Yine kel mi olacak? 2020'de yedi büyük AI programlama dili
Bu makale, yapay zeka programlaması için kullanılan en iyi programlama dillerini açıklamaktadır.Alty zeka mühendisleri ve ilgili uygulayıcılar proje ihtiyaçlarına uygun dili seçebilirler. Hangisini seçersiniz?
Yazar | Claire D
Çevirmen | Su Benru, sorumlu editör | Wu Xingling
Baş Resmi | Görsel Çin
Üretildi | CSDN (ID: CSDNnews)
Aşağıdaki çeviridir:
Yapay zeka, günlük hayatımızın vazgeçilmez bir parçası haline geldi, yüzlerce pratik senaryoda yaygın olarak kullanıldı, insanların işini ve yaşamını büyük ölçüde kolaylaştırdı.
Son yıllarda yaşanan gelişmelerle birlikte, yapay zeka, temel programlama dilinin çekirdeğinin iyileştirilmesine atfedilmesi gereken işletmelerin gelişimini teşvik etti.
Yapay zekanın güçlü gelişimi ve programlama dillerinin sürekli iyileştirilmesiyle, verimli ve yetenekli programcılara ve mühendislere olan talep arttı. Yapay zeka geliştirme alanında kolayca başlamanıza izin veren birçok programlama dili olmasına rağmen, hiçbir programlama dili yapay zeka programlaması için "tek durak" çözüm olamaz, çünkü her programlama dilinin kendi benzersizliği vardır. Farklı amaçların farklı dil gereksinimleri vardır.
Sonra, en popüler yapay zeka programlama dillerinden bazılarını listeleyeceğim, bir göz atalım:
Python
Python, şimdiye kadarki en güçlü programlama dilidir. Pau Dubois
Python 1991'de doğdu. Bir ankete göre, geliştiricilerin% 57'sinden fazlası yapay zeka çözümleri geliştirmek için programlama dili olarak C ++ yerine Python'u tercih ediyor. Python'un öğrenilmesi kolaydır, programcılara ve veri bilimcilere yapay zeka geliştirme dünyasına daha kolay giriş sağlar.
Python, programcıların ne kadar özgürlüğe ihtiyaç duyduğuna dair bir deneydir. Çok fazla özgürlük, hiç kimsenin başkalarının kodunu anlamasına neden olmaz; çok az özgürlük, dilin ifade gücüne zarar verir. Guido van Rossum
Python ile, yalnızca mükemmel topluluk desteği ve çok sayıda kitaplık almakla kalmaz, aynı zamanda programlama dilinin sağladığı esnekliğin de keyfini çıkarabilirsiniz. Python'un size fayda sağlama olasılığı en yüksek özelliklerinden bazıları şunlardır: platformdan bağımsızlık ve derin öğrenme ve makine öğrenimi için kullanılabilecek çok çeşitli çerçeveler.
Python'da programlamanın eğlencesi, birçok işlemi tamamlamak için kısa ve net kod kullanan (bir sürü sıkıcı, öylesine önemsiz kod yerine) kısa ve okunabilir sınıfları görmek olmalıdır. Guido van Rossum
İşte bir Python kod parçası örneği:
Python kodu örnek pasajı
Python için en popüler kitaplıklardan bazıları aşağıda listelenmiştir:
- TensorFlow, makine öğrenimi iş yükü ve veri seti kullanımı sorununu çözmek için kullanılır.
- scikit-learn, makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılır.
- PyTorch, bilgisayarla görme ve doğal dil işleme için.
- Keras, oldukça karmaşık matematiksel hesaplamalar ve işlemler için bir kod arayüzü olarak.
- Apache Spark'a benzer bir makine öğrenimi kitaplığı olan SparkMLlib, makine öğrenimini herkes için kolaylaştırmak için algoritmalar ve yardımcı programlar kullanır.
- Diğer bir Apache kütüphanesi olan MXNet, derin öğrenme iş akışını basitleştirmek için kullanılır.
- Theano, matematiksel ifadeleri tanımlamak, optimize etmek ve değerlendirmek için bir kitaplık olarak.
- Pybrain, güçlü makine öğrenimi algoritmaları için kullanılır.
Ek olarak, GitHub deposuna yapılan katkıların analizi, Python'un Java'yı geride bırakarak ikinci en popüler programlama dili olduğunu gösteriyor. Aslında, Stack Overflow onu "en hızlı büyüyen" ana programlama dili olarak görüyor.
