0 просмотров

Лучшие языки программирования для разработки ИИ в 2022 году

Приложения Moveo

Искусственный интеллект все больше становится частью вашей повседневной жизни, замечаете вы это или нет. Gartner прогнозирует, что только в 2022 году программное обеспечение для искусственного интеллекта будет стоить 62 миллиарда долларов, что на 21% больше, чем в 2021 году. Искусственный интеллект имеет далеко идущие применения во многих областях, таких как обслуживание клиентов, маркетинг, электронная коммерция, образование, путешествия и даже гостиничный бизнес. Сегодня 51% компаний электронной коммерции используют ИИ, чтобы предоставить своим клиентам высококачественный пользовательский опыт.

Разработка интуитивно понятных систем ИИ, которые дают пользователям невероятный опыт, зависит от использования правильного языка программирования для ИИ. Существует множество языков программирования, каждый из которых имеет свои достоинства и сильные стороны. Какой язык программирования вы используете для своего проекта ИИ, зависит от конкретных требований. Некоторые языки программирования ИИ превосходно справляются с обработкой больших объемов данных и вычислением больших чисел, другие — с программированием на естественном языке. Понимание сильных сторон и специфики каждого языка поможет вам определить идеальный вариант для вашего проекта.

Статья в тему:  Игра с искусственным интеллектом, в которой вы встречаетесь со старыми друзьями

Итак, давайте рассмотрим 8 лучших языков программирования ИИ в 2022 году. Разработчики постоянно отдают предпочтение этим языкам, и, следовательно, их использование и сообщество выросли. Популярность языка программирования среди разработчиков является хорошим показателем его надежности и простоты использования. В этом сообщении в блоге будет дополнительно разъяснено, почему разработчики отдали предпочтение каждому языку, что поможет вам принять обоснованное решение о лучшем языке программирования искусственного интеллекта в 2022 году.

1. Питон

Python имеет тенденцию возглавлять список лучших языков программирования ИИ, независимо от того, как вы его нарезаете.Тот факт, что он существует так долго и неизменно хорошо работает в качестве языка программирования общего назначения, который можно использовать для фронтенда или бекенда. Его легко освоить, он создает четкий и оптимизированный код и хорошо работает как для новичков, так и для опытных разработчиков. Благодаря четко определенному синтаксису и простым английским ключевым словам Python очень удобен для чтения и прост в освоении.

Когда дело доходит до искусственного интеллекта, Python оказывается сильным благодаря большому количеству предварительно разработанных библиотек, которые особенно полезны при разработке искусственного интеллекта. Базовые алгоритмы искусственного интеллекта, такие как регрессия и классификация, профессионально обрабатываются Python Scikit-learn. Точно так же такие библиотеки, как Keras, Caffe и TensorFlow, прекрасно справляются с глубоким обучением, делая разработку ИИ с помощью Python идеально оптимизированной и простой. Многие другие библиотеки, такие как NumPy, SciPy, Matpolib, SimpleAI и другие, делают Python одним из самых доступных языков программирования для работы.

Статья в тему:  Каково общее представление Ника Бострома об искусственном интеллекте?

Даже когда дело доходит до обработки естественного языка, которая сегодня так важна для пользователей, у Python есть преимущество благодаря таким инструментам, как SpaCy и NTLK.

Благодаря простому синтаксису, многочисленным библиотекам, процветающему сообществу и лаконичному коду Python остается высокоэффективным языком программирования для разработки ИИ. Разработчики используют его, поскольку он позволяет им сосредоточиться на важных аспектах разработки, таких как инновации, решение проблем и дизайн-мышление, в то время как простой синтаксис и арсенал библиотек справляются со сложностями кодирования.

2. Ява

Java, один из наиболее широко используемых языков программирования в мире, обладает уникальными качествами, которые делают его главным претендентом на звание лучшего языка разработки ИИ в 2022 году. На самом деле, так было уже давно. Java — это объектно-ориентированный язык программирования, предлагающий простую отладку и простой синтаксис.Имея проверенный послужной список в разработке программного обеспечения, мобильных приложений, а теперь даже в разработке искусственного интеллекта, Java продолжает завоевывать внимание разработчиков с каждым новым поколением.

Программирование искусственного интеллекта зависит от быстрого выполнения и времени выполнения, которые являются сверхспособностями Java. Он предлагает отличную производительность и плавную интеграцию со всеми ключевыми аналитическими платформами.

