Как выбрать язык программирования для ИИ: полный гид для новичков

Политика конфиденциальности

TensorFlow — это библиотека на языке Python, разработанная компанией Google и предоставленная в открытом доступе. Библиотека используется для написания программ ИИ, использующих машинное обучение. Она также поддерживает реализацию нейронных сетей и составляет большую часть производственных ИИ-сервисов Google. TensorFlow широко используется многими специалистами в области ИИ благодаря возможности распараллеливания рабочих нагрузок и легкому масштабированию. Она активно поддерживается компанией Google и имеет развитое сообщество разработчиков.

Поскольку алгоритмы машинного обучения создаются с целью улучшения предыдущих итераций, машинное обучение является основным направлением развития ИИ на сегодняшний день. Однако инструменты, необходимые для разработки этих алгоритмов, известны далеко не всем. В этой статье мы рассмотрим различные языки программирования ИИ, их достоинства и недостатки.

Для разработки алгоритмов ИИ сегодня могут использоваться различные универсальные и специализированные языки программирования, наиболее популярным из которых является универсальный Python. Python используется энтузиастами ИИ из-за его мощности и в то же время простому синтаксису, что делает язык одинаково доступным как для новичков, так и для опытных пользователей.
R, специальный язык программирования используемый для статистических вычислений, — также популярен для разработки алгоритмов ИИ. R хорошо подходит для современного ИИ, поскольку позволяет легко обрабатывать большие объемы данных. Кроме того, статистика является важной частью разработки модели ИИ, что делает его вторым, наиболее распространенным языком программирования для ИИ.
Кроме них, для программирования ИИ используются такие языки программирования, как C++ и Java. Эти языки используются в тех случаях, когда существует конкретная потребность, которая может быть решена только с их помощью. Другим популярным вариантом для программирования ИИ является Scala — объектно-ориентированный язык программирования.
Чтобы определиться с языком программирования ИИ предлагаем подробнее узнать о каждом из них.

При регистрации на Сайте Пользователи подтверждают свое согласие с условиями настоящей Политики и свое согласие на обработку своих Персональных данных в соответствии с условиями настоящей Политики, кроме того они соглашаются на обработку своих Персональных данных на серверах Университета «Синергия», расположенных на территории Российской Федерации.

С каждым годом искусственный интеллект все больше проникает в нашу жизнь. На его основе создают разные технологии. Программированием ИИ занимаются разработчики нейросетей, специалисты по машинному обучению, специалисты по работе с данными, инженеры по глубокому обучению ИИ и другие программисты. Рассмотрим, на каком языке пишут искусственный интеллект, и в чем особенности разных языков программирования.

Этот язык отличается высокой производительностью, поэтому подходит для разработки систем, где требуется максимальная эффективность, например, в робототехнике, играх и высокопроизводительных вычислениях. C++ — быстрый и эффективный язык, обеспечивающий низкоуровневый контроль над памятью и процессами, что делает его идеальным для задач, требующих высокой производительности.

Это молодой, но уже набирающий популярность язык. Он сочетает в себе простоту Python и хорошую производительность C++. Julia была разработана для высокой производительности и позволяет писать высокоуровневый код, который может конкурировать по скорости с C++ и Fortran. Её используют в научных исследованиях, численных вычислениях, моделировании и анализе данных. Она отлично подходит для работы с большими данными.

Однако в качестве инструмента для разработки игр, Python выглядит более полезным. В командах разработчиков игр очень важна мобильность кода — он должен быть легко передан, воспринят и понят членами команды разработчиков, от опытных до новичков, находящихся в разных местах физически.

Сбор Персональных данных

Кроме перечисленных выше языков, сегодня большую популярность приобретает Lisp. На вопрос о причинах этого Даниэль Вивона, генеральный директор UDX Interactive, отвечает: «Lisp и его разновидности — языки, предоставляющие программисту широкие возможности. Его растущая популярность является отражением зрелости области ИИ. Для крупных проектов, в которых имеются исследовательские группы или много опытных программистов в области ИИ, Lisp является отличным языком.