Resim kaynağı: Octoverse
Yeni başlayanlar için Python kursları:
- Yeni başlayanlar için 3 ücretsiz Python kursu: 2020 sürümü
- https://hackernoon.com/3-free-python-courses-for-beginners-2020-edition-j7c23y3u
Hackernoon.com en iyi ücretsiz Python kurslarını sunar.Python bilginizi genişletmek istiyorsanız, lütfen buraya gelin.
- Python eğitim kampı: Python dilini ve kodlamayı öğrenmek için bir eğitim kampı
- https://www.udemy.com/course/complete-python-bootcamp/?LSNPUBID=JVFxdTr9V80ranEAID=JVFxdTr9V80ranMID=39197ranSiteID=JVFxdTr9V80-lB6TwxSdouentAk36.qjmw
Bu, Udemy'de Python programlama dilini öğrenmek için en kapsamlı ve doğrudan kurstur!
Java
Bir kez yazın, her yerde çalıştırın.
Java, dünyadaki en iyi programlama dillerinden biri olarak kabul edilir ve herkes bunu kanıtlamak için son 20 yılda onu kullandı.
Java programlama dili son derece kullanıcı dostu, esnek ve platformdan bağımsızdır.Yapay zekanın geliştirilmesinde çeşitli şekillerde kullanılmıştır.İşte anlamanız için bazı örnekler verilmiştir:
- TensorFlow
TensorFlow tarafından desteklenen programlama dillerinin listesi, API'li Java'yı da içerir. Java desteği, diğer tam olarak desteklenen diller kadar zengin özelliklere sahip değildir, ancak zaten mevcuttur ve hızlı bir şekilde geliştirilmektedir.
- Derin Java Kitaplığı
Amazon tarafından oluşturulmuş, derin öğrenme yetenekleri oluşturmak ve dağıtmak için Java kullanır.
- Kubeflow
Kubeflow, makine öğrenimi yığınlarını Kubernetes'te kolayca dağıtmak ve yönetmek için kullanılır ve hazır makine öğrenimi çözümleri sağlar.
- OpenNLP
Apache'nin OpenNLP'si, doğal dil işleme için bir makine öğrenimi aracıdır.
- Java Makine Öğrenimi Kitaplığı
Java ML, geliştiriciler için çeşitli makine öğrenimi algoritmaları sağlar.
- Nörof
Neuroph GUI'nin yardımıyla Neuroph, Java açık kaynak çerçevesini kullanarak sinir ağları tasarlamayı mümkün kılar.
Java'nın gerçek çöp toplama işlemi varsa, çoğu program çalıştırıldıktan sonra kendilerini bellekten siler. Robert Sewell
Örnek bir Java kodu pasajı aşağıdaki gibidir:
Örnek Java kodu pasajı
Yeni başlayanlar için Java kursları:
- Yeni başlayanların çevrimiçi öğrenmesi için en iyi beş Java programlama kursu
- https://javarevisited.blogspot.com/2018/05/top-5-java-courses-for-beginners-to-learn-online.html
Bilgisayar bilimi mezunu iseniz veya Java öğrenmek isteyen ve harika kaynaklar arayan biriyseniz, lütfen buraya gelin.
R dili
Resmi internet sitesi
R dili Ross Ihaka ve Robert Gentleman tarafından geliştirildi ve ilk versiyon 1995'te yayınlandı. Şu anda R geliştirme çekirdek ekibi tarafından sürdürülmektedir. R dili, istatistiksel yazılım ve veri analizinin geliştirilmesine yardımcı olmak için kullanılan S programlama dilinin (istatistik ve grafik amaçlı) bir uygulamasıdır.
R dili, geliştiriciler tarafından yapay zeka programlaması için yaygın olarak kullanılmaktadır, çünkü temel olarak aşağıdaki iki özelliğe sahiptir:
- R dili, optimize edilmemiş NumPy paketi ile Python dilinden daha fazla avantajı olan temel özelliklere sahip büyük miktarda veriyi işlemede iyidir.
- R dilini kullanarak, fonksiyonel programlama, vektör hesaplama ve nesne yönelimli programlama gibi çeşitli programlama modlarında çalışabilirsiniz.
R dili için mevcut bazı AI programlama paketleri şunlardır:
- Gmodels, model uydurma için birden fazla araç koleksiyonu sağlar.
