на каком языке программирования пишут искусственный интеллект

Digitrode

цифровая электроника вычислительная техника встраиваемые системы

Языки программирования для искусственного интеллекта

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.

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 – 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.

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++ 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 (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 – 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 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, 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.

Источник

Какой язык программирования выбрать специалисту по машинному обучению?

Машинное обучение ― это только Python и R или нет? Разбираемся, какие ещё языки любят инженеры по ML.

На GitHub есть рейтинг популярности языков программирования для машинного обучения. Критерий оценки — количество ML-проектов, которые хостятся на платформе. Расскажем, почему именно они стали популярными и какой лучше изучать. Языки размещены в порядке от наиболее используемых к наименее.

Python

Python лидирует в машинном обучении. И вот почему:

Но есть и минусы: низкая скорость выполнения программ и высокое потребление памяти.

Пример ML-проекта на Python: Video Object Removal ― программа, которая использует алгоритмы глубокого обучения, чтобы убрать из видео любые лишние объекты всего за пару секунд.

Одновременно существует две версии языка: Python 2 и Python 3. У Python 3 нет обратной совместимостью со второй версией — то есть код, написанный на старой версии, не будет работать в новой. Советуем изучать именно Python 3 — предыдущий уже официально не поддерживается.

Пишет про digital и машинное обучение для корпоративных блогов. Топ-автор в категории «Искусственный интеллект» на Medium. Kaggle-эксперт.

C++ — мощный язык, программы на нём работают стабильно и быстро. Но многие не любят его из-за сложного синтаксиса и обилия абстрактных функций. С++ создавался как дополненная версия С — в то время сложность использования языка ещё не воспринималась как серьёзный барьер, ведь программировали на нём только учёные и высококлассные инженеры.

Преимущество C++ в том, что на нём можно вручную управлять оперативной памятью и извлечением данных. Это помогает оптимизировать работу программы, если данных для обработки очень много, а ресурсы ограничены и скорость критически важна.

Пример ML-проекта на C++: AirSim — симулятор дронов и беспилотных автомобилей.

JavaScript

Многие слышали о JavaScript только в связке с HTML и CSS — когда речь идёт о веб-дизайне и фронтенде. JS часто используют для разработки пользовательских интерфейсов.

Примеры ML-проекта на JavaScript: «Катана» — текстовый виртуальный ассистент, который любая компания может подстроить под себя в пару кликов; Beat Blender — фановый софт для создания музыки.

Синтаксис Java похож на синтаксис С/C++. Но это высокоуровневый язык программирования, который не требует ручного управления памятью. У тех, кто занимается разработкой для ML на Java, есть отличные библиотеки: Weka, MOA, MALLET.

Примеры ML-проектов на Java: Seldon Server ― движок для создания рекомендательных систем, который позволяет развернуть нейронную сеть для рекомендаций, даже если вы новичок; GROBID ― программа для парсинга и извлечения информации даже из неструктурированных документов.

Если вы уже знакомы с Java, то сможете зайти с ним в машинное обучение. Но если вы его не знаете и собираетесь идти в ИИ, лучше изучите другой язык. Да, на GitHub есть много Java-проектов в сфере машинного обучения. Но инфраструктура в сфере ML для того же Python гораздо богаче, выучить его с нуля до хорошего уровня проще.

C# — универсальный, гибкий и многофункциональный язык от Microsoft. Он позволяет программистам писать всё — от системных приложений до сайтов.

Microsoft активно поддерживает C# и даже создала для него библиотеку ML.NET, которая содержит всё необходимое для работы с машинным обучением. Компания активно обкатывала библиотеку на протяжении десяти лет и только после этого выложила в открытый доступ. По замыслу разработчиков, она должна стать альтернативой многочисленным библиотекам Python и сделать C# ведущим языком в ML. Но пока это только мечты — прямо сейчас найти работу в сфере искусственного интеллекта на C# не так просто.

Пример ML-проекта на C#: BotSharp ― опенсорс-платформа для создания чат-ботов.

Julia

Julia — молодой язык, конкурент R и Python, совместимый с ними. Однако он гораздо быстрее Python и по скорости может сравниться с C/C++. Julia — универсальный язык, хотя изначально его разработали для числовых и технических вычислений.

