-orientált programozási nyelv, amely lehetővé teszi az összetett problémák megoldását.
• A stabil Java funkcióval segíti a vírusmentes, szabotázsmentes rendszerek fejlesztését. A hitelesítési technikák a nyilvános kulcsú titkosításon alapulnak.
• A java fordító architektúra-semleges. A lefordított kódot számos processzoron futtathatja.
•  Ez a tervezési funkció lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy magával ragadó alkalmazásokat hozzanak létre, amelyek zökkenőmentesen működhetnek.

08. Haskell

Haskell sokan választják a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás modelljének elkészítését. Olyan tulajdonságokkal rendelkezik, mint a lista, a Lazy kiértékelés és a LogicT. A nyelv végtelen adatstruktúrát biztosít, amely kiválóan alkalmas keresési fák számára. A nyelv tulajdonságai lehetővé teszik az AI és az ML használatát. Eleinte sokak számára zavaró a grafikonokkal való munka, ami a nyelv egyetlen hátránya.

A Haskell főbb jellemzői

• Automatikus memóriakezelő rendszerrel rendelkezik, amely biztosítja a memória biztonságát.
• A nyelv rendelkezik szemétszedési funkcióval. A funkció alkalmassá teszi a fejlesztők nagyobb termelékenységére.
• A Haskell támogatja a program absztrakt szintaxisfájának ellenőrzését és létrehozását.
• A Template Haskell nevű funkcióval rendelkezik, és a fordítási idő tesztelésére és a kazánlemez előállításának automatizálására szolgál.

09. Scala a gépi tanuláshoz

Ami a kódolást illeti, sokan utálják a Java-t duzzadt és zavaró tulajdonságai miatt - és ez teljesen normális. A fejlesztő azonban azért hozta létre a Scalát, hogy olyan nyelvet készítsen, amelynek Java jó oldalai vannak, elkerülve ugyanakkor rossz oldalát. A nyelv kompatibilis a Java könyvtárakkal. Ennek eredményeként statikus típusú rendszerrel rendelkezik. A Pythonnal ellentétben ez egy lefordított nyelv, amely gyorsabbá teszi a kód végrehajtását. A Scala számos olyan funkcióval rendelkezik, amelyek miatt érdemes használni mesterséges intelligencia programozási nyelvként.

A Scala főbb jellemzői

• Bár a nyelv nem rendelkezik rugalmassággal és szabadsággal, mint a Python, rendkívül stabil.
• A Scala egy vállalati programozási nyelv, és hasznos, ha nagy adatmennyiséggel működő alkalmazásokat építenek fel, amelyek hatalmas mennyiségű adatot rágnak.
• A Scalában nem kell külön megemlíteni az adattípust és a függvény visszatérési típusát. A Scala elég okos ahhoz, hogy levezesse az adatlapot.
• A nyelv a változhatatlanság elvét alkalmazza. A változók változhatatlanok. A megváltoztathatatlan azt jelenti, hogy nem változtathatja meg az értékét.
• A Scala biztosítja a standard könyvtárat, amely tartalmazza a színész modellt. A színész használatával egyidejűségi kódot írhat.

10. AIML

Az AIML rövidítése: Mesterséges intelligencia jelölési nyelv. Alapvetően XML-alapú nyelv. Általában természetes nyelvű szoftverügynökök előállítására használják. Az AIML lehetővé teszi az emberi interfészek fejlesztését. A nyelv nem olyan összetett. Egészen egyszerűen fenntarthatja.

Az AIML főbb jellemzői

• Az AIML a legnagyobb mértékben a Chatterbots és a mintafelismerés készítésében rejlik.
• A nyelv egyszerre több botot is képes kezelni.
• Használhatja a Pythonnal AI szoftver készítéséhez.
• Egyszerűen a természetes nyelv feldolgozásának királya.

Végül Insights

Gondolom, most már felismerte az AI végtelen lehetőségeit és az általa rejlő lehetőségeket. Az AI és az ML óriási változásokat hoznak minden ágazatban és iparban. A következő kor az AI kora. Nincs messze az az idő, amikor önvezető autókat lát, bárhová is néz. Ezért tudnia kell az AI-ről, és meg kell tanulnia a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás programozási nyelveket.

Ebben a cikkben felsoroltuk a legfontosabb ML és AI programozási nyelveket. Most kötelessége, hogy az Ön igényeinek megfelelően válasszon nyelvet. A cikk segít kiválasztani az AI és az ML megfelelő nyelvét. De mégis hiányozhat néhány pont. Mondjon nekünk, ha bármi olyanra gondol, amelyet hozzá lehetne adni. Üdvözöljük az AI világában!