De 10 bedste programmeringssprog til AI og maskinindlæring

Verden oplevede nogle store og bemærkelsesværdige opdagelser i det 20. århundrede. Kunstig intelligens er en af ​​dem. Der var en tid, hvor AI og maskinindlæring (ML) ikke kunne anvendes på grund af manglende computerkraft. Men nutidens computere er robuste nok til at håndtere maskinindlæringsalgoritmer. Derfor hersker AI og ML på næsten alle områder. Machine Learning og AI er en værdifuld færdighed nu. For at bruge det skal du dog lære et specifikt programmeringssprog fra forskellige programmeringssprog for kunstig intelligens og maskinindlæring. I dag hjælper vi dig med at vælge et passende programmeringssprog til at arbejde inden for dette felt.

Bedste programmeringssprog til AI og maskinindlæring

For at klare de teknologiske fremskridt skal du lære Al og ML. Det er ikke så kompliceret som det ser ud til. Men først skal du vælge og gennemgå et programmeringssprog. Og det er her, vi kommer ind. Vi har listet de 10 bedste programmeringssprog for kunstig intelligens og maskinindlæring for at lære for din bekvemmelighed.

01. Python

Python er den ubestridelige leder blandt ML og AI programmeringssprog. Sprog bruges i vid udstrækning, da det har en meget enkel syntaks og er alsidig. Ca. 57% af dataforskerne bruger Python regelmæssigt. Python er ret praktisk i AI og ML. Det er open source. Det betyder, at udviklere kan ændre det på deres måde.

Desuden er der mange indbyggede Python-biblioteker kun til AI og ML. Dataforskere bruger Scikit-Learn i vid udstrækning til træningsmodeller. Tensorflow og Keras har for nylig vundet enorm popularitet i AI-industrien. Du kan oprette deep learning-projekter og software med PyTorch. Derudover findes tusinder af AI- og ML-modeller i Python på internettet. Med et ord er Python nu pioner inden for AI og ML.

Nøglefunktioner i Python

• Python er så let, at dataforskere let kan lære sproget og begynde at lave AI-projekter.
• Der er ikke behov for at kompilere kildekoden igen, så udviklere kan foretage nogle ændringer og nemt se resultaterne.
• Python er operativsystemuafhængigt. Du kan udvikle Machine Learning på et hvilket som helst operativsystem, der er tilgængeligt på markedet.
• Python er meget let at læse, så enhver Python-udvikler kan forstå deres kammeraters kode og ændre, kopiere eller dele den.
• Sproget har specifikke biblioteker til datavisualisering - for eksempel Matplotlib, havfødte osv. Du kan lave alle typer diagrammer og grafer med dem.

02. Lisp

Blandt alle andre sprog for kunstig intelligens og maskinindlæring er Lisp den ældste. Det har eksisteret siden 1958. Sproget er AI-centreret, og det har enorm brug i AI-udvikling. Lisp er hverken let eller hurtig. Men i tilfælde af AI gør det arbejdet. Desuden er det kendt, da det fokuserer meget på arkitektur.

Der er forskellige synspunkter på skønheden i dette sprog, og mange moderne programmører ser det som "øjne åbner" eller endda "oplysende". Selv om Lisp's popularitet ikke er som Python, C ++, Javascript, bruger folk det stadig til specifikke behov i Al.

Nøglefunktioner i Lisp

• Det tilpasser sig let til løsninger til unikke behov. Sproget understøtter også hurtig prototyping.
• Lisp er maskinuafhængig. Det betyder, at det kører på næsten alle typer computere, der har hardwareegenskaber.
• Tillader opdatering af programmerne dynamisk. Det giver fejlfinding på højt niveau.
• Giver et praktisk makrosystem.
• Det giver en bred vifte af datatyper som strukturer, lister, objekter, vektorer, justerbare arrays, hash-tabeller og symboler.

03. R: Et statistisk sprog

Når det kommer til statistisk databehandling, er det første sprog, der kommer til at tænke på, R. Machine Learning er grundlæggende anvendelsen af ​​statistik og matematik. R er simpelthen det bedste programmeringssprog i statistiske beregninger. Folk bruger det også til datavisualisering.