Его можно и нужно использовать для веб-программирования низкоуровневого системного программирования в качестве языка спецификации. Он поддерживает динамическую типизацию — это делает его более гибким, но и увеличивает вероятность ошибки. В Julia есть и мастхэв-библиотеки для ML: Flux, Mocha.jl, Knet, TensorFlow.jl, ScikitLearn.jl.

Примеры ML-проектов на Julia: SALSA — софт для продвинутой работы со стохастическими алгоритмами ; MLJTuning — программа для оптимизации гиперпараметров.

Проекты на Julia в основном создают для учёных и для ML-поддержки лабораторий. Из этого вывод: делать ставку только на Julia не нужно — язык ещё растёт. Но обратить внимание точно стоит.

Источник

На каком языке пишут искусственный интеллект? Введение в ИИ

Основной вопрос перед разработчиком – какому языку отдать предпочтение для создания ИИ? Мы рассмотрим популярные языки, используемые для создания ИИ.

Одно только лишь название «искусственный интеллект» может привести в ступор и навести немало страха как на обычного человека, так и заурядного программиста. Занятие действительно сложное, а красивые демонстрируемые примеры – это результат многотысячных строк кода. При всём этом создание ИИ может стать вполне реальной задачей, а в части случаев, даже несложной. Многие проекты требуют углублённых знаний ИИ, а также языков программирования.

Родоначальником языков программирования, на которых начал создаваться искусственный интеллект стал LISP. ЛИСП отличается гибкостью использования и простотой расширения функционала. Благодаря наличию возможности быстрого прототипирования и установки макросов удалось сократить уйму времени, это принесло много пользы в отношении ИИ.

LISP стал универсальным языком, который равно хорошо справляется с относительно тяжёлыми и лёгкими задачами. В нём устроена качественная и продвинутая система объектно-ориентированности, что и позволило занять одну из лидирующих позиций при разработке ИИ.

Наибольшим достоинством языка является многофункциональность, среди прочих:

Для новичков важным достоинством Java станет наличие многочисленных бесплатных уроков в сети. Обучение Java является максимально комфортным и удобным для большинства студентов и новичков.

Среди особенностей языка стоит выделить:

При создании проектов на Java пользователь сталкивается с более привлекательным и доступным интерфейсом, что всегда притягивает аудиторию.

Prolog

Данный вариант относится к интерактивным языкам, которые работают по символической системе. Он популярен для использования в отношении проектов, требующих высокие логические способности. Язык имеет мощную и удобную основу, она активно используется в отношении программирования non-численного типа. На основании Prolog`а часто создаются доказательства теорем, проводится взаимодействие с понятным человеческим языком, используется для создания систем экспертной оценки.

Пролог относится к декларативным типам языка, которые используют формальное или образное «мышление». Среди разработчиков ИИ приобрёл хорошую славу благодаря оптимальным обструкционным типам работы, встроенным алгоритмам анализа, недетерминизма и т.д. Всё в сумме можно описать так: Prolog – многофункциональная платформа для программирования ИИ.

Python

Python активно применяется в программировании благодаря чистому синтаксису и логическому, строгому грамматическому построению программы. Немаловажную роль играет и удобный дизайн.

В основе используются многочисленные структурные алгоритмы, бесчисленные фреймворки для отладки, оптимальным показателям взаимодействия низкого и высокого уровня написания кода. Все перечисленные достоинства обеспечивают должное влияние в сфере создания искусственного интеллекта.

История развития ИИ

Спустя 4 года (1965 год) был запущен искусственный интеллект « Dendral ». Задача системы заключалась в выявлении молекулярной и атомной структуре соединений органического происхождения. Для написания был использован LISP.

«Weizenbaum» в 1966 году запустил проект Элиза, который впервые предполагал проведение беседы с роботом. Самой известной моделью являлся «Доктор», который позволял отвечать на поставленные запросы в форме психотерапевта. Для реализации проекта потребовалось сопоставление нескольких образцов технического достижения своего времени. Впервые Элиза увидел мир на SPLIP, но для отработки списка запущен «Weizenbaum». Немногим позже проект переработан на другую платформу – LISP.