Благодаря технологии виртуальных машин Java чрезвычайно легко реализовать на различных платформах. Это означает, что после написания и компиляции вашего приложения ИИ на одной платформе вы можете легко запускать его на других платформах с помощью методологии «написать один раз и запустить где угодно». Вот почему большая часть стека больших данных с открытым исходным кодом написана на виртуальной машине Java.

Статья в тему:  Программное обеспечение искусственного интеллекта переживает бум, но почему именно сейчас

Некоторые из самых больших преимуществ Java как языка программирования ИИ включают простоту использования, быструю отладку, переносимое управление памятью и универсальность. Он может помочь разработать все, от анализа данных до обработки естественного языка, глубокого обучения, машинного обучения и многого другого.

Сообщество java богато и активно, что обеспечивает большую поддержку для новых разработчиков и творческое обогащение для опытных разработчиков по всему миру.

3. Р

Ряд приложений ИИ включает в себя большие данные и обработку больших чисел. Знаете ли вы, что для статистических вычислений был разработан специальный язык? Правильно, R был создан статистиками только для выполнения вычислений и обработки массивных наборов данных за считанные секунды. Сегодня R — это мощный язык, используемый для приложений программирования машинного обучения и любых приложений искусственного интеллекта, которые требуют обширных вычислений или анализа данных.

Большая часть разработки ИИ включает в себя обширный анализ данных, поэтому R — мощный язык программирования ИИ, который широко используется в таких областях, как финансы, медицина, социология и т. д. Он поддерживает ряд библиотек, таких как TensorFlow, MXNet, Keras и другие.Он использует CARAT для обучения классификации и регрессии, randomForest для генерации дерева решений и многое другое.

Одной из самых сильных сторон R является его интерактивная среда, которая способствует быстрому прототипированию и выбору исследовательской модели.

4. С++

Еще одним высоконадежным объектно-ориентированным языком программирования, который широко применяется в разработке ИИ, является C++. Его высокая скорость обработки делает его особенно интересным для сложных моделей машинного обучения, поскольку позволяет им работать с высокой эффективностью. C++ может похвастаться некоторыми чрезвычайно полезными атрибутами. Он генерирует компактный код, позволяющий модулям работать с высокой эффективностью. Это статически типизированный язык, что означает, что ошибки типов не появляются во время выполнения. C++ также предлагает динамическую балансировку нагрузки, адаптивное кэширование, управление памятью и множество других функций, которые делают его очень популярным языком программирования ИИ.

Статья в тему:  Как решить навигацию робота в искусственном интеллекте

Знаете ли вы, что C++ носит звание «Самый быстрый язык программирования»? Вот так. C++, разработанный еще в 1983 году, имеет особое значение в программировании ИИ. Скорость, безусловно, является большим преимуществом.

Хотя C++ имеет немного более сложный синтаксис, чем другие языки программирования ИИ, и, следовательно, немного требует обучения, что беспокоит некоторых новичков, но как только вы пройдете этап обучения, C++ предлагает некоторые уникальные преимущества в программировании искусственного интеллекта.

C++ поставляется с ограниченными, но очень эффективными библиотеками машинного обучения и глубокого обучения, написанными на C++. SHARK поддерживает линейную регрессию и другие алгоритмы обучения с учителем. MLPACK предлагает расширяемые алгоритмы, которые можно интегрировать в масштабируемые решения машинного обучения.

5. Юлия

Джулия, разработанный Массачусетским технологическим институтом в 2012 году, является относительно новым языком программирования ИИ, предназначенным для эффективного выполнения обширного численного анализа и простой обработки больших наборов данных. Инженеры Массачусетского технологического института разработали Джулию с учетом всех требований современной разработки ИИ.Он обладает замечательной скоростью, мощной вычислительной мощностью, простым синтаксисом, похожим на сценарий, и многим другим, помогая разработчикам создавать лучшие программы для ИИ.

Несмотря на то, что она относительно новая, Julia привлекла внимание со стороны мира разработки и уже имеет процветающее сообщество, а также экосистему библиотек машинного обучения, таких как TensorFlow.jl, Scikitlearn.jl, Flux, Mocha.jl и многих других.