R har en kommandolinje. Desuden har den IDE'er som RStudio og Jupyter. De koncentrerer sig om brugervenlighed og tilbyder forskellige ressourcer til håndtering af dine biblioteker eller tegning af sofistikerede diagrammer.

Nøglefunktioner i R

• R-softwaren er open source. Det er gratis og kan ændres og tilpasses i henhold til brugerens og projektets krav.
• Sproget kan producere statisk grafik og visualisering af høj kvalitet.
• Et stort antal brugere giver et stort samfund.
• Omfattende R Archive Network eller CRAN tilbyder mere end ti tusind pakker til løsning af maskinindlæringsproblemer.
• Sproget har ikke brug for en kompilator, da det er et fortolket sprog.

04. Prolog

Prolog blev oprettet i1960. Dens forkortelse er “Programmering i logik.”Sproget er lidt anderledes end andre AI- og ML-programmeringssprog. Det er et logisk sprog, der ikke ligner de klassiske sprog for AI. Automatisk backtracking er et grundlæggende værktøj i Prolog. Det samme er mønstermatchning. Når du vælger at lære AI-programmeringssprog, vælger ikke alle AI-programmører Prolog.

Nøglefunktioner i Prolog

• Prolog kan håndtere rekursion og lister naturligt. Det giver sproget et ekstra privilegium.
• Det fungerer meget godt i naturlig sprogbehandling. Den første chatbot, ELIZA, blev udviklet ved hjælp af prolog.
• Sproget er deklarativt. Det udtrykker logikken i relationer, repræsenteret som fakta og regler.
• Visual Prolog Integrated Development Environment er Prologs IDE. Du kan oprette applikationer og teste dem ved hjælp af dem.
• Visual Prolog-kompilatoren er en optimeret kompilator, hvilket gør kodekompilering praktisk.

05. Julia

Der er mange programmeringssprog for kunstig intelligens og maskinindlæring inden for dette felt. Men ingen af ​​dem er begge enkle og effektive på samme tid. Imidlertid er Julia anderledes i dette tilfælde. Julia er hurtig, og den har sammenlignelig en let syntaks. Kan du forestille dig et sprog hurtigt som C og syntaks så let som Python? Nå, Julia har det. Derfor overvejer mange dataforskere at bruge Julia inden for AI.

Nøglefunktioner i Julia

• Anvendes til analyse af IoT-data. Flere intelligente systemer er allerede blevet bygget ved hjælp af det.
• Meget praktisk til at genkende mønstre og behandle billeder.
• Den mest vigtige forretningssag for Julia er, at det er et dynamisk sprog tæt på Python, men det konkurrerer med statiske sprog med hensyn til effektivitet.
• I Julia kan du når som helst ringe til C-objektkoden.

06. C ++ til AI og maskinindlæring

Hvis der var en maratonkonkurrence mellem programmeringssprog, ville C ++ være først i det. Det har titlen ”Det hurtigste programmeringssprog.”Det er udviklere, der bruger det til at bygge spil, apps og søgemaskiner. Dette AI-programmeringssprog er primært blevet brugt til at opbygge cloud-systemer, banksystemer og enterprise-software. C ++ har især biblioteker til rådighed til maskinindlæring og neurale netværk i AI-programmering, der gør det lettere at udføre komplekse algoritmer hurtigere.

Nøglefunktioner i C++

• Det anvender objekter under programmering. Objekterne hjælper dig med at løse problemer vedrørende datastruktur, datakapsling og polymorfisme.
• Sproget er maskinuafhængigt. Den samme kode kører i alle slags operativsystemer.
• C ++ er et kompilerbaseret sprog. Derfor er sproget hurtigere end de fleste andre sprog.
• Sproget har brug af pegepinde. Dynamisk hukommelsestildeling er mulig på grund af denne attribut.
• Sammenhængen med C ++ er meget enkel. Derfor vælger begyndere det sprog, de skal lære at programmere.

07. Java

Java er verdens mest anvendte programmeringssprog.  Mange mennesker bruger det til AI-udvikling. Det er let at implementere på forskellige platforme på grund af dets virtuelle maskinteknologi. Det betyder, at du ikke behøver at kompilere det igen, når det er skrevet og samlet på en platform. Dette princip kaldes “WORA” (når det er skrevet Læs / Kør hvor som helst).

