10-те най-добри езика за програмиране на AI и машинно обучение

През 20 век светът видя някои големи и забележителни открития. Изкуственият интелект е един от тях. Имаше време, когато AI и машинното обучение (ML) не можеха да бъдат приложени поради липса на изчислителна мощ. Но днешните компютри са достатъчно здрави, за да се справят с алгоритмите за машинно обучение. Ето защо AI и ML управляват в почти всяка област. Машинното обучение и изкуственият интелект сега са ценно умение. За да го използвате обаче, трябва да научите специфичен език за програмиране от различни езици за програмиране на изкуствен интелект и машинно обучение. Днес ще ви помогнем при избора на подходящ език за програмиране, който да работи в тази област.

Най-добри езици за програмиране на AI и машинно обучение

За да се справите с технологичния напредък, трябва да научите Al и ML. Не е толкова сложно, колкото изглежда. Но отначало трябва да изберете и да преминете през език за програмиране. И тук влизаме. Изброихме 10-те най-добри езика за програмиране за изкуствен интелект и машинно обучение, за да научите за ваше удобство.

01. Python

Python е безспорният лидер сред езиците за програмиране ML и AI. Езикът се използва широко, тъй като има много прост синтаксис и е гъвкав. Около 57% от учените по данни използват редовно Python. Python е доста удобен в AI и ML. Той е с отворен код. Това означава, че разработчиците могат да го модифицират по своя начин.

Освен това има много вградени библиотеки на Python само за AI и ML. Учените по данни използват Scikit-Learn широко за модели на обучение. Tensorflow и Keras наскоро спечелиха огромна популярност в индустрията за изкуствен интелект. С PyTorch можете да изграждате проекти и софтуер за задълбочено обучение. В допълнение към това в интернет присъстват хиляди AI и ML модели в Python. С една дума, Python сега е пионер на AI и ML.

Основни характеристики на Python

• Python е толкова лесен, че учените по данни могат лесно да научат езика и да започнат да правят проекти за AI.
• Не е необходимо да прекомпилирате изходния код, така че разработчиците могат да направят някои модификации и да видят резултатите лесно.
• Python е независима от операционната система. Можете да развиете машинно обучение на всяка от операционните системи, предлагани на пазара.
• Python е много лесен за четене, така че всеки разработчик на Python може да разбере кода на своите връстници и да го променя, копира или споделя.
• Езикът има специфични библиотеки за визуализация на данни - например Matplotlib, seaborn и др. С тях можете да правите всякакъв вид диаграми и графики.

02. Лисп

Сред всички други езици за изкуствен интелект и машинно обучение, Lisp е най-старият. Съществува от 1958 година. Езикът е AI-центриран и има огромно приложение при разработването на AI. Lisp не е нито лесно, нито бързо. Но в случая с AI той върши работата. Освен това е известен, тъй като се фокусира силно върху архитектурата.

Има различни виждания за красотата на този език и много съвременни програмисти го виждат като „отваряне на очите“ или дори „просветление“. Въпреки че популярността на Lisp не е като тази на Python, C ++, Javascript, хората все още я използват при специфични нужди на Al.

Основни характеристики на Lisp

• Той се адаптира лесно към решенията към уникални нужди. Езикът поддържа и бързо прототипиране.
• Lisp е независим от машината. Това означава, че работи на почти всеки тип компютър, притежаващ някакво хардуерно свойство.
• Позволява динамично актуализиране на програмите. Той осигурява отстраняване на грешки на високо ниво.
• Осигурява удобна макро система.
• Той предоставя широк спектър от типове данни като структури, списъци, обекти, вектори, регулируеми масиви, хеш-таблици и символи.

03. R: Статистически език

Що се отнася до статистическите изчисления, първият език, който идва на ум е R. Машинното обучение е основно приложението на статистиката и математиката. R е просто най-добрият език за програмиране в статистическите изчисления. Хората го използват и за визуализация на данни.

