The Best Programming Language for AI :Your Ultimate Guide

ludzie w końcu doszli do punktu, w którym sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe nie są już postrzegane jako przerażające, jak często przedstawia je Hollywood. Wręcz przeciwnie, okazali się inteligentni i przyjaźni. Coraz więcej branż stosuje sztuczną inteligencję, która pozwala im rozwiązywać pilne problemy i wyznaczać ambitne cele.

To prawda, że programowanie AI jest skomplikowane i potężne., Stało się oczywiste, że nadążanie za najnowszą technologią nie jest luksusem, ale raczej koniecznością, jeśli ktoś chce utrzymać się na powierzchni i prosperować.

wiemy, co możesz teraz myśleć: „cóż, OK, idę na AI, ale nie znam języka technicznego. Skąd mam wiedzieć, co jest najlepsze dla mojej konkretnej firmy? Która technologia jest odpowiednia dla moich potrzeb i mojej kieszeni? Który język programowania jest najlepszy dla AI?”

Słyszymy Cię., Wybór pomiędzy językami programowania AI to wielka sprawa i może być przytłaczający. Dlatego, jako firma zajmująca się tworzeniem AI, opracowaliśmy przewodnik, który pomoże ci uzyskać obraz najpopularniejszych języków programowania AI i tego, do czego są one odpowiednie.

C ++, Java, Lisp, Prolog, Python i R są głównymi językami programowania AI, które najlepiej nadają się do tworzenia i projektowania różnego rodzaju oprogramowania.

nie ma najlepszego języka dla AI; każdy jest dobry tam, gdzie najlepiej pasuje., Nie zagłębiamy się zbytnio w szczegóły techniczne, wystarczy, abyś czuł się pewnie i był na tej samej stronie przy wyborze partnera do tworzenia sztucznej inteligencji.

Python

niekwestionowanym liderem wśród języków programowania AI jest Python. Jest szeroko stosowany we wszystkich branżach i jest kochany za swoją prostotę, elastyczność i skalowalność.

Po pierwsze, Python jest open source. Oznacza to, że jest on dostępny dla wszelkich modyfikacji deweloperów zobaczyć konieczne. Ten język programowania AI nieustannie ewoluuje, ułatwiając jego składnię, co tylko przyczynia się do jego wydajności.,

Po drugie, istnieje duża liczba gotowych do użycia bibliotek, które pomagają przyspieszyć kodowanie AI. Na przykład TensorFlow jest szeroko stosowany do uczenia maszynowego i pracy z zestawami danych; scikit – do szkolenia modeli uczenia maszynowego; PyTorch – do przetwarzania języka naturalnego i wizji komputerowej. Jest to wymierna korzyść, która może przyspieszyć rozwój i zaoszczędzić część środków, ponieważ zakłada stosowanie gotowych rozwiązań zamiast ich produkcji od podstaw.

wreszcie, Python jest niezależny od platformy, a ponadto dobrze łączy się z innymi językami programowania AI.,

niezależnie od branży czy wielkości projektu, Python jest dobrym wyborem technologii: może łatwo poradzić sobie z małymi skryptami, a także z łatwością obsługiwać Aplikacje korporacyjne.

trudno nazwać jeden najlepszy język programowania dla AI, ale Python jest do niego dość blisko.

Lisp

Lisp jest jednym z najstarszych języków programowania i jest w rzeczywistości przodkiem kilku języków programowania AI. W rzeczywistości termin sztuczna inteligencja pojawił się i został oficjalnie wprowadzony po wynalezieniu Lispu przez Johna McCarthy ' ego w 1950 roku.,

było to fundamentalne w tym czasie i wzmocniło programowanie AI jako funkcjonalne narzędzie do uczenia maszynowego. Jednak dziś nie jest to często używany język sztucznej inteligencji, ale raczej dobry rocznik dla wyrafinowanych miłośników, którzy lubią studiować historię programowania.

rzecz w tym, że wiele podstawowych funkcji, które uczyniły Lisp atrakcyjnym dla programowania AI, zostało migrowanych do innych języków, co czyni je znacznie lepszą opcją dla uczenia maszynowego i kodowania AI.

Lisp obecnie nie posiada bibliotek i ma dość dziwną składnię., Ponadto wymaga specjalnych konfiguracji oprogramowania i sprzętu do pracy z nim.

społeczność przypisuje Lispowi odpowiednie uznanie, ponieważ reprezentuje on początki języków programowania sztucznej inteligencji, ale rzeczywistość jest taka, że jest on wyprzedzany przez inne języki programowania AI.

