mensen zijn eindelijk op een punt aangekomen waar kunstmatige intelligentie en machine learning niet langer zo eng worden gezien als Hollywood ze vaak voorstelt. Integendeel, ze zijn slim en vriendelijk gebleken. Steeds meer industrieën nemen AI aan waarmee ze dringende problemen kunnen oplossen en ambitieuze doelen kunnen stellen.
Het is waar dat AI programmeren ingewikkeld en krachtig is., Het is duidelijk geworden dat het bijhouden van de nieuwste technologie vandaag is geen luxe, maar eerder een noodzaak als men wil blijven drijven en bloeien.
we weten wat je nu denkt: “Nou, OK, Ik ga voor AI, maar ik spreek geen technische taal. Hoe Weet ik wat het beste is voor mijn specifieke bedrijf? Welke technologie is geschikt voor mijn behoeften en mijn zak? Welke programmeertaal is het beste voor AI?”
wij bieden AI-aangedreven oplossingen van Concept tot lancering.
We horen u., Kiezen tussen AI programmeertalen is een big deal, en het kan overweldigend zijn. Dat is, als een AI ontwikkeling bedrijf, waarom we zijn gekomen met een gids om u te helpen een beeld te krijgen van de meest voorkomende AI programmeertalen en waarvoor ze geschikt zijn.
C ++, Java, Lisp, Prolog, Python en R zijn de belangrijkste AI-programmeertalen die het meest geschikt zijn voor ontwikkeling en ontwerp voor verschillende soorten software.
Er is geen beste taal voor AI; elke taal is goed waar het het beste past., We gaan niet te ver in de technische details, net genoeg voor u om vertrouwen te hebben en op dezelfde pagina te zijn bij het kiezen van uw AI-ontwikkelingspartner.
Python
de onbetwistbare leider onder AI-programmeertalen is Python. Het wordt veel gebruikt in alle industrieën en is geliefd om zijn eenvoud, flexibiliteit en schaalbaarheid.
Allereerst is Python open source. Het betekent dat het beschikbaar is voor alle wijzigingen die ontwikkelaars nodig zien. Deze AI-programmeertaal blijft voortdurend evolueren, waardoor de syntaxis gemakkelijker wordt, wat alleen maar bijdraagt aan de efficiëntie.,
ten tweede is er een groot aantal gebruiksklare bibliotheken die AI-codering helpen versnellen. TensorFlow wordt bijvoorbeeld op grote schaal toegepast voor machine learning en het werken met datasets; sikit – voor het trainen van machine learning modellen; PyTorch – voor natuurlijke taalverwerking en computervisie. Dit is een tastbaar voordeel dat kan helpen de ontwikkeling te versnellen en een aantal fondsen te besparen, omdat het veronderstelt dat sommige kant-en-klare oplossingen worden toegepast in plaats van ze vanaf nul te produceren.
ten slotte is Python platformonafhankelijk en combineert het goed met andere AI-programmeertalen.,
ongeacht de grootte van de industrie of het project, Python is een geluidstechnologie keuze: het kan gemakkelijk omgaan met kleine scripts, evenals gemakkelijk ondersteunen enterprise applicaties.
Het is moeilijk om één van de beste programmeertalen voor AI te noemen, maar Python is er vrij dicht bij.
Lisp
Lisp is een van de oudste programmeertalen en is eigenlijk een voorouder van enkele AI programmeertalen. In feite, de term kunstmatige intelligentie ontstond en werd officieel geïntroduceerd nadat Lisp was uitgevonden door John McCarthy in de 1950e.,
Het was in die tijd van fundamenteel belang en zorgde ervoor dat AI-programmering een functioneel hulpmiddel was voor machine learning. Toch is het vandaag niet een veelgebruikte AI-taal, maar eerder een fijne vintage voor verfijnde liefhebbers die genieten van het bestuderen van programmeergeschiedenis.
Het ding is dat de vele kernfuncties die Lisp aantrekkelijk maakten voor AI-programmering zijn gemigreerd naar andere talen, waardoor ze een veel betere optie zijn voor machine learning en AI-codering.
Lisp mist momenteel bibliotheken en heeft een nogal vreemde syntaxis., Daarnaast vereist het speciale configuraties van software en hardware om ermee te werken.
De Gemeenschap geeft Lisp de juiste waardering omdat het de oorsprong van kunstmatige intelligentie-programmeertalen vertegenwoordigt, maar de realiteit is dat het wordt overtroffen door andere AI-programmeertalen.