Статья в тему:  Как искусственный интеллект может помочь компаниям получить конкурентное преимущество

Интересной особенностью Julia является то, что он может легко преобразовывать алгоритмы непосредственно из исследовательских работ в код, что позволяет снизить риск моделирования и повысить безопасность. Это высокопроизводительный язык программирования ИИ, созданный для современных приложений ИИ и идеально подходящий для разработчиков, имеющих опыт работы с Python или R.

6. Хаскелл

Выигрышным атрибутом Haskell являются безопасность и скорость. Haskell — это чисто функциональный современный язык программирования ИИ с далеко идущими преимуществами в программировании искусственного интеллекта. Он имеет расширенные функции, такие как классы типов, которые обеспечивают безопасную перегрузку операторов. Другие функции включают лямбда-выражения, классы типов, сопоставление с образцом, полиморфизм типов и понимание списков. Все эти функции делают Haskell идеальным для научных исследований, обучения и промышленных приложений. Благодаря своей гибкости и возможностям обработки ошибок Haskell является одним из самых безопасных языков программирования ИИ.

7. Пролог

Пролог существует уже давно, с 1972 года. Однако вместо того, чтобы называть его старым языком, эксперты назвали бы его зрелым, зрелым языком программирования ИИ. Это логический декларативный язык программирования, разработанный для обработки естественного языка. Насколько он хорош в этой работе, можно понять по тому факту, что IBM Watson использует Prolog для разбора естественного языка при ответе на вопросы, созданные человеком.

Некоторые из преимуществ, которые делают Prolog лучшим языком программирования ИИ, включают в себя его мощное сопоставление с образцом, рассуждения на метауровне и структурирование данных на основе дерева.Функции сопоставления с образцом имеют большое значение для обработки естественного языка, компьютерного зрения и интеллектуального поиска в базе данных.

Статья в тему:  Что такое искусственный интеллект, об этом говорят все

Еще одна задача, в которой Пролог особенно силен, — это обработка списков. Встроенная в Prolog обработка списков является рекурсивной, что позволяет решать проблемы, анализировать и повышать общую производительность приложений.

В программировании ИИ на Прологе программист указывает набор правил или «фактов» и конечную цель. Затем Prolog находит связь между ними и приступает к сопоставлению с образцом для получения желаемых результатов.

8. ЛИСП

LISP, вероятно, является старейшим языком программирования ИИ. На самом деле сам термин «искусственный интеллект» был придуман Джоном Маккарти, изобретателем LISP. Это один из самых гибких языков программирования с автоматической сборкой мусора, возможностями быстрого прототипирования, динамическим созданием объектов и поддержкой символьных выражений. LISP использовался для написания самых ранних программ ИИ, таких как ELIZA.

С годами LISP потерял часть своей популярности из-за присущих ему недостатков. Тем не менее, он заложил основу для ранней разработки ИИ и остается отличным языком для изучения, чтобы понять, как развивался мир искусственного интеллекта.

Подведение итогов

Итак, это 8 самых популярных языков программирования ИИ, которые разработчики могут изучать и использовать в 2022 году. Какой из них лучше всего подходит для вашего следующего проекта ИИ, будет зависеть от того, о чем ваш проект, а также от вашего опыта и уровня комфорта с различные языки программирования ИИ. Если вам нужна помощь в выяснении того, какой из них идеально подходит для вас, свяжитесь с инженерами Moveoapps для бесплатной консультации, и мы будем рады изучить идею вашего проекта и определить наиболее подходящий вариант.

Статья в тему:  Зачем бояться искусственного интеллекта в облачных вычислениях

Контрольный список для защиты вашего мобильного приложения от всех возможных угроз

Скачать контрольный список

* Мы отправим контрольный список на ваш почтовый ящик и будем держать вас в курсе последних тенденций и идей в области разработки приложений, чтобы вы всегда были на высоте.

Хирал Атха — 7 апреля 2022 г. Читать сообщение

Хирал Атха — основатель и генеральный директор MoveoApps. Она начала программировать еще до того, как поступила в среднюю школу, и сегодня помогает клиентам разрабатывать эффективные мобильные приложения для их бизнеса. Обладая более чем десятилетним опытом работы с мобильными устройствами, она возглавляет команду молодых и опытных разработчиков. Когда она не руководит амбициозным проектом по разработке приложений, вы найдете ее играющей в настольные игры со своим 6-летним сыном и пробуждающей его интерес к компьютерному программированию.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x
Adblock
detector