Die beste Programmiersprache für KI: Ihr ultimativer Leitfaden

Die Menschen sind endlich an einem Punkt angekommen, an dem künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nicht mehr so beängstigend sind, wie Hollywood sie oft darstellt. Im Gegenteil, sie haben sich als klug und freundlich erwiesen. Immer mehr Branchen setzen KI ein, mit der sie dringende Probleme lösen und ehrgeizige Ziele setzen können.

Es ist wahr, dass die KI-Programmierung kompliziert und leistungsstark ist., Es ist offensichtlich geworden, dass es heute kein Luxus ist, mit der neuesten Technologie Schritt zu halten, sondern eine Notwendigkeit, wenn man über Wasser bleiben und gedeihen möchte.

Wir wissen, was Sie jetzt denken: „Nun, OK, ich gehe für AI, aber ich spreche keine technische Sprache. Woher weiß ich, was für mein Unternehmen am besten ist? Welche Technologie ist die richtige für meine Bedürfnisse und meine Tasche? Welche Programmiersprache eignet sich am besten für KI?“

Wir hören Sie., Die Wahl zwischen AI-Programmiersprachen ist eine große Sache und kann überwältigend sein. Deshalb haben wir uns als KI-Entwicklungsunternehmen einen Leitfaden ausgedacht, der Ihnen hilft, sich ein Bild von den gängigsten KI-Programmiersprachen zu machen und wofür sie geeignet sind.

C ++, Java, Lisp, Prolog, Python und R sind die wichtigsten AI-Programmiersprachen, die sich am besten für die Entwicklung und das Design für verschiedene Arten von Software eignen.

Es gibt keine beste Sprache für KI; jede ist gut, wo sie am besten passt., Wir werden nicht zu weit in technische Details gehen, gerade genug, damit Sie sich sicher fühlen und bei der Auswahl Ihres KI-Entwicklungspartners auf derselben Seite sind.

Python

Der unbestrittene Marktführer unter den AI-Programmiersprachen ist Python. Es ist in allen Branchen weit verbreitet und wird wegen seiner Einfachheit, Flexibilität und Skalierbarkeit geliebt.

Zunächst einmal ist Python Open Source. Dies bedeutet, dass es für alle Änderungen verfügbar ist, die Entwickler für erforderlich halten. Diese AI-Programmiersprache entwickelt sich ständig weiter und erleichtert ihre Syntax, was nur zu ihrer Effizienz beiträgt.,

Zweitens gibt es eine große Anzahl gebrauchsfertiger Bibliotheken, die zur Beschleunigung der KI-Codierung beitragen. Zum Beispiel wird TensorFlow häufig für maschinelles Lernen und Arbeiten mit Datensätzen verwendet.Scikit – zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen; PyTorch – für die Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision. Dies ist ein greifbarer Vorteil, der dazu beitragen kann, die Entwicklung zu beschleunigen und einige Mittel zu sparen, da davon ausgegangen wird, dass einige vorgefertigte Lösungen angewendet werden, anstatt sie von Grund auf neu zu produzieren.

Schließlich ist Python plattformunabhängig und lässt sich darüber hinaus gut mit anderen AI-Programmiersprachen kombinieren.,

Unabhängig von der Branche oder Projektgröße ist Python eine solide Technologiewahl: Es kann problemlos mit kleinen Skripten umgehen und Unternehmensanwendungen problemlos unterstützen.

Es ist schwierig, eine der besten Programmiersprachen für AI zu nennen, aber Python ist ziemlich nah dran.

Lisp

Lisp ist eine der ältesten Programmiersprachen und eigentlich ein Vorfahr einiger weniger AI-Programmiersprachen. Tatsächlich entstand der Begriff Künstliche Intelligenz und wurde offiziell eingeführt, nachdem Lisp in den 1950er Jahren von John McCarthy erfunden worden war.,

Es war zu dieser Zeit von grundlegender Bedeutung und förderte die KI-Programmierung als funktionales Werkzeug für maschinelles Lernen. Heute ist es jedoch keine häufig verwendete KI-Sprache, sondern ein guter Jahrgang für anspruchsvolle Liebhaber, die gerne Programmiergeschichte studieren.

Die Sache ist, dass die vielen Kernfunktionen, die Lisp für die KI-Programmierung attraktiv gemacht haben, in andere Sprachen migriert wurden, was sie zu einer weitaus besseren Option für maschinelles Lernen und KI-Codierung macht.

Lisp fehlen derzeit Bibliotheken und hat eine ziemlich seltsame Syntax., Darüber hinaus erfordert es spezielle Konfigurationen von Software und Hardware, um damit zu arbeiten.

Die Community gibt Lisp die richtige Anerkennung, da es die Ursprünge von Programmiersprachen für künstliche Intelligenz darstellt, aber die Realität ist, dass es von anderen KI-Programmiersprachen übertroffen wird.

C++

C++ trägt den Titel „die schnellste Programmiersprache“ Deshalb wird es oft für Computerspiele, Desktop-Apps und Suchmaschinenentwicklung verwendet. Google Chrome basiert beispielsweise auf C++.,

Diese KI-Programmiersprache ist in erster Linie ein Werkzeug zum Erstellen komplexer Produkte wie Banksoftware, Cloud-Systeme und Unternehmenssoftware.