- Tm, metin madenciliği uygulamaları için bir çerçeve olarak.
- R dilinin ODBC arayüzü olarak RODBC.
- OneR, makine öğrenimi modellerine uygun, One Rule makine öğrenimi sınıflandırma algoritmasını uygulamak için kullanılır.
R dili, aşağıdaki özellikleri / işlevleri nedeniyle veri madencileri ve istatistikçiler arasında yaygın olarak kullanılmaktadır:
- İşlevselliğini genişletmek için çeşitli kitaplıklar ve paketler.
- Toplumu aktif olarak desteklemek.
- C, C ++ ve FORTRAN ile çalışabilir
- Birden çok yazılım paketi, işlevin genişletilmesine yardımcı olur.
- Yüksek kaliteli grafiklerin üretilmesini destekleyin
R dili uygulamasının ilginç bir örneği:
2019 Covid-19'un etkileşimli bir haritasını yapmak için R dilini kullanın:
https://www.r-bloggers.com/covid-19-interactive-map-using-r-with-shiny-leaflet-and-dplyr/
2019 Covid-19 etkileşimli haritası yapmak için R dilini kullanın
Prolog
Prolog, Mantıkta Programlama'nın (mantık programlama) kısaltmasıdır, Prolog dili ilk kez 1972'de ortaya çıktı. Yapay zeka geliştirme, özellikle de doğal dil işleme için heyecan verici bir araç sağlar. Prolog dili, sohbet botları oluşturmak için en uygun olanı ELIZA, Prolog ile oluşturulan ilk sohbet botudur.
İlk başarılı sohbet robotu, resim kaynağı ortamı
Prolog'u anlamak için, çalışmasını yönlendiren bazı temel terimlere aşina olmanız gerekir:
- Gerçekler doğru ifadeleri tanımlar.
- Kurallar, ek koşullara sahip bildirimleri tanımlar.
- Hedefler, bilgi tabanına göre raporun sunulduğu yeri tanımlar.
- Sorgular, ifadenizi nasıl doğru yapacağınızı ve gerçekler ile kuralların nihai bir analizini nasıl yapacağınızı tanımlar.
Prolog, yapay zekayı uygulamak için iki yöntem sağlar. Bu iki yöntem pratikte uzun süredir kullanılmaktadır ve veri bilimcileri ve araştırmacılar arasında yaygın olarak bilinmektedir:
- Sembolik Yaklaşım: Kural tabanlı uzman sistemler, teorem kanıtlama ve kısıtlama tabanlı yöntemler içerir.
- İstatistiksel yaklaşım: Sinir ağları, veri madenciliği, makine öğrenimi vb.
Lisp
N boyutlu giriş ve M çıkış birimleri ile tek katmanlı bir algılayıcı oluşturmak için Lisp kodu
Lisp, Liste İşleme'nin kısaltmasıdır ve Fortran'dan sonra en eski ikinci programlama dilidir. Lisp, yapay zekanın kurucu babalarından biri olarak bilinir ve 1958'de John McCarthy tarafından kurulmuştur.
Lisp, başkalarının size imkansız olduğunu söylediği şeyleri yapmanıza izin veren bir dildir. Kent Pitman
Matematiksel sembol işlemeye yönelik pratik bir programlama dili olan Lisp, hızla geliştiriciler için tercih edilen yapay zeka programlama dili haline geldi. Lisp'in aşağıdaki özellikleri, onu makine öğrenimi yapay zeka projeleri için en iyi seçeneklerden biri yapar:
- Hızlı prototipleme
- Dinamik nesne oluşturma
- Çöp toplama
- esneklik
Diğer rakip programlama dillerinin büyük iyileştirmeleriyle, Lisp'e özgü bazı özellikler diğer dillere de uygulanır. Lisp ile geliştirilen bazı tanınmış projeler arasında Reddit ve HackerNews bulunmaktadır.
Lisp'e gelince, dünyanın en güzel dili olduğunu biliyorsunuz, en azından Haskell'den önce. Larry Wall
Haskell
Resmi internet sitesi
Haskell, 1990 yılında piyasaya sürüldü ve adını ünlü matematikçi Haskell Brooks Curry'den alıyor. Tamamen işlevsel ve güçlü statik olarak yazılmış bir programlama dilidir, genellikle gecikmeli hesaplamalar ve daha kısa kodlarla kullanılır.