За последние 15 лет было представлено многочисленное количество изобретений: «Деннинг» (сторожевой робот), «Predator» (беспилотник), «АЙБО» (собака), «АСИМО» от Honda и многие другие. Тенденция идёт к развитию данного направления, чего и стоит ожидать в ближайшем и дальнем бедующем.

Источник

Языки программирования искусственного интеллекта

Как и при разработке большинства программных приложений, у разработчика есть множество языков, которые можно использовать при написании искусственного интеллекта. Тем не менее, не существует идеального языка, который можно было бы назвать лучшим. Все языки программирования искусственного интеллекта используются и в равной степени необходимы.

Программирование искусственного интеллекта

« Python »

Python является одним из любимых языков программирования разработчиков при разработке ИИ благодаря простоте и универсальности синтаксиса. Python менее сложен по сравнению с C ++ и Java. Он используется на разных платформах, включая Linux, Windows, Mac OS и UNIX. Он также приятен из-за его функций, таких как интерактивный, интерпретируемый, модульный, динамический, переносимый и высокоуровневый, которые делают его более уникальным, чем Java.

Кроме того, Python – это мультипарадигмальное программирование, поддерживающее объектно-ориентированные, процедурные и функциональные стили программирования. Python поддерживает нейронные сети и разработку решений НЛП благодаря своей простой библиотеке функций и более идеальной структуре.

Разработчики, привыкшие использовать Python, сталкиваются с трудностями при адаптации к совершенно другому синтаксису, когда пытаются использовать другие языки для программирования систем искусственного интеллекта. В отличие от C ++ и Java, python работает с помощью интерпретатора, который замедляет компиляцию и выполнение при разработке ИИ. Не подходит для мобильных компьютеров. Для программирования искусственного интеллекта в приложениях для мобильных телефонов, Python непригоден из-за его слабого языка для мобильных вычислений.

C ++

C ++ – самый быстрый компьютерный язык, его скорость ценится в проектах программирования AI, которые чувствительны ко времени. Это обеспечивает более быстрое выполнение и имеет меньшее время отклика, которое применяется в поисковых системах и разработке компьютерных игр. Кроме того, C ++ позволяет широко использовать алгоритмы и эффективен в использовании статистических методов искусственного интеллекта. Другим важным фактором является то, что C ++ поддерживает повторное использование программ в процессе разработки благодаря наследованию и сокрытию данных, что позволяет экономить время и средства.

C ++ подходит для машинного обучения и нейронной сети.

C ++ подходит только для реализации ядра или базы конкретных систем или алгоритмов. Он очень сложен, и не подходит новичкам в использовании его для написания программ ИИ.

« Java »

Java является мультипарадигмальным языком, который следует объектно-ориентированным принципам и принципу Once Written Read / Run Anywhere (WORA). Это язык программирования AI, который может работать на любой платформе, которая его поддерживает, без необходимости перекомпиляции.

Java является одним из наиболее часто используемых языков не только в разработка искусственного интеллекта при программировании. Он выводит основную часть своего синтаксиса из C и C ++ в дополнение к меньшим инструментам, которые они используют. Java подходит не только для NLP и поисковых алгоритмов, но и для нейронных сетей.

Java медленнее, чем C ++, имеет меньшую скорость выполнения и большее время отклика. Несмотря на высокую переносимость, на старых платформах java потребует кардинальных изменений в программном и аппаратном обеспечении. Java также является незрелым языком программирования AI, так как в настоящее время все еще продолжаются некоторые его разработки, такие как JDK 1.1 в бета-версии.

« LISP »

LISP – это семейство языков программирования, является вторым старейшим языком программирования после «Фортрана». Со временем LISP стал сильным и динамичным языком в коде.

Некоторые считают LISP лучшим языком программирования AI из-за свободы, которую он предлагает разработчикам. LISP используется в AI из-за его гибкости для быстрого создания прототипов и экспериментов, что, в свою очередь, помогает LISP перейти на стандартный язык AI. Например, LISP имеет уникальную макросистему, которая облегчает исследование и внедрение различных уровней интеллектуального интеллекта.