Python — один из самых популярных выборов для программистов в области искусственного интеллекта. У Python есть ряд особенностей, которые делают его отлично подходящим для программирования ИИ — этот язык легко изучать и читать. Создатель Python разработал этот язык так, чтобы он легко читался; это совсем не то же самое, что беспорядочные строки кода в языках, созданных ранее. Названия функций и сам код написаны на простом английском языке, что снижает сложность обучения для начинающих пользователей.
Язык Python является мощным и универсальным. Этот язык можно использовать для решения самых разных задач — от создания веб-страниц до создания искусственного интеллекта. Он совместим с большинством платформ и поддерживает множество методов программирования. Благодаря этим возможностям Python позволяет разработчикам ИИ сосредоточиться на создании рабочего процесса алгоритма, а не на написании кода и его отладке.
Одним из важнейших преимуществ Python для ИИ по сравнению с другими языками программирования является широкая поддержка библиотек ИИ. Библиотеки — это наборы функций, облегчающие реализацию определенных концепций. Эти библиотеки могут добавить специализированную функциональность ИИ в языки Python общего назначения. Давайте подробнее рассмотрим наиболее популярные библиотеки ИИ для Python.

Если вы хотите работать в сфере программирования искусственного интеллекта, то первое, что вам нужно сделать — выбрать язык, который вы будете изучать. Нельзя сказать, что один или несколько языков лучше всех остальных. Каждый из них имеет свои достоинства и недостатки, поэтому вам нужно выбрать вариант, который наилучшим образом подойдет для решения ваших задач.

Этот язык был разработан специально для статистического анализа, и поэтому его активно применяют для решения задач, связанных с анализом данных. R особенно популярен в академических и исследовательских кругах благодаря своей мощной статистической функциональности. Он имеет функции и пакеты, которые помогают выполнять сложные статистические вычисления. Пакеты содержат большое количество методов и алгоритмов, от простых регрессий до сложных моделей машинного обучения. Некоторые из наиболее популярных пакетов включают caret для машинного обучения, randomForest для построения деревьев решений и ggplot2 для визуализации данных.

Это самый популярный язык для написания программ ИИ. Благодаря простоте и понятному синтаксису он получил широкое распространение. Код, написанный на Пайтоне, получается четким и легко читаемым. Популярность Python также обусловлена его мощной экосистемой, включающей множество библиотек и фреймворков. Среди них можно выделить такие, как TensorFlow, Keras, PyTorch и scikit-learn. Они существенно упрощают разработку, поскольку предоставляют готовые инструменты для работы с нейронными сетями, машинным обучением и анализом данных.

Scala — универсальный язык, имеющий множество функций. Он поддерживает и объектно-ориентированное, и функциональное программирование, что делает его гибким и мощным инструментом. Scala также компилируется в байт-код Java и работает на JVM, что обеспечивает отличную совместимость с Java и доступ ко всей её экосистеме. Этот язык подходит для написания программ ИИ, а также для разработки сложных систем.

Haskell является довольно сложным и запутанным, поэтому не подходит новичкам. Его изучение требует понимания концепций функционального программирования, что делает его сложным для освоения. Кроме того, он не имеет большого сообщества, но его активное сообщество сосредоточено на научных и высококачественных проектах. Его обычно используют в научных кругах для создания алгоритмов и исследований.

На сайте используются куки (Cookies) и данные о посетителях сервисов (Яндекс Метрика и других). При помощи этих данных собирается информация о действиях посетителей на сайте с целью улучшения его содержания, улучшения функциональных возможностей сайта и, как следствие, создания качественного контента и сервисов для посетителей. Вы можете в любой момент изменить настройки своего браузера так, чтобы браузер блокировал все файлы cookie или оповещал об отправке этих файлов. Учтите при этом, что некоторые функции и сервисы не смогут работать должным образом.