Nøglefunktioner i Java

• Java har et Machine Learning-bibliotek. Du kan fremstille maskinlæring og AI-baserede modeller ved hjælp af bibliotekerne.
• Sproget er et stærkt objektorienteret programmeringssprog, der gør det muligt at løse komplekse problemer.
• Det hjælper udviklingen af ​​virusfrie, manipulationsfrie systemer med den stabile Java-funktion. Teknikker til godkendelse er baseret på kryptering med offentlig nøgle.
• Java-kompilatoren er arkitekturneutral. Du kan udføre den kompilerede kode på mange processorer.
•  Denne designfunktion gør det muligt for udviklere at oprette fordybende apps, der kan køre problemfrit.

08. Haskell

Haskell er mange folks valg at fremstille modeller for kunstig intelligens og maskinindlæring. Det har attributter som listen, doven evaluering og LogicT. Sproget giver en uendelig datastruktur, som er fremragende til søgetræer. Sprogets funktioner gør det muligt at bruge det i AI og ML. I starten finder mange det foruroligende at arbejde med grafer, hvilket er sprogets eneste ulempe.

Nøglefunktioner i Haskell

• Det har et automatisk hukommelsesstyringssystem, der sikrer hukommelsessikkerhed.
• Sproget har en skraldindsamlingsfunktion. Funktionen gør den velegnet til højere udviklerproduktivitet.
• Haskell understøtter inspektion og generering af programmets abstrakte syntaks-træ.
• Den har en funktion kaldet Template Haskell og bruges til at teste kompileringstid og automatisere generering af kedelplade.

09. Scala til maskinindlæring

Når det kommer til kodning, hader mange mennesker Java på grund af dets oppustede og distraherende egenskaber - og det er helt normalt. Imidlertid oprettede udvikleren Scala for at skabe et sprog, der har Java's gode sider, mens man undgår de dårlige sider. Sproget er kompatibelt med Java-biblioteker. Som et resultat har det et statisk system. I modsætning til Python er det et kompileret sprog, der gør kodekørsel hurtigere. Scala har mange funktioner, der gør det værd at bruge som et kunstigt intelligens programmeringssprog.

Nøglefunktioner i Scala

• Selvom sproget mangler fleksibilitet og frihed som Python, er det ekstremt stabilt.
• Scala er et virksomheds programmeringssprog, og det er nyttigt, når det kommer til at opbygge store datadrevne apps, der tygger nogle enorme mængder data.
• I Scala behøver du ikke specifikt at nævne datatype og funktionsretur. Scala er smart nok til at udlede dataformularen.
• Sproget anvender princippet om uforanderlighed. Variablerne er uforanderlige. Uforanderlig betyder, at du ikke kan ændre dens værdi.
• Scala leverer standardbiblioteket, der inkluderer skuespillermodellen. Ved at bruge skuespilleren kan du skrive samtidighedskode.

10. AIML

AIML forkortes til Artificial Intelligence Markup Language. Det er dybest set et XML-baseret sprog. Det bruges generelt til fremstilling af naturlige sprogsoftwareagenter. AIML gør det muligt at udvikle menneskelige grænseflader. Sproget er ikke så komplekst. Du kan vedligeholde det ganske let.

Nøglefunktioner i AIML

• Den største brug af AIML er at lave Chatterbots og mønstergenkendelse.
• Sproget kan håndtere flere bots ad gangen.
• Du kan bruge det med Python til at lave AI-software.
• Det er simpelthen kongen af ​​naturlig sprogbehandling.

Endelig Insights

Jeg gætter på, at du nu har indset de uendelige potentialer ved AI og de muligheder, det kan medføre. AI og ML foretager en enorm ændring i enhver sektor og branche. Den næste alder er alderen for AI. Tiden er ikke langt, hvor du vil se selvkørende biler, uanset hvor du kigger. Derfor har du brug for at vide om AI og lære kunstig intelligens og maskinindlæring programmeringssprog.

Vi har angivet de bedste ML- og AI-programmeringssprog i denne artikel. Nu er det din pligt at vælge et sprog efter dine behov. Artiklen hjælper dig med at vælge et passende sprog til AI og ML. Men stadig mangler der nogle punkter. Fortæl os, hvis du tænker på noget, der kan tilføjes. Velkommen til AI's verden!