R има команден ред. Освен това има IDE като RStudio и Jupyter. Те се концентрират върху лекотата на използване и предлагат различни ресурси за работа с вашите библиотеки или изчертаване на сложни диаграми.

Основни характеристики на R

• Софтуерът R е с отворен код. Той е безплатен и може да бъде модифициран и адаптиран в съответствие с изискванията на потребителя и проекта.
• Езикът може да създава статична графика и висококачествена визуализация.
• Огромен брой потребители дава голяма общност.
• Всеобхватната R Archive Network или CRAN предлага повече от десет хиляди пакета за решаване на проблеми с машинното обучение.
• Езикът не се нуждае от компилатор, тъй като е интерпретиран език.

04. Пролог

Прологът е създаден през 1960 г. Съкращението му е „Програмиране в логика.”Езикът е малко по-различен от другите езици за програмиране AI и ML. Това е логичен език, който не е като класическите езици за ИИ. Автоматичното проследяване е основен инструмент на Prolog. Същото е и съвпадението на моделите. Когато избирате да научите езици за програмиране на AI, не всеки програмист на AI избира Prolog.

Основни характеристики на Prolog

• Prolog може да се справи с рекурсията и списъците по естествен път. Това дава на езика допълнителна привилегия.
• Той работи много добре при обработката на естествен език. Първият chatbot, ELIZA, е разработен с помощта на prolog.
• Езикът има декларативен характер. Той изразява логиката в отношенията, представени като факти и правила.
• Интегрираната среда за разработка на Visual Prolog е IDE на Prolog. Можете да правите приложения и да ги тествате, като ги използвате.
• Компилаторът Visual Prolog е оптимизиран компилатор, което прави компилацията на кода удобна.

05. Джулия

В тази област има много програмни езици за изкуствен интелект и машинно обучение. Но никой от тях не е едновременно прост и ефективен. В този случай обаче Джулия е различна. Джулия е бърза и има сравнително лесен синтаксис. Можете ли да си представите език като C и синтаксисът е толкова лесен като Python? Е, Джулия го има. Ето защо много изследователи на данни обмислят използването на Джулия в областта на ИИ.

Основни характеристики на Джулия

• Използва се при анализа на IoT данни. С него вече са изградени няколко интелигентни системи.
• Много удобен за разпознаване на модели и обработка на изображения.
• Най-значимият бизнес случай за Джулия е, че това е динамичен език, близък до Python, но той се конкурира със статичните езици по отношение на ефективността.
• В Julia можете да извикате обектния код C по всяко време.

06. C ++ за AI и машинно обучение

Ако имаше маратонско състезание между езиците за програмиране, C ++ щеше да е първи в него. Той носи заглавието „Най-бързият език за програмиране.Това е, че разработчиците го използват за създаване на игри, приложения и търсачки. Този език за програмиране на AI се използва предимно за изграждане на облачни системи, банкови системи и корпоративен софтуер. По-специално, C ++ разполага с библиотеки за машинно обучение и невронни мрежи в AI програмиране, които улесняват по-бързото изпълнение на сложни алгоритми.

Основни характеристики на C++

• Той използва обекти по време на програмиране. Обектите ви помагат да решите проблеми по отношение на структурата на данните, капсулирането на данните и полиморфизма.
• Езикът е независим от машината. Същият код работи във всеки вид операционна система.
• C ++ е език, базиран на компилатор. Ето защо езикът е по-бърз от повечето други езици.
• Езикът използва указатели. Динамичното разпределение на паметта е възможно поради този атрибут.
• Контекстът на C ++ е много прост. Ето защо начинаещите избират езика, за да се научат да програмират.

07. Java

Java е най-често използваният език за програмиране в света.  Много хора го използват за развитие на ИИ. Лесно е да се разположи на различни платформи благодарение на технологията на виртуалната машина. Това означава, че не е нужно да го компилирате отново, след като бъде написан и компилиран на една платформа. Този принцип се нарича „WORA“ (Веднъж написано четене / стартиране навсякъде).

