Лучший язык программирования для разработки ИИ в 2023 году

Лисп

Вы можете использовать C++ для разработки ИИ, но он не так хорошо подходит, как Python или Java. C++ — сложный язык с крутой кривой обучения. Тем не менее, C++ — отличный универсальный язык, и его можно эффективно использовать для разработки ИИ, если программист знает его.

Высокопроизводительный язык динамического программирования общего назначения, Julia стал потенциальным конкурентом Python и R. Он предлагает множество замечательных функций исключительно для машинного обучения, и хотя это язык общего назначения для разработки широкого -диапазон приложений, его лучше всего использовать для высокопроизводительного численного анализа и вычислительной науки.

Еще одним из лучших языков машинного обучения и программирования ИИ является язык программирования R, который может использоваться как программистами, так и непрограммистами. Непрограммисты, такие как сборщики данных, аналитики данных и статистики, находят множество применений для R.

R — лучший выбор для обработки больших чисел, и это язык для приложений машинного обучения, которые используют много статистических данных. Его удобные IDE и инструменты позволяют рисовать графики и управлять библиотеками. Он также предоставляет множество инструментов для обучения и оценки алгоритмов машинного обучения для прогнозирования будущих событий.

Python — лучший язык программирования для ИИ. Он прост в освоении и имеет большое сообщество разработчиков. Java также является хорошим выбором, но его сложнее освоить. Другие популярные языки программирования ИИ включают Julia, Haskell, Lisp, R, JavaScript, C++, Prolog и Scala.

Предположим, вы знаете любой из вышеперечисленных языков кодирования для ИИ. В этом случае может быть проще разрабатывать приложения ИИ на одном из этих языков, чем изучать новый. В конечном счете, лучший язык ИИ для вас — тот, который вам легче всего выучить.

Почему Python предпочтительнее для программирования искусственного интеллекта?

Java, еще один из самых известных языков программирования для машинного обучения, имеет сильное влияние в отрасли. Он особенно популярен среди инженеров по машинному обучению, которые имеют опыт разработки на Java, поскольку им не нужно изучать новый язык программирования, такой как Python или R, для реализации моделей машинного обучения.

Язык программирования привел к созданию других языков, таких как Python, Julia и Java. Он также имеет возможность кодировать, компилировать и запускать код на более чем 30 языках программирования. LISP считается высокоэффективным и гибким языком машинного обучения для решения специфических задач, поскольку он адаптируется к решению, для которого пишет код программист, что отличает его от некоторых других ведущих языков.

Python — лучший язык для ИИ. Он прост в освоении, имеет большое сообщество разработчиков и обширную коллекцию фреймворков, библиотек и кодовых баз. Однако у Python есть некоторые критические замечания: он может быть медленным, а его свободный синтаксис может научить программистов плохим привычкам.

Тем, кто только начинает изучать машинное обучение (МО) и искусственный интеллект (ИИ), может быть сложно решить, с чего начать. Даже те, кто уже работает в этой области, могут задаться вопросом, какой язык программирования машинного обучения лучше. А поскольку широко используется более 700 различных языков программирования, становится еще труднее выбрать лучший для конкретной задачи.

Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая помогает компьютерным системам автоматически обучаться и делать прогнозы на основе поступающих наборов данных. Например, система машинного обучения может быть не запрограммирована явно на определение разницы между собакой и кошкой, но она учится различать сама, обучаясь на больших выборках данных. Цель систем машинного обучения — достичь точки, в которой они смогут автоматически обучаться без вмешательства человека и впоследствии выполнять действия. Сценарии использования системы машинного обучения определяют необходимый уровень знаний в области программирования. Если вы хотите использовать машинное обучение для решения реальных бизнес-задач, вам понадобится опыт программирования. Но если вы хотите просто изучить концепции машинного обучения, вам, скорее всего, понадобятся только математические и статистические знания. Для реализации этих моделей вам необходимо понимать основы программирования, алгоритмов, структур данных, управления памятью и логики. Существует множество библиотек машинного обучения с разными языками программирования, что позволяет легко начать работу с базовыми языками программирования. Вот 5 лучших языков программирования для машинного обучения (ИИ):

R широко используется в области биоинженерии и биомедицинской статистики, но он также популярен для реализации машинного обучения, такого как классификация, регрессия и формирование дерева решений. Некоторые библиотеки для R включают CARET для работы с задачами классификации и регрессии, а также PARTY и rpart для создания разделов данных.