C++
C++ heeft de titel van “de snelste programmeertaal”, daarom wordt het vaak gebruikt voor computerspelletjes, desktop-apps en zoekmachineontwikkeling. Google Chrome is bijvoorbeeld gebouwd op C++.,
deze AI-programmeertaal is voornamelijk een hulpmiddel voor het bouwen van complexe producten zoals banksoftware, cloudsystemen en enterprise-software.
wat betreft AI-programmering, in het bijzonder, heeft C++ bibliotheken beschikbaar voor machine learning en neurale netwerken die een snellere uitvoering van complexe algoritmen mogelijk maken. Over het algemeen geven veel ontwikkelaars de voorkeur aan deze AI-taal voor het bouwen van apps die een hoge productiviteit vereisen, niet noodzakelijkerwijs code voor alleen AI.,
bij het bepalen van de beste AI-programmeertaal moet C++ zeker als optie worden beoordeeld, omdat de snelle uitvoering ervan een enorm voordeel is voor AI-codering.
Java
Java is een van de meest populaire programmeertalen, en wanneer men denkt aan talen voor kunstmatige intelligentie, Java is zeker op de lijst.
de fans doen vooral een beroep op Java Virtual Machine technology, waardoor de AI-taal Eenvoudig te implementeren is op verschillende platforms. De belangrijke voordelen verwijzen naar gebruiksvriendelijkheid, snelle debugging en de mogelijkheid om mooi uitziende graphics te produceren.,
Java is open source en wordt ondersteund door vele bibliotheken, waaronder Java Machine Learning Library. Het is niet alleen geschikt voor machine learning algoritmen, zoals de naam al doet vermoeden, maar ook voor projecten die robotsystemen, sensoren, nlp en neurale netwerken impliceren.
Java-oplossingen kunnen in elk domein worden geïmplementeerd, niet alleen in data science.,
aangezien Java een van de leiders is als de beste taal voor machine learning en AI-programmering in het algemeen, is het het meest gebruikelijk voor grootschalige projecten, omdat het vereenvoudigde netwerk handig is voor het ondersteunen van grote software-infrastructuren.
R
R is een van de opkomende AI-programmeertalen die aan populariteit heeft gewonnen dankzij de zeer specifieke taken die het goed kan uitvoeren.
R is vooral goed in het kraken van grote getallen, zelfs beter dan Python. Kaggle ‘ s recente enquête zegt dat R komt vaak als de eerste keuze voor software die veel statistische gegevens gebruikt.,
Open-source, net als sommige andere AI-programmeertalen die we hierboven hebben benadrukt, staan R ‘ S pakketten de toepassing toe van machine learning, data mining en andere geavanceerde data-analysetools.
R ‘ S mogelijkheden zijn niet bepaald bedoeld voor algemene doeleinden. Wat R het meest geschikt is voor statistieken – gerelateerde software. Waarschijnlijk geen andere AI taal kan zo efficiënt zijn als R in dit opzicht.
Prolog
Prolog staat voor ” Programming in logic.”Deze programmeertaal voor AI werd gemaakt terug in de 1960e en verschilt van andere talen die tegenwoordig voor AI-programmering.,
zoals de beschrijving al aangeeft, is Prolog een logische taal, die in tegenstelling is tot de” klassieke ” AI-talen. Het werkt met een paar basismechanismen, zoals pattern matching en automatische backtracking. Vanuit het standpunt van een ontwikkelaar, het veronderstelt het specificeren van regels, feiten, en einddoelen. Niet elke AI-programmeur kiest voor Prolog wanneer hij beslist om AI-programmeertalen te leren.
Prolog ‘ s oorspronkelijke gebruiksgebied is natuurlijke taalverwerking. Bijvoorbeeld, de eerste chatbot ooit gemaakt, ELIZA, werd ontwikkeld met behulp van Prolog., Later, Prolog is gebruikt in onderzoek en onderwijs gebieden voor expert systemen, stelling bewijzen evenals voor sommige machine learning gevallen. Prolog is ook een onderdeel van het academisch onderwijs voor vele cursussen kunstmatige intelligentie.
samenvatting
Als u dit leest, moet u AI ‘ s potentieel en de mogelijkheden die het kan bieden al gerealiseerd hebben.
in dit artikel verwijzen we vaak naar de zinsnede “best programming language for AI.”Maar de waarheid is dat er nauwelijks een is.,
de keuze van de programmeertaal voor AI hangt altijd af van vele cruciale factoren: uw bedrijfsspecificaties, of het nu een gloednieuw of bestaand product is, wat de markt is, wie uw klanten of gebruikers zijn, wat de verwachte belasting is, welke problemen u probeert op te lossen of wat uw doelen zijn, enz. Bovendien zijn veel oplossingen niet afhankelijk van een enkele technologie, bestaande uit een paar om de gewenste functionaliteit te implementeren en een hoge efficiëntie te bereiken.
We zijn ervan overtuigd dat elk geval uniek is., Daarom stellen we onze klanten, voordat we aanbevelingen doen, al deze vragen die diep in onderzoek en planning duiken voordat we beginnen met de ontwikkeling.
bespaar jezelf uren van het zoeken op het net, proberen om zin van code voorbeelden en ingewikkelde technische termen te maken, en laat het aan onze vertrouwde top-notch expertise!
wij bieden AI-aangedreven oplossingen van Concept tot lancering.