Как выбрать язык программирования для ИИ: полный гид для новичков

Лепет

Java компилируется в байт-код, который выполняется на виртуальной машине Java (JVM). Программы, написанные на Java, могут работать на любой платформе, где установлена JVM. Поэтому его широко применяют для кроссплатформенных программ. Также существуют фреймворки, такие как Deeplearning4j и Weka, которые предоставляют удобные инструменты для разработки и тестирования ИИ-приложений на Java.

Пролог, один из первых языков программирования, представляет собой сложную структуру, работающую с тремя элементами: фактами, правилами и целями. Разработчик должен идентифицировать все три части, прежде чем Prolog сможет построить отношения между ними, чтобы прийти к конкретному выводу путем изучения фактов и правил.

Несмотря на простоту, новичкам может быть сложно учить этот язык, поскольку он молодой и ещё не имеет большого сообщества разработчиков. Однако сообщество Julia быстро растёт, и уже сейчас существует множество пакетов, таких как Flux. jl для машинного обучения и DataFrames. jl для работы с данными.

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.

Помимо этого, R имеет хорошие инструменты для визуализации данных. С их помощью можно строить сложные графики и диаграммы, которые используются для анализа и наглядного представления изучаемых данных. R также хорошо интегрируется с другими языками и платформами, такими как Python и Hadoop, что делает его гибким и мощным инструментом для анализа данных.

Основной мотивацией для разработки Лиспа было создание жизнеспособного математического представления в коде. Из-за этого внутреннего преимущества он быстро стал предпочтительным языком для исследований ИИ. Многие концепции информатики, такие как рекурсия, древовидные структуры данных и динамическая типизация, были изобретены в Лиспе.

Язык программирования R

Julia — еще один высококачественный продукт, который не получил должного признания или поддержки сообщества. Тем не менее, его характеристики не разочаровывают. Этот язык программирования полезен для различных задач, но он лучше всего подходит для работы с числами и анализа данных.

Джулия предоставляет DataFrames для работы с наборами данных и выполнения типичных преобразований данных для статистического анализа и науки о данных. Пакеты JuliaGraphs позволяют работать с комбинаторными данными. Джулия хорошо работает с базами данных, используя драйверы JDBC, ODBC и Spark. Это идеальный язык для создания Глубокое обучение код на бэкенде. jl и Flux.jl — это родные для Джулии чрезвычайно мощные инструменты для машинного обучения и искусственного интеллекта.

Благодаря этим характеристикам Scala стала важным компонентом систем анализа данных, таких как Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka и Akka Stream. Основные недостатки Scala включают отсутствие поддержки сообщества, ограниченное внедрение, ограничения обратной совместимости и высокую кривую обучения.

В результате он используется в чат-ботах и ​​виртуальных помощниках, таких как Watson от IBM. Пролог может быть не таким разнообразным и простым в использовании, как Python или Java, но он может быть весьма полезным. Пролог использовался для разработки ряда библиотек ИИ. Например, Zamia-AI — это платформа, предоставляющая компоненты и инструменты для разработки систем обработки речи и естественного языка с открытым исходным кодом.

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.

Имя используется для обращения лично к вам, а ваш e-mail для отправки вам писем рассылок, новостей тренинга, полезных материалов, коммерческих предложений. Вы можете отказаться от получения писем рассылки и удалить из базы данных свои контактные данные в любой момент, кликнув на ссылку для отписки, присутствующую в каждом письме.

Язык объектно-ориентированный, расширяемый и позволяет другим языкам управлять объектами. Эффективность R в обработке и анализе данных является одним из его наиболее значительных преимуществ. Он также имеет отличные навыки построения графиков. R, с другой стороны, трудно выучить. Он медленный и имеет недостатки безопасности.