5 лучших языков программирования для машинного обучения (ИИ)

Питон

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.

Python является одним из самых удобных и популярных языков для разработки роботов благодаря своей простоте и огромному количеству библиотек. В робототехнике Python часто используется для разработки высокоуровневых приложений, обработки данных и интеграции с ИИ-модулями.

Язык машинного обучения был специально разработан для реализации базовой математики и научных запросов, из которых состоят многие алгоритмы машинного обучения. Его код является универсальным исполняемым и масштабируемым, что имеет основополагающее значение для инженеров по машинному обучению.

Java включает в себя множество функций, которые делают ее отличным выбором, например, простота использования, улучшенное взаимодействие с пользователем, пакетные службы, простая отладка и графическое представление данных. Он имеет широкий спектр сторонних библиотек для машинного обучения, таких как JavaML, который представляет собой встроенную библиотеку машинного обучения, предоставляющую набор алгоритмов, реализованных в Java.

V-REP, также известный как CoppeliaSim, — это еще один мощный симулятор, который используется для разработки и тестирования роботизированных систем. В отличие от Gazebo, V-REP позволяет программировать роботов с помощью встроенных скриптов и взаимодействовать с ними в реальном времени.

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.

C и C++

В современном мире LISP часто используется для задач индуктивной логики и машинного обучения. Он широко известен тем, что создал первого в мире чат-бота с искусственным интеллектом, и сегодня его все еще можно использовать для разработки чат-ботов для таких отраслей, как электронная коммерция.

Еще один ключевой аспект Java заключается в том, что многие организации уже обладают большими кодовыми базами Java, и многие инструменты с открытым исходным кодом для обработки больших данных написаны на этом языке. Это упрощает инженерам по машинному обучению интеграцию проектов с существующими репозиториями кода.

Java активно используется для программирования автономных систем, таких как дроны и мобильные роботы. Его ключевое преимущество — кроссплатформенность, что делает возможным использование кода на различных операционных системах и устройствах. Java также широко используется в образовательных роботах, таких как LEGO Mindstorms.

Программирование роботов требует не только языковых знаний, но и использования специализированных инструментов. Эти инструменты помогают разрабатывать, тестировать и внедрять роботизированные системы, улучшая производительность и упрощая процесс разработки.

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):

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.