LISP, в отличие от большинства языков программирования AI, более эффективен в решении конкретных задач, поскольку он адаптируется к потребностям решений, которые пишет разработчик. Он отлично подходит для проектов с индуктивной логикой и машинного обучения.

Немногие разработчики хорошо знакомы с программированием на «Лиспе». Будучи старинным языком программирования, LISP требует настройки нового программного и аппаратного обеспечения для его использования.

« Prolog »

Prolog поддерживает базовые механизмы, такие как сопоставление с образцом, структурирование данных на основе дерева и автоматическое возвращение в исходное состояние, необходимые для программирования AI. Помимо широкого использования в проектах ИИ, «Пролог» также используется для создания медицинских систем.

Несмотря на «древность» «Пролога», он не был полностью стандартизирован, некоторые его функции отличаются по реализации, что делает работу разработчика громоздкой.

Вы можете обсудить эту статью на нашем форуме, достаточно нажать на кнопку ниже.

Источник

Языки Data Mining и AI переживают бум

Индекс TIOBE на август 2021: Python опережает Java

Смартфоны много лет назад стали хитом, а за ними последовали языки программирования мобильных приложений. Достигший пика на третьей позиции Objective-C использовался только для iPhone. Сегодня ту же картину мы видим в Data Mining и искусственном интеллекте: языки программирования в этих областях переживают бум.

Ярчайший пример — Python, отвоевавший вторую позицию у Java. Благодаря этому возродился Fortran, но не только он. Подробности, которыми делимся к старту флагманского курса по Data Science, читайте под катом.

Удивительнее прорыва Fortran то, что спустя 15 лет снова входит в первую двадцатку Prolog. Неожиданное возвращение! Этот язык задействован в одном из самых известных движков ИИ — Watson от IBM. Единственное исключение — теряющий некоторые позиции R. Долю его рынка, по мнению генерального директора TIOBE Пола Янсена, съедает Python. Другие интересные события месяца: Rust переместился с #27 на #24, а Julia — с #35 на #26. Янсен считает, что они оба — сильные кандидаты на постоянное место в топ-20.

Индекс TIOBE — это обновляемый раз в месяц показатель популярности языков программирования. Рейтинги основаны на количестве квалифицированных инженеров по всему миру, курсах и сторонних поставщиках. Для расчёта используются популярные поисковые системы, такие как Google, Bing, Yahoo!, Wikipedia, Amazon, YouTube и Baidu. Важно отметить, что наш индекс — это не рейтинг лучших языков программирования или языков с большим числом строк кода.

Воспользоваться им можно, чтобы проверить актуальность ваших навыков программирования или принять стратегическое решение, какой язык взять на вооружение в новом проекте. Полное определение индекса TIOBE вы найдёте здесь.

Другие языки

Полный список 50 лучших языков программирования приведён ниже. Этот обзор публикуется неофициально, потому что мы могли пропустить какой-то язык. Если у вас сложилось такое впечатление, пожалуйста, сообщите нам об этом. Ознакомьтесь также с обзором всех языков программирования:

Следующие 50 языков

Следующий список — с 51 по 100. Поскольку различия относительно невелики, языки перечислены в алфавитном порядке.

ActionScript, Alice, Arc, Awk, B4X, bc, BCPL, Bourne shell, CFML, CL (OS/400), Clipper, CLIPS, Common Lisp, Eiffel, Elixir, Elm, Forth, Fortress, Haskell, Icon, Inform, Io, J#, Korn shell, LiveCode, Maple, Modula-2, MQL4, MUMPS, NATURAL, NXT-G, Oberon, OCaml, Occam, OpenEdge ABL, PL/I, PostScript, PowerShell, Pure Data, Q, REXX, Ring, RPG, Simulink, Smalltalk, Solidity, SPARK, Stata, Uniface, Xojo.

История с 1986 по 2021 с периодами в 5 лет

Чтобы увидеть общую картину, посмотрите на топ-10 языков программирования много лет назад. Пожалуйста, обратите внимание, что это средние позиции за 12 месяцев:

Есть 2 важных замечания.

