▷ De 10 bästa programmeringsspråken för AI och maskininlärning

Världen såg några stora och anmärkningsvärda upptäckter på 1900-talet. Artificiell intelligens är en av dem. Det fanns en tid då AI och Machine Learning (ML) inte kunde tillämpas på grund av brist på datorkraft. Men dagens datorer är robusta nog att hantera Machine Learning-algoritmer. Det är därför AI och ML styr på nästan alla områden. Maskininlärning och AI är en värdefull färdighet nu. Men för att använda det måste du lära dig ett specifikt programmeringsspråk från olika programmeringsspråk för artificiell intelligens och maskininlärning. Idag hjälper vi dig att välja ett lämpligt programmeringsspråk för att arbeta inom detta område.

Bästa programmeringsspråken för AI och maskininlärning

För att klara av tekniska framsteg bör du lära dig Al och ML. Det är inte så komplicerat som det verkar. Men till en början måste du välja och gå igenom ett programmeringsspråk. Och det är där vi kommer in. Vi har listat de 10 bästa programmeringsspråken för artificiell intelligens och maskininlärning att lära sig för din bekvämlighet.

01. Python

Python är den obestridliga ledaren bland ML och AI programmeringsspråk. Språket används flitigt eftersom det har en mycket enkel syntax och är mångsidig. Cirka 57 % av dataforskarna använder Python regelbundet. Python är ganska praktiskt i AI och ML. Det är öppen källkod. Det betyder att utvecklare kan ändra det på sitt sätt.

Innehållsförteckning

Dessutom finns det många inbyggda Python-bibliotek bara för AI och ML. Dataforskare använder Scikit-Learn i stor utsträckning för träningsmodeller. Tensorflow och Keras har nyligen vunnit enorm popularitet i AI-branschen. Du kan bygga djupinlärningsprojekt och programvara med PyTorch. Utöver det finns tusentals AI- och ML-modeller i Python på internet. Med ett ord, Python är nu pionjären inom AI och ML.

Nyckelfunktioner i Python

Python är så enkelt att datavetare enkelt kan lära sig språket och börja göra AI-projekt.
Det finns inget behov av att kompilera om källkoden, så utvecklare kan göra vissa ändringar och se resultatet enkelt.
Python är operativsystemoberoende. Du kan utveckla maskininlärning på något av de operativsystem som finns på marknaden.
Python är väldigt enkelt att läsa, så alla Python-utvecklare kan förstå sina kamraters kod och ändra, kopiera eller dela den.
Språket har specifika bibliotek för datavisualisering—till exempel Matplotlib, seaborn, etc. Du kan göra alla typer av diagram och grafer med dem.

02. Lisp

Bland alla andra språk för artificiell intelligens och maskininlärning är Lisp det äldsta. Det har funnits sedan 1958. Språket är AI-centrerat, och det har stor användning i AI-utveckling. Lisp är varken lätt eller snabb. Men i fallet med AI gör det jobbet. Dessutom är det känt eftersom det fokuserar mycket på arkitektur.

Det finns olika åsikter om skönheten i detta språk, och många moderna programmerare ser det som “ögonöppnande” eller till och med “upplysande”. Även om Lisps popularitet inte är som för Python, C++, Javascript, använder folk det fortfarande i specifika behov hos Al.

—

Nyckelegenskaper hos Lisp

Den anpassar sig lätt till lösningarna till unika behov. Språket stöder även snabb prototypframställning.
Lisp är maskinoberoende. Det betyder att den körs på nästan alla typer av datorer som har någon hårdvaruegenskap.
Tillåter uppdatering av programmen dynamiskt. Det ger felsökning på hög nivå.
Ger ett bekvämt makrosystem.
Den tillhandahåller ett brett utbud av datatyper som strukturer, listor, objekt, vektorer, justerbara arrayer, hash-tabeller och symboler.

03. R: Ett statistiskt språk

När det kommer till statistisk beräkning är det första språket som kommer att tänka på R. Machine Learning är i grunden tillämpningen av statistik och matematik. R är helt enkelt det bästa programmeringsspråket i statistiska beräkningar. Människor använder det också för datavisualisering.

R har en kommandorad. Dessutom har den IDEs som RStudio och Jupyter. De koncentrerar sig på användarvänlighet och erbjuder olika resurser för att hantera dina bibliotek eller rita sofistikerade diagram.

Viktiga egenskaper hos R

R-programvaran är öppen källkod. Det är kostnadsfritt och kan modifieras och anpassas efter användarens och projektets krav.
Språket kan producera statisk grafik och högkvalitativ visualisering.
Ett stort antal användare ger en stor gemenskap.
Comprehensive R Archive Network eller CRAN erbjuder mer än tiotusen paket för att lösa maskininlärningsproblem.
Språket behöver ingen kompilator eftersom det är ett tolkat språk.

04. Prolog

Prolog skapades 1960. Dess förkortning är “Programmering i logik.” Språket är lite annorlunda än andra programmeringsspråk för AI och ML. Det är ett logiskt språk som inte är som de klassiska språken för AI. Automatisk backtracking är ett grundläggande verktyg i Prolog. Så är mönstermatchning. När man väljer att lära sig AI-programmeringsspråk, väljer inte alla AI-programmerare Prolog.

Huvudfunktioner i Prolog

Prolog kan hantera rekursion och listor naturligt. Det ger språket ett extra privilegium.
Det fungerar mycket bra i naturlig språkbehandling. Den första chatboten, ELIZA, utvecklades med hjälp av prolog.
Språket är deklarativt till sin natur. Det uttrycker logiken i relationer, representerade som fakta och regler.
Visual Prolog Integrated Development Environment är Prologs IDE. Du kan skapa applikationer och testa dem med hjälp av dem.
Visual Prolog-kompilatorn är en optimerad kompilator, vilket gör kodkompileringen bekväm.

05. Julia

Det finns många programmeringsspråk för artificiell intelligens och maskininlärning inom detta område. Men ingen av dem är både enkla och effektiva på samma gång. Julia är dock annorlunda i det här fallet. Julia är snabb, och den har en jämförelsevis enkel syntax. Kan du föreställa dig ett språk snabbt som C och syntax lika enkelt som Python? Jo, Julia har det. Det är därför många dataforskare överväger att använda Julia inom AI-området.

Viktiga egenskaper hos Julia

Används vid analys av IoT-data. Flera intelligenta system har redan byggts med den.
Mycket praktisk för att känna igen mönster och bearbeta bilder.
Det viktigaste affärsfallet för Julia är att det är ett dynamiskt språk nära Python, men det konkurrerar med statiska språk när det gäller effektivitet.
I Julia kan du anropa C-objektkoden när som helst.

06. C++ för AI och maskininlärning

Om det fanns en maratontävling mellan programmeringsspråk skulle C++ vara först i den. Det har titeln “Det snabbaste programmeringsspråket.” Det är utvecklare som använder det för att bygga spel, appar och sökmotorer. Detta AI-programmeringsspråk har främst använts för att bygga molnsystem, banksystem och företagsprogramvara. I synnerhet har C++ bibliotek tillgängliga för maskininlärning och neurala nätverk i AI-programmering som gör det lättare att exekvera komplexa algoritmer snabbare.

Huvudfunktioner i C++

Den använder objekt under programmering. Objekten hjälper dig att lösa problem gällande datastruktur, datainkapsling och polymorfism.
Språket är maskinoberoende. Samma kod körs i alla typer av operativsystem.
C++ är ett kompilatorbaserat språk. Det är därför språket är snabbare än de flesta andra språk.
Språket har användning av pekare. Dynamisk minnesallokering är möjlig på grund av detta attribut.
Kontexten för C++ är väldigt enkel. Det är därför nybörjare väljer språket för att lära sig programmera.

07. Java

Java är världens mest använda programmeringsspråk. Många använder det för AI-utveckling. Det är lätt att distribuera på olika plattformar tack vare dess virtuella maskinteknik. Det betyder att du inte behöver kompilera den igen när den väl är skriven och kompilerad på en plattform. Denna princip kallas “WORA” (Once Written Read/Run Anywhere).

Nyckelfunktioner i Java

Java har ett maskininlärningsbibliotek. Du kan göra maskininlärning och AI-baserade modeller med hjälp av biblioteken.
Språket är starkt objektorienterat programmeringsspråk som gör det möjligt att lösa komplexa problem.
Det hjälper utvecklingen av virusfria, manipuleringsfria system med den stabila Java-funktionen. Tekniker för autentisering är baserade på kryptering med offentlig nyckel.
Java-kompilatorn är arkitekturneutral. Du kan köra den kompilerade koden på många processorer.
Denna designfunktion gör det möjligt för utvecklare att skapa uppslukande appar som kan fungera smidigt.

08. Haskell

Haskell är mångas val att göra modeller för artificiell intelligens och maskininlärning. Den har attribut som listan, Lazy-utvärdering och LogicT. Språket ger en oändlig datastruktur, vilket är utmärkt för sökträd. Språkets funktioner gör att det kan användas i AI och ML. Till en början tycker många att det är störande att arbeta med grafer, vilket är språkets enda nackdel.

Viktiga egenskaper hos Haskell

Den har ett automatiskt minneshanteringssystem som garanterar minnessäkerhet.
Språket har en sophämtningsfunktion. Funktionen gör den lämplig för högre utvecklarproduktivitet.
Haskell stöder inspektion och generering av programmets abstrakta syntaxträd.
Den har en funktion som heter Template Haskell och används för att testa kompileringstid och automatisera genereringen av boilerplate.

09. Scala för maskininlärning

När det kommer till kodning hatar många människor Java på grund av dess uppsvällda och distraherande egenskaper – och det är helt normalt. Men utvecklaren skapade Scala för att skapa ett språk som har Javas goda sidor samtidigt som de undviker dess dåliga sidor. Språket är kompatibelt med Java-bibliotek. Som ett resultat har den ett statiskt system. Till skillnad från Python är det ett kompilerat språk som gör kodexekveringen snabbare. Scala har många funktioner som gör det värt att använda som ett programmeringsspråk för artificiell intelligens.

Huvudegenskaper hos Scala

Även om språket saknar flexibilitet och frihet som Python är det extremt stabilt.
Scala är ett företagsprogrammeringsspråk, och det är användbart när det gäller att bygga stora datadrivna appar som tuggar stora mängder data.
I Scala behöver du inte nämna datatyp och funktionsreturtyp specifikt. Scala är smart nog att härleda dataformen.
Språket tillämpar principen om oföränderlighet. Variablerna är oföränderliga. Immutable innebär att du inte kan ändra dess värde.
Scala tillhandahåller standardbiblioteket som inkluderar skådespelarmodellen. Genom att använda skådespelaren kan du skriva samtidighetskod.

10. AIML

AIML förkortas till Artificial Intelligence Markup Language. Det är i grunden ett XML-baserat språk. Det används vanligtvis för att skapa programvaruagenter för naturligt språk. AIML tillåter att mänskliga gränssnitt utvecklas. Språket är inte så komplext. Du kan underhålla det ganska enkelt.

Viktiga egenskaper hos AIML

Den största användningen av AIML är att skapa Chatterbots och mönsterigenkänning.
Språket kan hantera flera bots samtidigt.
Du kan använda den med Python för att göra AI-programvara.
Det är helt enkelt kungen av naturlig språkbehandling.

Till sist, Insikter

Jag antar att du nu har insett de oändliga potentialerna hos AI och de möjligheter den kan ge. AI och ML gör en enorm förändring i varje sektor och bransch. Nästa ålder är AI:s ålder. Tiden är inte långt när du kommer att se självkörande bilar var du än tittar. Det är därför du behöver känna till AI och lära dig programmeringsspråken artificiell intelligens och maskininlärning.

Vi har listat de bästa ML- och AI-programmeringsspråken i den här artikeln. Nu är det din skyldighet att välja ett språk efter dina behov. Artikeln hjälper dig att välja ett lämpligt språk för AI och ML. Men ändå kan det saknas några punkter. Låt oss veta om du tänker på något som kan läggas till. Välkommen till AI-världen!