De 10 beste programmeringsspråkene for AI og maskinlæring

Verden så noen store og bemerkelsesverdige funn i det 20. århundre. Kunstig intelligens er en av dem. Det var en tid da AI og maskinlæring (ML) ikke kunne brukes på grunn av mangel på datakraft. Men dagens datamaskiner er robuste nok til å håndtere maskinlæringsalgoritmer. Det er derfor AI og ML hersker på nesten alle felt. Maskinlæring og AI er en verdifull ferdighet nå. For å bruke det må du imidlertid lære et bestemt programmeringsspråk fra forskjellige kunstige intelligens- og maskinlæringsprogrammeringsspråk. I dag vil vi hjelpe deg med å velge et passende programmeringsspråk for å jobbe innen dette feltet.

Beste programmeringsspråk for AI og maskinlæring

For å takle teknologiske fremskritt, bør du lære Al og ML. Det er ikke så komplisert som det virker. Men først må du velge og gå gjennom et programmeringsspråk. Og det er der vi kommer inn. Vi har listet de 10 beste programmeringsspråkene for kunstig intelligens og maskinlæring for å lære for din bekvemmelighet.

01. Python

Python er den ubestridelige lederen mellom ML og AI programmeringsspråk. Språket er mye brukt siden det har en veldig enkel syntaks og er allsidig. Omtrent 57% av dataforskerne bruker Python regelmessig. Python er ganske praktisk i AI og ML. Det er åpen kildekode. Det betyr at utviklere kan endre det på sin måte.

Videre er det mange innebygde Python-biblioteker bare for AI og ML. Dataforskere bruker Scikit-Learn mye for opplæringsmodeller. Tensorflow og Keras har nylig fått enorm popularitet i AI-bransjen. Du kan bygge dyp læringsprosjekter og programvare med PyTorch. I tillegg til det er tusenvis av AI- og ML-modeller i Python til stede på internett. Med et ord er Python nå pioneren innen AI og ML.

Nøkkelfunksjoner i Python

• Python er så lett at dataforskere lett kan lære språket og begynne å lage AI-prosjekter.
• Det er ikke nødvendig å kompilere kildekoden på nytt, slik at utviklere kan gjøre noen endringer og se resultatene enkelt.
• Python er operativsystemuavhengig. Du kan utvikle maskinlæring på hvilket som helst operativsystem som er tilgjengelig i markedet.
• Python er veldig enkelt å lese, slik at enhver Python-utvikler kan forstå jevnaldrende koden og endre, kopiere eller dele den.
• Språket har spesifikke biblioteker for datavisualisering - for eksempel Matplotlib, seaborn, etc. Du kan lage alle typer diagrammer og grafer med dem.

02. Lisp

Blant alle andre språk for kunstig intelligens og maskinlæring er Lisp den eldste. Det har eksistert siden 1958. Språket er AI-sentrert, og det har stor bruk i AI-utvikling. Lisp er verken lett eller rask. Men når det gjelder AI, gjør det jobben. Videre er det kjent fordi det fokuserer høyt på arkitektur.

Det er forskjellige synspunkter på skjønnheten i dette språket, og mange moderne programmerere ser det som "øynene åpner" eller til og med "opplysende". Selv om Lisps popularitet ikke er som Python, C ++, Javascript, bruker folk den fortsatt i spesifikke behov fra Al.

Nøkkelfunksjoner i Lisp

• Den tilpasser seg lett til løsningene til unike behov. Språket støtter også rask prototyping.
• Lisp er maskinuavhengig. Det betyr at den kjører på nesten alle typer datamaskiner som har maskinvareegenskaper.
• Tillater oppdatering av programmene dynamisk. Det gir feilsøking på høyt nivå.
• Gir et praktisk makrosystem.
• Den gir et bredt spekter av datatyper som strukturer, lister, objekter, vektorer, justerbare matriser, hash-tabeller og symboler.

03. R: Et statistisk språk

Når det gjelder statistisk databehandling, er det første språket som kommer til tankene R. Maskinlæring er i utgangspunktet anvendelse av statistikk og matematikk. R er ganske enkelt det beste programmeringsspråket i statistiske beregninger. Folk bruker den også til datavisualisering.