Языка программирования SQL долгое время не было в индексе TIOBE. В 2018 году кто-то указал, что SQL — Тьюринг-полный язык. С этого момента SQL — часть индекса TIOBE. Таким образом, хотя этот язык очень стар, в индексе он имеет короткую историю.

Зал славы языков программирования

Ниже приведён список всех «Языков программирования года» в зале славы. Награда присуждается языку программирования, который выше других поднялся в рейтинге за год.

Баги и запросы на изменения индекса

Ниже топ-5 востребованных изменений и ошибок. Если у вас есть предложения, как улучшить индекс, без колебаний отправьте письмо.

Помимо «programming» есть запросы «programming with », « development» и « coding», их нужно учитывать.

Добавьте запросы не на английском языке. Идея — начать с китайской поисковой системы Baidu. Эта работа завершится в ближайшие несколько месяцев.

Добавьте список всех отклонённых запросов на изменение, чтобы свести к минимуму количество повторяющихся писем о Rails, JQuery, JSP и т. д.

Введите индекс TIOBE среди баз данных, систем управления конфигурацией ПО и фреймворков приложений.

Некоторые поисковые системы позволяют запрашивать добавленные в прошлом году страницы. Индекс должен отслеживать только недавно добавленные страницы.

Вопрос: Разрешено ли мне показывать индекс TIOBE в моём блоге/презентации/публикации?

Ответ: Да, единственное условие — ссылка на первоисточник — www.tiobe.com

Вопрос: Как я могу номинировать новый язык на включение в индекс?

Ответ: Если язык соответствует критериям включения в список (он Тьюринг-полный и о нём есть статья на Wikipedia, указывающая, что он относится к языкам программирования, а также он достаточно популярен (более 5000 просмотров по запросу « programming»), пожалуйста, напишите нам электронное письмо.

Вопрос: Я хотел бы иметь весь набор данных индекса TIOBE. Возможно ли это?

Ответ: Мы потратили много сил, чтобы получить все данные и поддерживать индекс TIOBE в актуальном состоянии. Чтобы немного компенсировать это, мы просим плату в размере 5000 долларов США за полный набор данных. Набор охватывает период с июня 2001 года по сегодняшний день. Он начался с 25 языков ещё в 2001 году и сегодня включает более 150 языков, индексируемых раз в месяц. Данные доступны в формате, разделённом запятыми. Чтобы узнать больше, пожалуйста, напишите нам.

Вопрос: Почему для расчёта рейтинга группы используется максимум, а не сумма?

Ответ: Можно сделать иначе, но оба подхода ошибочны. Взяв сумму, вы получите пересечение дважды. Взяв максимум, мы упускаем разницу. Что выбрать? Предположим, кто-то придумает новый поисковый запрос, который составляет 10 % от исходного. Если вы возьмёте максимум, ничего не изменится. Если взять сумму, то рейтинги вырастут на 10 %. Таким образом, получение суммы будет стимулом придумать всевозможные непонятные запросы. Вот почему мы решили взять максимум.

Правильный подход — взять сумму и вычесть пересечение. Это приведёт к взрыву дополнительных запросов. Предположим, что в языке есть группа из 15 терминов, тогда вам нужно выполнить 32 768 запросов (все комбинации пересечений). Так что это также кажется невозможным… Если у кого-то есть решение, пожалуйста, дайте нам знать.

Вопрос: Что случилось с Java в апреле 2004 года? Вы изменили методологию?

Ответ: Нет, в то время мы не меняли нашу методологию, но свою методологию изменил Google. Они провели общую проверку, чтобы избавиться от всех видов брошенных веб-сайтов и произошло огромное падение таких языков, как Java и C++. Чтобы свести к минимуму такие колебания, спустя несколько месяцев мы добавили поисковые системы Yahoo! и MSN.

С февраля 2003 года Python не опускался в индексе TIOBE ниже 13 места, а весь рейтинг указывает на стабильно большой интерес к искусственному интеллекту. Если вы хотите работать с ИИ или данными, предлагаем присмотреться к программе нашего курса по науке о данных, а если вам интереснее Python в целом, то вы можете обратить внимание на курс Fullstack-разработки на этом языке; также можно узнать, как прокачаться или начать карьеру в других направлениях IT:

Data Science и Machine Learning

Источник