цифровая электроника
вычислительная техника
встраиваемые системы

 
» » Языки программирования для искусственного интеллекта


Языки программирования для искусственного интеллекта

Автор: Mike(admin) от 14-11-2018, 11:59

Рейтинг языков программирования для ИИ и машинного обучения


Искусственный интеллект (ИИ) – это широкое и растущее технологическое поле, и это означает, что ИИ может быть реализован на разных языках программирования. Однако по-прежнему трудно определить, какой из многих языков следует использовать для разработки ИИ. Поэтому в данном материале мы приведем некоторые из лучших языков программирования ИИ, которые помогут вам реализовать его.


Языки программирования для искусственного интеллекта

Julia


Julia

Julia – это высокоуровневый язык программирования общего назначения, разработанный Джеффом Безансоном, Стефаном Карпински, Вирал Б. Шахом и Аланом Эдельманом в 2009 году. Он разработан с нацеленностью на высокопроизводительный численный анализ и вычислительную науку, поэтому он не включает необходимость отдельной компиляции по скорости. Простой синтаксис и глубокие математические корни делают Julia дружественным языком программирования для аналитиков данных. Он также включает Flux, основу для машинного обучения и ИИ. В сочетании с математическим синтаксисом Julia предлагает идеальный способ выражения алгоритмов. Julia также поддерживает другие платформы машинного обучения, такие как TensorFlow и MXNet.


Haskell


Haskell

Haskell – стандартизированный, универсальный язык программирования, разработанный с нестрогой семантикой и сильной статической типизацией. Первоначально разработанный в 1990 году, Haskell в основном используется в академических кругах, хотя есть и некоторые примеры его использования в промышленности и коммерции для проектов в AT&T, Facebook, Google и других. Haskell основан на семантике языка программирования Miranda и позволяет эффективным библиотекам реализовывать алгоритмы ИИ.


R


R

В отличие от других, R – уникальный язык программирования, а также бесплатная программная среда с открытым исходным кодом для статистических вычислений и графики. Разработанный в 1993 году Росом Ихакой и Робертом Джентльменом, R широко используется среди аналитиков данных для разработки статистического программного обеспечения и анализа данных. Он также используется в искусственном интеллекте нового стиля и общем машинном обучении. R предоставляет несколько парадигм программирования, таких как векторное вычисление, функциональное программирование и объектно-ориентированное программирование и рассматривается как один из основных стандартных языков для таких областей, как финансы, биология и медицина.


C++


C++

C++ был разработан с учетом производительности, эффективности и гибкости, что делает его идеальным выбором для многих проектов программирования ИИ, которым необходима скорость. По сравнению с другими языками программирования, C++ имеет более быстрое выполнение и более низкую задержку, что делает его полезным для поиска решений сложных проблем ИИ. Он также позволяет широко использовать алгоритмы и является эффективным средством написания статистических методов ИИ, таких как нейронные сети.


MATLAB


MATLAB

MATLAB (Matrix Laboratory) является патентованным языком программирования, разработанным MathWorks. Он широко используется многими разработчиками программного обеспечения и разработчиками для анализа краевых систем и проектов ИИ. Это простой в использовании язык со встроенной графикой, которая позволяет разработчикам визуализировать данные и получать от них значимую информацию. MATLAB – хороший выбор для машинного обучения и проектов ИИ при задачах визуализации и выполнения матриц.


Python


Python

Python – широко применяемый язык программирования и может быть использован для реализации ИИ из-за простой и бесшовной структуры, которую он предлагает. Синтаксис Python позволяет легко реализовать различные алгоритмы ИИ, что также позволяет сократить время разработки по сравнению с другими доступными языками программирования. Применение Python позволяет пользователям создавать нейронные сети с набором полезных библиотек, которые могут использоваться для разработки ИИ. Другие функции включают возможность тестирования алгоритмов без необходимости их реализации. Он также поддерживает объектно-ориентированные, функциональные и процедурно-ориентированные стили программирования.


Lisp


Lisp

Lisp является одним из самых старых доступных языков программирования, но все же остается одним из предпочтительных вариантов разработки ИИ из-за его уникальных функций. Это, по сути, практическая математическая нотация для компьютерных программ. Разработчики склонны идти на Lisp в машинном обучении его гибкости приспосабливаться к проблеме, которая нуждается в решении. Помимо этого, Lisp также предлагает быстрые возможности прототипирования, библиотеку типов коллекций, поддержку символических выражений и другое.


Java


Java

Java, чрезвычайно популярный язык программирования, также может рассматриваться как хороший выбор для программирования ИИ, поскольку он обеспечивает алгоритмы поиска и нейронные сети. Это простой для понимания язык, который предлагает графическое представление, отладку и масштабируемость. Его портативность делает его предпочтительной реализацией для различных приложений на основе наличия различных встроенных типов.




© digitrode.ru


Теги: искусственный интеллект, машинное обучение




Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

Комментарии:

Оставить комментарий