R har en kommandolinje. Videre har den IDEer som RStudio og Jupyter. De konsentrerer seg om brukervennlighet og tilbyr forskjellige ressurser for å håndtere bibliotekene dine eller tegne sofistikerte diagrammer.

Nøkkelfunksjoner i R

• R-programvaren er åpen kildekode. Det er kostnadsfritt og kan modifiseres og tilpasses i henhold til brukerens og prosjektets krav.
• Språket kan produsere statisk grafikk og visualisering av høy kvalitet.
• Et stort antall brukere gir et stort fellesskap.
• Omfattende R Archive Network eller CRAN tilbyr mer enn ti tusen pakker for å løse maskinlæringsproblemer.
• Språket trenger ikke en kompilator ettersom det er et tolket språk.

04. Prolog

Prolog ble opprettet i1960. Forkortelsen er “Programmering i logikk.”Språket er litt annerledes enn andre programmeringsspråk for AI og ML. Det er et logisk språk som ikke er som de klassiske språkene for AI. Automatisk tilbakesporing er et grunnleggende verktøy for Prolog. Det samme er mønstermatching. Når du velger å lære AI-programmeringsspråk, velger ikke alle AI-programmerere Prolog.

Nøkkelfunksjoner i Prolog

• Prolog kan håndtere rekursjon og lister naturlig. Det gir språket et ekstra privilegium.
• Det fungerer veldig bra i naturlig språkbehandling. Den første chatboten, ELIZA, ble utviklet ved hjelp av prolog.
• Språket er deklarativt. Den uttrykker logikken i relasjoner, representert som fakta og regler.
• Visual Prolog Integrated Development Environment er Prologs IDE. Du kan lage applikasjoner og teste dem ved hjelp av dem.
• Visual Prolog kompilatoren er en optimalisert kompilator, noe som gjør kodekompilering praktisk.

05. Julia

Det er mange programmeringsspråk for kunstig intelligens og maskinlæring innen dette feltet. Men ingen av dem er begge enkle og effektive samtidig. Imidlertid er Julia annerledes i dette tilfellet. Julia er rask, og den har en enkel syntaks. Kan du forestille deg et språk raskt som C og syntaks like enkelt som Python? Vel, Julia har det. Derfor vurderer mange dataforskere å bruke Julia innen AI.

Hovedtrekk ved Julia

• Brukes i analysen av IoT-data. Flere intelligente systemer er allerede bygget ved hjelp av det.
• Veldig praktisk å gjenkjenne mønstre og bearbeide bilder.
• Den viktigste saken for Julia er at det er et dynamisk språk nær Python, men det konkurrerer med statiske språk når det gjelder effektivitet.
• I Julia kan du ringe C-objektkoden når som helst.

06. C ++ for AI og maskinlæring

Hvis det var en maratonkonkurranse mellom programmeringsspråk, ville C ++ være først i det. Den har tittelen “Det raskeste programmeringsspråket.”Det er utviklere som bruker den til å bygge spill, apper og søkemotorer. Dette AI-programmeringsspråket har primært blitt brukt til å bygge skysystemer, banksystemer og bedriftsprogramvare. Spesielt har C ++ biblioteker tilgjengelig for maskinlæring og nevrale nettverk i AI-programmering som gjør det lettere å utføre komplekse algoritmer raskere.

Hovedtrekk ved C++

• Den bruker objekter mens du programmerer. Objektene hjelper deg med å løse problemer angående datastruktur, datakapsling og polymorfisme.
• Språket er maskinuavhengig. Den samme koden kjører i alle slags operativsystemer.
• C ++ er et kompilatorbasert språk. Derfor er språket raskere enn de fleste andre språk.
• Språket har bruk av pekere. Dynamisk minnetildeling er mulig på grunn av dette attributtet.
• Konteksten til C ++ er veldig enkel. Derfor velger nybegynnere språket de skal lære å programmere.

07. Java

Java er verdens mest brukte programmeringsspråk.  Mange bruker det til AI-utvikling. Det er enkelt å distribuere på forskjellige plattformer på grunn av sin virtuelle maskinteknologi. Det betyr at du ikke trenger å kompilere det en gang skrevet og samlet på en plattform. Dette prinsippet kalles “WORA” (Once Written Read / Run Anywhere).

