एआई एडवांसमेंट के लिए 5 सर्वश्रेष्ठ प्रोग्रामिंग भाषाएं

कृत्रिम बुद्धि (मानव निर्मित मस्तिष्क शक्ति) आवेदन डिजाइनरों के अवसरों के एक ब्रह्मांड को खोलता है। एआई या गहन सीखने का शोषण करके, आप कहीं भी बेहतर ग्राहक प्रोफाइल, वैयक्तिकरण, और सुझाव, या अधिक शानदार शिकारी, वॉयस इंटरफ़ेस, या बुद्धिमान सहायता, या अपने आवेदन पर कुछ वैकल्पिक तरीकों से काम कर सकते हैं। आप उन अनुप्रयोगों को भी बना सकते हैं जो उन परिस्थितियों को देखते हैं, सुनते हैं और प्रतिक्रिया देते हैं जिन्हें आप कभी उम्मीद नहीं करते हैं।

कौन सी प्रोग्रामिंग भाषा की सलाह दी जाएगी कि आप एआई की अदलीकरण कैसे करें? जाहिर है, कई महान एआई और गहन सीखने पुस्तकालयों के साथ एक भाषा की आवश्यकता होगी। इससे भी अच्छा रनटाइम निष्पादन, महान उपकरण समर्थन, डेवलपर्स का एक विशाल स्थानीय क्षेत्र, और सहायक बंडलों की एक ध्वनि जैविक प्रणाली शामिल है। यह आवश्यकताओं का एक व्यापक रैंड डाउन है, फिर भी अभी भी बहुत अच्छे विकल्प हैं।

यहां दो उल्लेखनीय नोटिस के साथ एआई एडवांसमेंट के लिए छः सर्वश्रेष्ठ प्रोग्रामिंग बोलियों के लिए मेरी पसंद हैं। इन बोलियों का एक हिस्सा चढ़ाई पर है, जबकि अन्य फिसल रहे हैं। अभी भी दूसरों को आपके द्वारा रिकॉर्ड किए गए गहन सीखने के डिज़ाइन और अनुप्रयोगों पर उत्सुक होने के बारे में सोचने की आवश्यकता है। हम कैसे समझते हैं कि वे सभी कैसे ढेर करते हैं।

पायथन

नंबर एक पर, अभी भी पायथन। यह कैसे संभव है कि यह कुछ और होगा, वास्तव में? जबकि पायथन के बारे में परेशान चीजें हैं, यदि आप एआई काम पूरा कर रहे हैं, तो आप अधिक संभावना अधिक या बाद में पायथन का उपयोग नहीं करेंगे। क्या अधिक, अप्रिय धब्बे के एक हिस्से ने थोड़ा सा चिकना किया है।

जैसा कि हम 2020 में जाते हैं, पाइथन 2.x बनाम पायथन 3.x का मुद्दा हर महत्वपूर्ण लाइब्रेरी को पाइथन 3.x के रूप में बहुत ज्यादा परेशान कर रहा है और जल्दबाजी में पायथन 2.x मदद छोड़ रहा है। सब कुछ, आप आखिरी बार शोषण कर सकते हैं सभी नई भाषा में निर्णायक रूप से शामिल हैं।

और ध्यान रखें कि पायथन खराब सपनों को बंडल करना जहां कुछ अद्वितीय व्यवस्था कुछ हद तक अद्वितीय तरीके से टूट जाती है, फिर भी मौजूद है, आप एनाकोंडा का लगभग 95% समय का उपयोग कर सकते हैं और चीजों पर अत्यधिक तनाव नहीं कर सकते हैं। किसी भी मामले में, यह सुखद होगा कि पाइथन दुनिया आखिरी बार इस लंबे समय से खड़े मुद्दे को ठीक कर सकती है।

सभी चीजों पर विचार किया गया, पायथन में सुलभ गणित और विवरण पुस्तकालय विभिन्न बोलियों में व्यावहारिक रूप से बेजोड़ हैं। सुन्दर इतनी सार्वभौमिक बन गया है कि यह टेंसर कार्यों के लिए एक मानक एपीआई के बारे में है, और पांडा अजगर को अविश्वसनीय और अनुकूलनीय डेटाफ्रेम लाता है। नियमित भाषा हैंडलिंग (एनएलपी) के लिए, आपके पास सम्मानित एनएलटीके और चमकदार-त्वरित स्पैसी है। एआई के लिए, स्किकिट-सीखने के साथ लड़ाई है। गहराई से सीखने के संबंध में, वर्तमान पुस्तकालयों की संपूर्णता (टेंसरफ्लो, पाइटोर, चेनर, अपाचे एमएक्सनेट, थीनो, और इतने) की पूरी तरह से पायथन-फर्स्ट अंडरटेकिंग के संबंध में।

