Как выбрать язык программирования для ИИ: полный гид для новичков

Контролирующие и обрабатывающие лица

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.

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.

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.

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.

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.

Не забывайте, что чем популярнее язык, тем больше по нему учебных материалов и обширнее сообщество разработчиков. Поэтому учить популярные языки намного проще, чем редкие и малоиспользуемые. Но и конкуренция на рынке труда намного выше, поскольку разработчиков очень много.

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.

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.

Типичные ошибки при выборе языка

Это один из наиболее старых языков программирования, который сыграл ключевую роль в развитии информатики и искусственного интеллекта. На нем развивалась большая часть информатики, и он был особенно важен для исследований в области ИИ в 1960—1980-х годах. Многие современные языки были созданы на основе Lisp. Это быстрый и эффективный язык, подходящий для создания программ ИИ. Он отличается гибкостью и символическим, логически ориентированным подходом, что позволяет легко адаптировать его под различные задачи.

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 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.

Некоторые из основных библиотек, связанных с Java, включают Weka, JavaML, Deeplearning4j и ELKI. Он также включает виртуальную машину Java, которая является одной из лучших платформ для машинного обучения, поскольку позволяет инженерам писать один и тот же код на нескольких платформах.

Помимо этого, Python имеет огромное сообщество разработчиков. Обилие ресурсов, документации и форумов разработчиков помогает новичкам в изучении языка и решении сложных вопросов. Активное сообщество также обеспечивает постоянное обновление и поддержку языка, что делает Python особенно востребованным в области ИИ.

Настоящая Политика конфиденциальности (далее — «Политика») применяется к информации, полученной через данный сайт, иные сайты, виджеты и другие используемые интерактивные средства, на которых есть ссылка на данную Политику (далее — «Сайт») от пользователей Сайта (далее — «Пользователи»). Нижеследующие правила описывают, как Университет «Синергия» обращается с любой информацией, относящейся к прямо или косвенно определенному или определяемому физическому лицу (субъекту персональных данных) (далее — «Персональные данные»), для целей оказания услуг с использованием Сайта. Пользователи включают в себя всех физических лиц, которые подключаются к Сайту и используют Сайт. Пользователи прямо соглашаются на обработку своих Персональных данных, как это описано в настоящей Политике. Обработка означает любое действие (операцию) или совокупность действий (операций), совершаемых с использованием средств автоматизации или без использования таких средств с Персональными данными, включая сбор, запись, систематизацию, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передачу (распространение, предоставление, доступ), блокирование, удаление, уничтожение Персональных данных. Настоящая Политика конфиденциальности вступает в силу с момента ее размещения на Сайте, если иное не предусмотрено новой редакцией Политики конфиденциальности.