C++

C++ nosi tytuł „najszybszego języka programowania”, dlatego jest często używany do gier komputerowych, aplikacji desktopowych i tworzenia wyszukiwarek. Na przykład Google Chrome jest zbudowany na C++.,

ten język programowania AI jest przede wszystkim narzędziem do tworzenia złożonych produktów, takich jak oprogramowanie bankowe, systemy chmurowe i oprogramowanie dla przedsiębiorstw.

jeśli chodzi o programowanie AI, w szczególności C++ posiada biblioteki dostępne dla uczenia maszynowego i sieci neuronowych, które ułatwiają szybsze wykonywanie złożonych algorytmów. Ogólnie rzecz biorąc, wielu programistów preferuje ten język sztucznej inteligencji do tworzenia aplikacji, które wymagają wysokiej wydajności, niekoniecznie kodu wyłącznie dla sztucznej inteligencji.,

decydując się na najlepszy język programowania AI, C++ należy zdecydowanie rozważyć jako opcję, ponieważ jego szybkie wykonanie jest ogromną korzyścią dla kodowania AI.

Java

Java jest jednym z najpopularniejszych języków programowania, a gdy pomyśli się o językach dla sztucznej inteligencji, Java z pewnością znajduje się na liście.

jego fani odwołują się głównie do technologii Java Virtual Machine, która sprawia, że język AI jest łatwy do wdrożenia na różnych platformach. Jego znaczące zalety odnoszą się do łatwości obsługi, szybkiego debugowania i zdolności do tworzenia ładnej grafiki.,

Java jest open source i jest wspierana przez liczne biblioteki, m.in. Java Machine Learning Library. Nadaje się nie tylko do algorytmów uczenia maszynowego, jak sama nazwa wskazuje, ale także do projektów, które obejmują Systemy robotów, czujniki, nlp i sieci neuronowe.

rozwiązania Java mogą być zaimplementowane w dowolnej domenie, nie tylko w data science.,

ponieważ Java jest jednym z liderów jako najlepszy język do uczenia maszynowego i programowania AI w ogóle, jest najczęściej stosowany w dużych projektach, ponieważ jego uproszczona sieć jest przydatna do obsługi dużych infrastruktur oprogramowania.

R

r jest jednym z powstających języków programowania AI, który zyskał popularność dzięki bardzo specyficznym zadaniom, które może dobrze wykonywać.

r jest szczególnie dobry w chrupaniu dużych liczb, nawet lepszy niż Python. Ostatnie badanie Kaggle mówi, że R często jest pierwszym wyborem dla oprogramowania, które wykorzystuje wiele danych statystycznych.,

Open-source, podobnie jak niektóre inne języki programowania AI, które podkreśliliśmy powyżej, Pakiety R umożliwiają zastosowanie uczenia maszynowego, eksploracji danych i innych zaawansowanych narzędzi do analizy danych.

możliwości R nie są przeznaczone do ogólnych celów. R najlepiej nadaje się do oprogramowania związanego ze statystyką. Prawdopodobnie żaden inny język sztucznej inteligencji nie może być pod tym względem tak skuteczny jak R.

Prolog

prolog oznacza „Programowanie w logice.”Ten język programowania dla AI został stworzony w 1960 roku i różni się od innych języków wspólnych dla programowania AI obecnie.,

jak sugeruje jego opis, Prolog jest językiem logicznym, który jest w przeciwieństwie do „klasycznych” języków AI. Działa z kilkoma podstawowymi mechanizmami, takimi jak dopasowywanie wzorców i automatyczne cofanie. Z punktu widzenia dewelopera zakłada określenie zasad, faktów i celów końcowych. Nie każdy programista AI decyduje się na Prolog decydując się na naukę języków programowania AI.

pierwotną dziedziną zastosowania Prologu jest przetwarzanie języka naturalnego. Na przykład, pierwszy chatbot kiedykolwiek stworzony, ELIZA, został opracowany przy użyciu prologu., Później Prolog był używany w obszarach badawczych i edukacyjnych dla systemów eksperckich, twierdzeń, a także dla niektórych przypadków uczenia maszynowego. Prolog jest również częścią akademickiego nauczania wielu kursów sztucznej inteligencji.

podsumowanie

Jeśli to czytasz, musisz już zdać sobie sprawę z potencjału SI i możliwości, jakie może ona przynieść.

w tym artykule często odnosiliśmy się do wyrażenia „najlepszy język programowania dla AI.”Jednak prawda jest taka, że prawie go nie ma.,

wybór języka programowania dla AI zawsze zależy od wielu kluczowych czynników: specyfiki Twojej firmy, czy jest to nowy lub istniejący produkt, jaki jest rynek, kim są twoi klienci lub użytkownicy, jakie jest oczekiwane obciążenie, jakie problemy próbujesz rozwiązać lub jakie są Twoje cele itp. Co więcej, wiele rozwiązań nie opiera się tylko na jednej technologii, składającej się z kilku, aby wdrożyć pożądaną funkcjonalność i osiągnąć wysoką wydajność.

jesteśmy przekonani, że każdy przypadek jest wyjątkowy., Dlatego przed udzieleniem jakichkolwiek rekomendacji zadajemy naszym klientom wszystkie te pytania, nurkując głęboko w badania i planowanie przed rozpoczęciem rozwoju.

oszczędź sobie godzin przeszukiwania sieci, starając się zrozumieć przykłady kodu i skomplikowane terminy techniczne, i zostaw to naszej zaufanej wiedzy najwyższej klasy!