Основни характеристики на Java

• Java има библиотека за машинно обучение. Можете да направите машинно обучение и модели, базирани на AI, използвайки библиотеките.
• Езикът е силен обектно-ориентиран език за програмиране, който дава възможност за решаване на сложни проблеми.
• Той помага за развитието на системи без вируси, без намеса със стабилната функция на Java. Техниките за удостоверяване се основават на криптиране с публичен ключ.
• Java компилаторът е неутрален в архитектурата. Можете да изпълните компилирания код на много процесори.
•  Тази дизайнерска функция дава възможност на разработчиците да създават завладяващи приложения, които могат да работят безпроблемно.

08. Хаскел

Haskell е избор на много хора да направят модели на изкуствен интелект и машинно обучение. Той има атрибути като списък, Мързелива оценка и LogicT. Езикът предоставя безкрайна структура от данни, която е отлична за дървета за търсене. Функциите на езика му позволяват да се използва в AI и ML. В началото мнозина смятат, че е притеснително да работят с графики, което е единственият недостатък на езика.

Основни характеристики на Haskell

• Той има автоматична система за управление на паметта, която гарантира безопасността на паметта.
• Езикът има функция за събиране на боклука. Функцията го прави подходящ за по-висока производителност на разработчиците.
• Haskell поддържа проверка и генериране на абстрактното дърво на синтаксиса на програмата.
• Той има функция, наречена Template Haskell, и се използва за тестване на времето за компилация и автоматизиране на генерирането на шаблонния шаблон.

09. Скала за машинно обучение

Що се отнася до кодирането, много хора мразят Java заради подутите и разсейващи характеристики - и това е напълно нормално. Разработчикът обаче създаде Scala, за да направи език, който има добрите страни на Java, като същевременно избягва лошите му страни. Езикът е съвместим с библиотеките на Java. В резултат на това той има система от статичен тип. За разлика от Python, той е компилиран език, който прави изпълнението на кода по-бързо. Scala има много функции, поради които си струва да се използва като език за програмиране на изкуствен интелект.

Основни характеристики на Scala

• Въпреки че на езика липсва гъвкавост и свобода като Python, той е изключително стабилен.
• Scala е корпоративен език за програмиране и е полезен, когато става въпрос за изграждане на приложения с големи данни, които дъвчат огромни количества данни.
• В Scala не е необходимо да споменавате конкретно типа данни и типа на връщане на функцията. Scala е достатъчно умна, за да изведе формата за данни.
• Езикът прилага принципа на неизменност. Променливите са неизменни. Неизменим предполага, че не можете да промените стойността му.
• Scala предоставя стандартната библиотека, която включва модела на актьора. С помощта на актьора можете да напишете код за съвпадение.

10. AIML

AIML е съкратено от език за маркиране на изкуствен интелект. По принцип това е език, базиран на XML. Обикновено се използва при създаването на софтуерни агенти на естествен език. AIML позволява да се разработят човешки интерфейси. Езикът не е толкова сложен. Можете да го поддържате доста лесно.

Основни характеристики на AIML

• Най-голямото използване на AIML е при създаването на Chatterbots и разпознаване на модели.
• Езикът може да обработва няколко бота едновременно.
• Можете да го използвате с Python, за да създадете AI софтуер.
• Това е просто царят на обработката на естествен език.

И накрая, Insights

Предполагам, сега сте осъзнали безкрайния потенциал на ИИ и възможностите, които той може да донесе. AI и ML правят огромна промяна във всеки сектор и индустрия. Следващата възраст е възрастта на ИИ. Не е далеч времето, когато ще видите самоуправляващи се коли, където и да погледнете. Ето защо трябва да знаете за изкуствения интелект и да научите езици за програмиране на изкуствен интелект и машинно обучение.

В тази статия изброихме най-добрите езици за програмиране ML и AI. Сега ваше задължение е да изберете език според вашите нужди. Статията ще ви помогне да изберете подходящ език за AI и ML. Но все пак може да липсват някои точки. Уведомете ни, ако мислите за нещо, което може да бъде добавено. Добре дошли в света на ИИ!