Insbesondere für die KI-Programmierung stehen in C++ Bibliotheken für maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke zur Verfügung, die eine schnellere Ausführung komplexer Algorithmen ermöglichen. Insgesamt bevorzugen viele Entwickler diese KI-Sprache zum Erstellen von Apps, die eine hohe Produktivität erfordern, nicht unbedingt nur für KI.,

Bei der Entscheidung für die beste AI-Programmiersprache sollte C++ auf jeden Fall als Option geprüft werden, da seine schnelle Ausführung ein enormer Vorteil für die KI-Codierung ist.

Java

Java ist eine der beliebtesten Programmiersprachen, und wenn man an Sprachen für künstliche Intelligenz denkt, ist Java sicherlich auf der Liste.

Seine Fans sprechen vor allem die Java Virtual Machine-Technologie an, die die KI-Sprache auf verschiedenen Plattformen einfach zu implementieren macht. Seine wesentlichen Vorteile beziehen sich auf Benutzerfreundlichkeit, schnelles Debuggen und die Fähigkeit, gut aussehende Grafiken zu erstellen.,

Java ist Open Source und wird von zahlreichen Bibliotheken unterstützt, zu denen unter anderem die Java Machine Learning Library gehört. Es eignet sich nicht nur für Algorithmen des maschinellen Lernens, wie der Name schon sagt, sondern auch für Projekte, die Robotersysteme, Sensoren, nlp und neuronale Netze implizieren.

Java-Lösungen können in jedem Bereich implementiert werden, nicht nur in der Data Science.,

Da Java eine der führenden Sprachen für maschinelles Lernen und KI-Programmierung im Allgemeinen ist, ist es am häufigsten für große Projekte, da sein vereinfachtes Netzwerk praktisch ist, um große Softwareinfrastrukturen zu unterstützen.

R

R ist eine der aufstrebenden AI-Programmiersprachen, die dank der sehr spezifischen Aufgaben, die sie gut ausführen kann, an Popularität gewonnen hat.

R ist besonders gut darin, große Zahlen zu knirschen, sogar besser als Python. Die jüngste Umfrage von Kaggle besagt, dass R häufig die erste Wahl für Software ist, die viele statistische Daten verwendet.,

Open-Source, genau wie einige andere AI-Programmiersprachen, die wir oben hervorgehoben haben, ermöglichen die R-Pakete die Anwendung von maschinellem Lernen, Data Mining und anderen fortschrittlichen Datenanalysetools.

R ‚ s Fähigkeiten sind nicht gerade für allgemeine Zwecke gedacht. Wofür R am besten geeignet ist, ist statistikbezogene Software. Wahrscheinlich kann keine andere KI-Sprache in dieser Hinsicht so effizient sein wie R.

Prolog

Prolog steht für Programming in logic.“Diese Programmiersprache für KI wurde bereits in den 1960er Jahren entwickelt und unterscheidet sich von anderen Sprachen, die heutzutage für die KI-Programmierung üblich sind.,

Wie die Beschreibung andeutet, ist Prolog eine Logiksprache, die im Gegensatz zu den „klassischen“ KI-Sprachen ist. Es arbeitet mit ein paar grundlegenden Mechanismen, wie Mustervergleich und automatische Rückverfolgung. Aus der Sicht eines Entwicklers geht es darum, Regeln, Fakten und Endziele festzulegen. Nicht jeder KI-Programmierer entscheidet sich für Prolog, wenn er sich für das Erlernen von KI-Programmiersprachen entscheidet.

Das ursprüngliche Anwendungsgebiet von Prolog ist die Verarbeitung natürlicher Sprache. Zum Beispiel wurde der erste Chatbot, der jemals erstellt wurde, ELIZA, mit Prolog entwickelt., Später wurde Prolog in Forschungs-und Bildungsbereichen für Expertensysteme, Theorembeweise sowie für einige Fälle des maschinellen Lernens verwendet. Prolog ist auch ein Teil der akademischen Lehre für viele Kurse für künstliche Intelligenz.

Zusammenfassung

Wenn Sie dies lesen, müssen Sie das Potenzial von KI und die damit verbundenen Möglichkeiten bereits erkannt haben.

In diesem Artikel haben wir oft auf den Ausdruck „beste Programmiersprache für AI.“Doch die Wahrheit ist, dass es kaum eine gibt.,

Die Wahl der Programmiersprache für KI hängt immer von vielen entscheidenden Faktoren ab: Ihren geschäftlichen Besonderheiten, ob es sich um ein brandneues oder ein bestehendes Produkt handelt, wie der Markt aussieht,wer Ihre Kunden oder Benutzer sind, wie hoch die erwartete Belastung ist, welche Probleme Sie lösen möchten oder welche Ziele Sie verfolgen usw. Darüber hinaus verlassen sich viele Lösungen nicht nur auf eine einzige Technologie, die nur wenige umfasst, um die gewünschte Funktionalität zu implementieren und eine hohe Effizienz zu erzielen.

Wir sind überzeugt, dass jeder Fall einzigartig ist., Deshalb stellen wir unseren Kunden, bevor wir Empfehlungen geben, all diese Fragen, bevor wir mit der Entwicklung beginnen, tief in Forschung und Planung eintauchen.

Ersparen Sie sich stundenlanges Suchen im Netz, versuchen Sie, Codebeispiele und komplizierte Fachbegriffe zu verstehen, und überlassen Sie es unserer vertrauenswürdigen erstklassigen Expertise!