Haskell, çok güvenli bir programlama dili olarak kabul edilir ve diğer programlama dilleriyle karşılaştırıldığında, hata işlemede daha fazla esneklik sunar. Haskell'de nadiren hata oluşur. Oluşsalar bile, sözdizimi dışı hataların çoğu çalışma zamanında değil derleme aşamasında yakalanır. Haskell tarafından sağlanan özelliklerden bazıları şunlardır:
- Güçlü soyutlama yeteneği
- Yerleşik bellek yönetimi
- Kod yeniden kullanılabilirliği
- Anlaması kolay
Gördüğüm tek programlama dilleri SQL, Lisp ve Haskell.Bu dillerde insanlar kod yazmaktan çok düşünerek vakit geçiriyorlar.
- Philip Greenspun
Haskell'in özellikleri, geliştiricilerin verimliliğini artırmaya yardımcı olur. Haskell, diğer programlama dillerine çok benzer, ancak küçük bir geliştirme ekibi tarafından kullanılmaktadır. Bu zorluklar bir yana Haskell, yapay zeka geliştirmeye diğer rakip diller kadar uygun olduğunu ve geliştirme topluluğu tarafından giderek daha fazla benimsendiğini kanıtlayabilir.
Julia
Julia, özellikle veri analizi ve hesaplama bilimi için hemen hemen her uygulamayı oluşturmaya uygun, yüksek performanslı, genel amaçlı dinamik bir programlama dilidir. Julia ile çalışabilecek çeşitli araçlar şunları içerir:
- Vim ve Emacs gibi popüler editörler.
- Juno ve Visual Studio gibi entegre geliştirme araçları.
Julia kaynak kodunun dizin yapısı
Julia'nın sağladığı aşağıdaki özellikler onu yapay zeka programlama, makine öğrenimi, istatistik ve veri modellemede vazgeçilmez bir seçenek haline getiriyor:
- Dinamik tip sistem
- Yerleşik paket yöneticisi
- Paralel ve dağıtılmış bilgi işlem gerçekleştirme yeteneği
- Makro ve meta programlama yetenekleri
- Birden çok programı destekleyin
- C dili işlevleri için doğrudan destek
Julia, diğer programlama dillerinin zayıflıklarını ortadan kaldırmak için tasarlanmıştır. Makine öğrenimi uygulamaları geliştirmek için TensorFlow.jl, MLBase.jl, MXNet.jl ve diğer araçlarla entegre edilebilir. Bu araçlar, Julia'nın sağladığı ölçeklenebilirlikten tam olarak yararlanır .
Google Trend-Julia'nın zaman çizelgesindeki kullanıcı sayısı:
Kaynak: Google trendleri
Julia Geliştirme Konferansı 2019 tanıtım videosu: https://www.youtube.com/user/JuliaLanguage
Yapay zeka mühendisleri ve bilim adamları, aralarından seçim yapabileceğiniz yukarıdaki birkaç yapay zeka programlama dili ile proje ihtiyaçlarına uygun dili seçebilirler. Her yapay zeka programlama dilinin kendine özgü avantajları ve dezavantajları vardır.
Bu dillerin sürekli iyileştirilmesiyle, yapay zekanın gelişimi kısa sürede şimdi olduğundan daha kolay ve verimli hale gelecek ve daha fazla insan bu inovasyon dalgasına katılabilecek. İyi bir topluluk desteği, yeni insanların hayatlarını daha iyi hale getirir ve genişleme planına topluluk katkıları, herkesin programlamasını ve hayatını kolaylaştırır.
Orijinal: https://towardsdatascience.com/top-programming-languages-for-ai-engineers-in-2020-33a9f16a80b0
Bu makale bir CSDN çevirisidir, lütfen yeniden basımın kaynağını belirtin.
Sıcak makale önerisi
Yazılım sahtekarlığı sahtekarlığını ortaya çıkarmak: "günah keçisi" nasıl inşa edilir?
Eski kod kötü yazılmış, ne yapabilirim?
Python salgın sırasında küresel borsa trendini tarıyor ve gülemez ...
Programcılar kodun olmadığı bir çağda işlerini nasıl koruyabilirler?
Sıfırdan oluşturun: Yüz özelliği algılama için CNN ve TensorFlow kullanın
Başka bir ses: Konteyner gelecek mi?
Bitcoin'in benzersiz zaman zinciri, madencilik ücretleri ve tezgah üstü işlemlerin kavramlarını keşfedin
