Лучшие языки программирования для работы с ИИ
coding ai programming ml

Лучшие языки программирования для работы с ИИ

8 декабря 2022 г.

<цитата>

Если вы хотите работать в области искусственного интеллекта (ИИ), вам потребуются навыки программирования. Как начать? и Какой язык программирования идеально подходит для ИИ? Как насчет того, чтобы начать с этих языков программирования? В этой статье я приведу общий обзор лучших языков программирования для искусственного интеллекта, а также поясню их основные характеристики.

Что такое искусственный интеллект?

В мире информатики искусственный интеллект — одна из самых захватывающих и динамичных областей. Пока мы говорим, он уже начал менять окружающую среду. Рынок труда также находится в самом разгаре (см. прогнозы Gartner). ИИ стремится разрабатывать интеллектуальные компьютерные системы. Создание компьютерной системы, которая может обучаться и выполнять задачи независимо друг от друга, — вот в чем суть.

Напротив, машинное обучение (МО) связано со стратегиями и тактиками, используемыми для того, чтобы компьютерная система могла «научиться» выполнять определенные действия и даже предвидеть определенные результаты без явного программирования для этого.

Лучшие языки программирования для разработки ИИ

Вот лучшие языки программирования для создания ИИ, а также краткое описание каждого из них.

Питон

Самым популярным языком программирования для искусственного интеллекта является Python, который сейчас также является одним из самых модных языков. Он чрезвычайно привлекателен для быстрой разработки приложений и использования в качестве языка сценариев или связующего языка для связывания существующих компонентов благодаря его высокоуровневым встроенным структурам данных, динамической типизации и динамической привязке. Python – это динамический семантический интерпретируемый язык программирования общего назначения.

Что делает Python хорошим для ИИ:

  1. Это упрощает работу с данными благодаря обширному набору библиотек для анализа и обработки данных, включая Pandas.
  2. TensorFlow и Keras — это лишь два примера содержащихся в нем библиотек для машинного обучения.
  3. Он имеет надежные вычислительные и научные библиотеки, такие как Scikit-Learn и NumPy.
  4. Благодаря таким инициативам, как Raspberry Pi, CircuitPython и MicroPython, с его помощью можно программировать даже микроконтроллеры.

Юлия

Julia – относительно новый (он был выпущен в 2012 году), великолепный, очень быстрый и гибкий язык программирования для технических вычислений. Пользователи различных технических вычислительных сред знакомы с синтаксисом Джулии.

Что делает Джулию хорошей для ИИ:

Юлия быстрая, но она также хорошо адаптируется

Также, как Flux, MLJ и KNet, он имеет множество сложных библиотек машинного обучения.

К

R Foundation for Statistical Computation поддерживает R, язык программирования и открытую программную среду для статистических вычислений и графики. Поскольку он широко используется в государственной статистике, интеллектуальном анализе данных и создании статистического программного обеспечения и анализа данных, язык R стал чем-то вроде lingua franca среди статистиков. По данным исследований сборщиков данных, опросов и анализа баз данных научной литературы, R имеет около двух миллионов активных пользователей по всему миру.

Что делает R хорошим для ИИ:

В частности, при его разработке учитывались статистики (в отличие от Python, который разрабатывался как язык общего назначения).

Развитие ИИ может значительно выиграть от его различных аспектов, включая анализ временных рядов, классификацию, кластеризацию, а также линейное и нелинейное моделирование.

JAVA

Java – это гибкий и мощный язык программирования, который дает программистам возможность создавать надежные и высокопроизводительные программы.

Что делает Java полезной для ИИ:

Он быстр, надежен и обеспечивает отличную поддержку инструментов (упрощая разработку сложных приложений ИИ быстро и эффективно).

Он прошел испытания в нескольких критически важных приложениях.

Его можно применять к настольным и мобильным приложениям (с помощью Android Studio).

Избегайте этих языков программирования при разработке ИИ

Несмотря на то, что эти языки могут иметь свое применение, они ничего не могут сделать для ИИ.

Древний язык, COBOL, был разработан в 1950-х и 1960-х годах. Ни для чего другого он не подходит, потому что предназначен только для корпоративных целей.

Другой старый язык, FORTRAN, дебютировал в 1957 году. Как и COBOL, он был создан для использования в приложениях, связанных с наукой и техникой. и не подходит ни для чего другого.

В 1970-е годы был создан язык программирования Pascal, который в значительной степени устарел за пределами научных кругов. Новые языки программирования, такие как Python, в основном заменили удобный для начинающих язык Basic.

Что общего у лучших языков для разработки ИИ?

Некоторые характеристики основных языков программирования для создания ИИ являются общими для всех них:

  1. Поскольку все они являются языками высокого уровня, их легко изучать и писать на них код.
  2. Вы можете использовать их разнообразные экосистемы библиотек и фреймворков для создания ИИ.
  3. Вы можете получить массу информации и поддержки в Интернете, потому что все они часто используются в мире ИИ.

Что нужно сделать в первую очередь, если я хочу научиться создавать ИИ?

Я советую начать с Python, если вы только начинаете. Это наиболее широко используемый язык для создания ИИ, и изучить его не так уж сложно. При необходимости вы можете переключиться на другой язык после изучения Python.

Первоначально опубликовано здесь

Оригинал

Recent Post

Categories

PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE