2017'nin en popüler yapay zeka programlama dili: Python önce, R listede yok
7. Haskell
Haskell, 1990 yılında geliştirilmiş, oldukça statik olarak yazılmış, kısıtlayıcı olmayan bir programlama dilidir. Çok fazla Haskell geliştiricisi olmadığı için, küçük şirketler nadiren Haskell'i deniyor.
Haskell'in iyi yaptığı şey soyutlamadır (soyut matematik, Java OOP değil). Etkileyici ve verimli kitaplıkların AI algoritmalarını ifade etmesini sağlar. Örneğin, HLearn, basit makine öğrenimi algoritmalarının hızını ifade etmek ve iyileştirmek için ortak cebirsel yapıları (modüller, tek gruplar vb.) Kullanır.
Bu algoritmaları herhangi bir dilde yazabilmenize rağmen, Haskell iyi performansı korurken diğer dillerden daha etkileyici. Örneğin, Haskell tarafından yazılan daha hızlı kapak ağaçları.
Haskell, yapay zeka dahil birçok alana uygun, iyi bilinen bir programlama dili araştırma alanı olan alana özgü dilleri (yerleşik alana özgü diller) desteklemektedir. Özellikle, olasılıklı programlama için iyidir ve geliştiricilerin derleme zamanında hataları bulmasına yardımcı olabilir.
Dil, CUDA bağlarına sahiptir ve bayt kodu olarak derlenmiştir. İşlevsel programlama ve statik nedeniyle kod, bulut üzerindeki farklı CPU'larda kolayca çalıştırılabilir. Sektörün benimsenmesi açısından Facebook, spam ile mücadele etmek için Haskell'i kullanıyor.
6. JavaScript
JavaScript, temel olarak web sayfalarının etkileşime girmesini sağlamak ve oyunlar dahil çevrimiçi programlar oluşturmak için kullanılan yüksek seviyeli, nesneye yönelik bir çeviri dilidir.
JavaScript'te diyalog modelini öğrenmek önemli değildir. Sunucu tarafı verilerini öğrenin ve ardından tahmin yapmak için öğrenciyi Ajax aracılığıyla arayın. JavaScript'in birçok yararlı kitaplığı vardır, bunlardan 3 tanesini özetleriz:
-
ConventJS: Tarayıcıda derin öğrenme-eğitim evrişimli sinir ağları için bir kitaplık. Tamamen bağlı katmanların yanı sıra doğrusal olmayan sinir ağı modüllerini, sınıflandırma ve regresyon maliyet işlevlerini destekler.
-
Synaptic: node.js için bir sinir ağı kitaplığı. Genel algoritma mimarisizdir ve neredeyse tüm birinci ve ikinci derece sinir ağı mimarilerini geliştirmek ve eğitmek için kullanılabilir.
-
Zihin: Eğitim verilerini işlemek için matris uygulamasını kullanır. Ağ topolojisini tamamen özelleştirebilir ve öğrenilen beyinleri yükleyebilir / indirebilirsiniz.
Kısacası, tekerleği yeniden icat etmek zorunda değilsiniz, sadece ne tür bir "öğrenme" yapay zekasının yapacağını belirlemeniz gerekiyor.
5. Giriş
Prolog, hesaplama dili ve yapay zeka ile ilgili bir mantık programlama dili ve anlamsal akıl yürütme motorudur. Esnek ve güçlü bir çerçeveye sahiptir ve teorem ispatında, dijital olmayan programlamada, doğal dil işlemede ve AI'da yaygın olarak kullanılmaktadır.
Prolog, biçimsel mantığa sahip bildirimsel bir dildir. Yapay zeka geliştiricileri, önceden tasarlanmış arama mekanizmasına, determinizm olmamasına, geri izleme mekanizmasına, özyinelemeli doğasına, yüksek seviyeli soyutlamaya ve kalıp eşleştirmesine değer verir.
Prolog, yapılandırılmış nesneler ve bunların ilişkilerini içeren problemler için çok uygundur. Örneğin, Prolog'da "yeşil üçgen mavinin arkasında" gibi nesneler arasındaki uzamsal ilişkiyi ifade etmek daha kolaydır. Genel kuralların da çok basit olduğunu açıklayın, örneğin "A öznesi kişiye B'den daha yakın ve B, C'den daha yakın, o zaman A, C'den daha yakın olmalıdır" ifadesi gibi.
Prolog'un doğası, gerçekleri ve kuralları uygulamayı basit ve anlaşılır kılar. Aslında, Prolog'daki her şey gerçek veya kuraldır. Bu gerçeklere ve kurallara zaten sahip olsanız bile veritabanını sorgulamanıza olanak tanır.
Prolog, grafik kullanıcı arayüzleri, yönetim ve ağ uygulamalarının geliştirilmesini destekler. Ses kontrol sistemleri gibi projeler için çok uygundur.
4. Java
Java'da AI programlamanın faydaları: büyük projeler için iyi destek, daha iyi kullanıcı etkileşimi, hata ayıklama kolaylığı, kolay görselleştirme ve Swing ve Standard Widget Toolkit entegrasyonu.
