7 нейросетей для программистов: как писать код быстрее и лучше

Copilot

«Я много использовала ChatGPT для задач в data science — например, размечала с помощью неё данные. Обращалась к ней, когда нужно было разобраться со сложными алгоритмами, и иногда просила объяснить, как работает какая-нибудь функция из неизвестного для меня фреймворка. А ещё просила переписать скрипт с C++ на Python».

SciKit-Learn -— это еще одна библиотека Python, которая работает с важной частью рабочего процесса ИИ — данными. SciKit-Learn предоставляет функции для классификации, выбора моделей и предварительной обработки данных. Она часто используется для приложений по добыче и анализу данных. Эта библиотека с открытым исходным кодом используется для обработки данных и управления ими таким образом, чтобы алгоритмам было удобно их воспринимать.

Искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL) в настоящее время активно используются в компаниях для упрощения различных бизнес-процессов. Более того, с облачными решениями в области искусственного интеллекта, ставшими простым способом для компаний внедрять в свои сервисы ИИ и предоставлять их для обычных пользователей, здесь открываются новые возможности в эпоху мобильных вычислений.

Что умеет: писать код по текстовому описанию на всех популярных языках программирования, переводить код с одного языка программирования на другой, предлагать автодополнение больших фрагментов кода: генерировать готовые методы и тому подобное.

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.

Многие популярные библиотеки также представлены на Java, например Deeplearning4j — библиотека с открытым исходным кодом, ориентированная на приложения глубокого обучения, и Neuroph — библиотека для построения нейронных сетей на Java. Java также обладает мощными возможностями для обработки данных, что позволяет полностью управлять пайплайном данных в корпоративной среде.
Кстати, средняя зарплата выпускников Kata через год — 221 000 рублей. Так что если ты планировал начать карьеру в IT, сейчас самое время. Переходи по ссылке и узнавай подробности.

ChatGPT

Разработка искусственного интеллекта — не такая уж и непонятная, как может показаться с первого взгляда, задача. В своей основе ИИ представляет собой последовательность алгоритмов, предназначенных для выполнения конкретной задачи. Алгоритм — это просто способ, с помощью которого пользователь указывает компьютеру, каким образом выполнять ту или иную задачу.
Например, можно написать короткий алгоритм для определения наибольшего из трех чисел. В этом алгоритме компьютеру предлагается сравнить все три числа между собой и вывести число, которое больше двух других. В свою очередь алгоритмы искусственного интеллекта — это более специализированный тип алгоритмов.
Когда речь идет об искусственном интеллекте, большее количество подобных алгоритмов объединяется для выполнения более сложных процессов. Однако некоторые алгоритмы ИИ позволяют компьютерам самообучаться и улучшать свои предыдущие результаты. Такой подход чаще всего называют машинным обучением.

R — это язык программирования, широко используемый в науке о данных — профессии, в которой активно применяется искусственный интеллект. Наука о данных подразумевает обработку и анализ данных для поиска закономерностей с помощью искусственного интеллекта, используя статистику и математику. В программном обеспечении имеется обширный набор библиотек для решения задач науки о данных, таких как преобразование, предварительная обработка и анализ данных.
Большинство преимуществ R заключается в его возможностях по статистической обработке данных. Они включают линейное и нелинейное моделирование, анализ временных рядов, кластеризацию и визуализацию. Кроме того, он способен эффективно хранить данные и получать к ним доступ, что делает его отличным выбором для построения алгоритмов машинного обучения.
R не рекомендуется использовать начинающим программистам или специалистам по искусственному интеллекту, поскольку он имеет крутую кривую обучения. Однако в корпоративных системах, где обрабатываются большие объемы данных, польза от изучения R будет очень велика.

Многие студии используют движки для разработки игр, такие как Unreal, Unity или Lumberyard (или их сочетание), требующие определенной интеграции. Lisp пока не предлагает (насколько нам известно) простого подхода для работы с такими ограничениями или интеграциями. И хотя в некоторых вариантах есть определенные подвижки, этот язык все еще остается гораздо более сложным в использовании и поддержке.

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.

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.

Scala, или «scalable language (масштабируемый язык)», — это универсальный язык, который был создан для усовершенствования Java, сохранив при этом его самую мощную особенность — JVM. Таким образом, Scala полностью совместим с Java. Код, написанный на Scala, полностью исполняется на Java, и наоборот. Scala обеспечивает взаимодействие со всей экосистемой JVM и даже имеет тот же синтаксис, что и Java.
Однако Scala имеет множество улучшений по сравнению с Java, наиболее существенным из которых является возможность одновременного выполнения множества операций. Это расширяет возможности распараллеливания тяжелых вычислительных операций, позволяя сократить общее время выполнения программы. Scala также имеет доступ ко всему набору библиотек для Java, что делает ее очевидным выбором для тех, кто уже работает на Java.