Viktige funksjoner i Java

• Java har et maskinlæringsbibliotek. Du kan lage maskinlæring og AI-baserte modeller ved hjelp av bibliotekene.
• Språket er et sterkt objektorientert programmeringsspråk som gjør det mulig å løse komplekse problemer.
• Det hjelper utviklingen av virusfrie, manipuleringsfrie systemer med den stabile Java-funksjonen. Teknikker for autentisering er basert på kryptering med offentlig nøkkel.
• Java-kompilatoren er arkitekturnøytral. Du kan utføre den kompilerte koden på mange prosessorer.
•  Denne designfunksjonen gjør det mulig for utviklere å lage oppslukende apper som kan kjøre problemfritt.

08. Haskell

Haskell er manges valg å lage modeller for kunstig intelligens og maskinlæring. Den har attributter som listen, lat evaluering og LogicT. Språket gir en uendelig datastruktur, som er utmerket for søketrær. Språkens funksjoner gjør det mulig å bruke i AI og ML. I begynnelsen synes mange det er urovekkende å jobbe med grafer, som er språkets eneste ulempe.

Nøkkelfunksjoner i Haskell

• Den har et automatisk minnehåndteringssystem som sikrer minnesikkerhet.
• Språket har en søppelinnsamlingsfunksjon. Funksjonen gjør den egnet for høyere utviklerproduktivitet.
• Haskell støtter inspeksjon og generering av programmets abstrakte syntaks-tre.
• Den har en funksjon som heter Template Haskell og brukes til å teste kompileringstid og automatisere generering av kjeleplate.

09. Scala for maskinlæring

Når det gjelder koding, hater mange Java på grunn av dens oppblåste og distraherende egenskaper - og det er helt normalt. Imidlertid skapte utvikleren Scala for å lage et språk som har Javas gode sider mens de unngår de dårlige sidene. Språket er kompatibelt med Java-biblioteker. Som et resultat har den et statisk system. I motsetning til Python er det et kompilert språk som gjør kodeutførelsen raskere. Scala har mange funksjoner som gjør det verdt å bruke det som et kunstig intelligens-programmeringsspråk.

Nøkkelfunksjoner i Scala

• Selv om språket mangler fleksibilitet og frihet som Python, er det ekstremt stabilt.
• Scala er et programmeringsspråk for bedrifter, og det er nyttig når det gjelder å bygge store datadrevne apper som tygger store mengder data.
• I Scala trenger du ikke å nevne datatype og funksjonsreturtype spesifikt. Scala er smart nok til å utlede dataskjemaet.
• Språket bruker prinsippet om uforanderlighet. Variablene er uforanderlige. Uforanderlig innebærer at du ikke kan endre verdien.
• Scala tilbyr standardbiblioteket som inkluderer skuespillermodellen. Ved å bruke skuespilleren kan du skrive samtidighetskode.

10. AIML

AIML er forkortet til Artificial Intelligence Markup Language. Det er i utgangspunktet et XML-basert språk. Det brukes vanligvis til å lage naturlige språkprogramvareagenter. AIML lar menneskelige grensesnitt utvikles. Språket er ikke så komplekst. Du kan vedlikeholde det ganske enkelt.

Nøkkelfunksjoner i AIML

• Den største bruken av AIML er å lage Chatterbots og mønstergjenkjenning.
• Språket kan håndtere flere bots om gangen.
• Du kan bruke den med Python til å lage AI-programvare.
• Det er rett og slett kongen av naturlig språkbehandling.

Endelig Insights

Jeg antar at nå har du innsett de uendelige potensialene til AI og mulighetene det kan gi. AI og ML gjør en enorm endring i alle sektorer og bransjer. Den neste alderen er alderen på AI. Tiden er ikke langt da du vil se selvkjørende biler hvor du enn ser. Derfor trenger du å vite om AI og lære kunstig intelligens og maskinlæring programmeringsspråk.

Vi har listet de beste ML- og AI-programmeringsspråkene i denne artikkelen. Nå er det din plikt å velge et språk i henhold til dine behov. Artikkelen vil hjelpe deg med å velge et passende språk for AI og ML. Men fremdeles kan det mangle noen poeng. Gi oss beskjed hvis du tenker på noe som kan legges til. Velkommen til AIs verden!