Başlıca avantajı çok yönlülüktür - yeni başlayan biriyseniz, öğrenmenizi daha kolay ve daha verimli hale getirmek için İnternette binlerce yararlı öğretici (ücretsiz) bulunmaktadır.
Java tarafından geliştirilen bazı iyi bilinen uygulamalar:
-
WEKA Machine Learning Suite: makine öğrenimi ve veri madenciliğine adanmış
-
JOONE: sinir ağlarını tasarlamak, eğitmek ve test etmek için kullanılır
-
ALICE (yapay dilsel internet bilgisayar varlığının kısaltması): doğal dil işleme sohbet botu
-
Robocode: Java programlamanın ilkelerini öğrenmek için açık kaynaklı bir oyun
3. Lisp
Lisp, aynı zamanda "yapay zeka" terimini de icat eden Dr. John MaCarthy tarafından yaratılan (1958'de geliştirilen) en eski programlama dillerinden biridir. Lisp son yıllarda pek çok kişi tarafından kullanılmasa da, dil esnek ve genişletilebilir.
Lisp, orijinal olarak Lambda hesabı için geliştirilmiştir ve doğumundan bu yana birçok değişikliğe uğramıştır. Dil, bilgisayar biliminde özyineleme, dinamik yazım, gelişmiş işlevler, otomatik bellek yönetimi, kendi kendine barındırma derleyicileri ve ağaç veri yapısı gibi birçok fikri tanıttı.
Lisp, sembolik hesaplamalar kullanan programların uygulanmasını desteklediği için yapay zeka yazılımı geliştirmek için kullanılır. Sembolik ifade ve hesaplama Lisp'in iyi olduğu şeydir.
Ek olarak, Lisp bir makro sistemden, verimli kod üretebilen iyi geliştirilmiş bir derleyiciden ve karma tablolar ve dinamik boyut listeleri dahil olmak üzere bir dizi koleksiyon türünden oluşur.
Lisp tarafından geliştirilen binlerce AI uygulaması vardır:
-
İşlemi kontrol etmek için kullanılan American Express yetkili kişisinin asistanı (kredi kartı)
-
METAL, doğal bir dil çeviri sistemi
-
Macsyma, ilk büyük ölçekli bilgisayar cebir sistemi
-
ACL2, AMD tarafından kullanılan teorem kanıtlama programı
2. C ++
C ++, diğer dillerden daha hızlıdır - donanım düzeyinde iletişim yeteneği, kod yürütme süresini iyileştirmenize olanak tanır. Bu, zaman alan yapay zeka projeleri için çok kullanışlıdır. Sinir ağları gibi istatistiksel AI yöntemlerinde kullanılabilir.
Daha hızlı yürütme süresi ve OOP ilkeleri nedeniyle, C ++ 'nın kendisi AI programları için iyi bir seçimdir. Aslında, çoğu makine öğrenimi ve derin öğrenme kitaplığı C / C ++ ile yazılmıştır ve aynı dilde API'ler sağlar ve diğer programlama dilleri için paketler sağlar.
Çalışma süresini ve performansını kontrol etmek istiyorsanız, C ++ kesinlikle iyi bir seçimdir. Şablonların kullanımı daha güvenlidir ve API'leri tanıtmak için daha iyi bir yol sağlarlar. Şablonlar birçok şeyi basitleştirebilecek güçlü bir teknik olsa da, ne zaman kullanılacağına karar vermek daha fazla zaman ve deneyim gerektirir.
Dil, 3B oyunların karmaşıklığını kapsar, kaynak yönetimini optimize eder ve ağ üzerinden çok oyunculu oyunları destekler. Gerçek bir örnek, C ++ ve sanal bir motor, bir dizi oyun geliştirme aracı (C ++ ile yazılmış) kullanan bilim kurgu oyunu Doom 3'tür. Microsoft Windows, Mac OS, Adobe Photoshop, Maya 3D yazılımı, CAD, Mozilla Firefox, vb. C ++ kullanan iyi bilinen uygulamalardır.
1. Python
Python, DRY (kendinizi tekrar etmeyin) ve RAD'ye (hızlı uygulama geliştirme) odaklanır. Python, 1990'ların başında geliştirildi ve ölçeklenebilirliği, uyarlanabilirliği ve öğrenim kolaylığı nedeniyle en hızlı büyüyen programlama dillerinden biri haline geldi.
Python, mobil uygulamalar, web uygulamaları, veri bilimi veya yapay zeka gibi her tür projeyi mümkün kılan yüzlerce kütüphaneye sahiptir. Örneğin, bilimsel bilgi işlem için "Numpy", makine öğrenimi için "Pybrain", gelişmiş bilgi işlem için "Scipy" ve yapay zeka için "AIMA".
Python'un genel dil tasarımı, düşük seviyeli ve yüksek seviyeli programlama dengesi, modüler programlama ve test çerçevesi onu diğer dillerden farklı kılar. Python'un bir başka avantajı da hızlı prototiplemedir. Python'da neredeyse tüm fikirler 30-40 satırlık bir kodla hızlı bir şekilde doğrulanabilir.
Derleme kaynağı: https://www.rankred.com/best-artthetic-intelligence-programming-language/
İş ayrıntılarını görüntülemek için orijinal metni okumak için tıklayın ve katılmanızı dört gözle bekleyin ~