मान लीजिए कि आप Arxiv पर कला गहरा सीखने के शोध की स्थिति को समझते हैं, आप उन अधिकांश अध्ययनों की खोज करेंगे जो स्रोत कोड प्रदान करते हैं जो पायथन में ऐसा करते हैं। फिर, उस बिंदु पर पायथन पर्यावरण के विभिन्न टुकड़े हैं। जबकि ipython Jupyter नोटबुक बन गया है, और कम पायथन संचालित, आप किसी भी मामले में सबसे अधिक ज्यूपेटर नोटबुक ग्राहकों को ट्रैक करेंगे, और वेब पर साझा स्क्रैच पैड का विशाल बहुमत, पायथन का उपयोग करेगा। मॉडल भेजने के संबंध में, microservice डिजाइन और अग्रिम के दृष्टिकोण, उदाहरण के लिए, Seldon कोर का मतलब यह है कि आजकल पायथन मॉडल को चलाने के लिए असाधारण रूप से सरल है।

इससे बचने का कोई तरीका नहीं है। पायथन एआई रिसर्च के अत्याधुनिक भाषा में भाषा है, जिसे आप सबसे एआई और गहन सीखने की संरचनाओं के लिए ट्रैक करेंगे, और वह एआई वर्ल्ड में लगभग हर किसी के बारे में बात करता है। इसलिए, पायथन एआई प्रोग्रामिंग बोलियों में से पहला है, जिस तरह से आपके निर्माता व्हाइटस्पेस मुद्दों को अनिवार्य रूप से प्रत्येक दिन एक बार प्रकट करता है।

c ++

c ++ शायद एक एआई एप्लिकेशन को बढ़ावा देने पर आपका सबसे अच्छा विकल्प नहीं होने वाला है, फिर भी जब आपको ढांचे से निष्पादन के प्रत्येक अंक को लिखने की आवश्यकता होती है तो ऐसी स्थिति जो अधिक सामान्य हो जाती है क्योंकि गहन शिक्षा किनारे पर जाती है और आपको अपने मॉडल को संपत्ति बाध्य ढांचे पर चलाने की जरूरत है, यह एक बार फिर पॉइंटर्स के अनावश्यक ब्रह्मांड में एक बार फिर से उद्यम करने का एक आदर्श अवसर है।

सौभाग्य से, वर्तमान C ++ लिखने के लिए सुंदर हो सकता है (वास्तविक!)। आपके पास दृष्टिकोण का चयन है। आप या तो स्टैक के निचले हिस्से में एक डुबकी बना सकते हैं, एनवीआईडीआईएएस क्यूडा जैसे पुस्तकालयों का उपयोग अपने स्वयं के कोड को लिखने के लिए अपने स्वयं के कोड को लिखने के लिए कर सकते हैं जो आपके जीपीयू पर सीधे चलता है, या आप अनुकूलनीय महत्वपूर्ण स्तर के एपीआई को प्रवेश प्राप्त करने के लिए टेंसरफ्लो या pytorch का उपयोग कर सकते हैं। Pytorch और Tensorflow दोनों आप Python (या Pytorchs TorchScript उपसमर्थ के पायथन) में बनाए गए मॉडल को ढेर करने के लिए अनुमति देते हैं और उन्हें सीधे सी ++ रनटाइम में चला सकते हैं, जो आपको अनुकूलता विकसित करने के दौरान सृष्टि के लिए अनदेखा धातु के नजदीक को तैयार करते हैं।

तो, सी ++ टूल स्टैश के मूल टुकड़े में बदल जाता है क्योंकि एआई अनुप्रयोगों को लिट्टलस्ट इम्प्लांटेड फ्रेमवर्क से कोलोसल समूहों में सभी गैजेट्स में गुणा करते हैं। किनारे पर कृत्रिम बुद्धि का अर्थ है कि अब तक सटीक होने के लिए काफी मुश्किल है; आपको स्वीकार्य और त्वरित होना चाहिए।

जावा और अन्य jvm बोलीभाषा

बोलियों की जेवीएम समूह (जावा, स्कैला, कोटलिन, क्लोजर, और इसी तरह) एआई आवेदन उन्नति के लिए अविश्वसनीय निर्णय बरकरार रखता है। पाइपलाइन के सभी टुकड़ों के लिए आपके पास पुस्तकालयों की एक बहुतायत है, भले ही इसकी नियमित भाषा हैंडलिंग (कोरलप), टेंसर गतिविधियां (एनडी 4 जे), या एक पूर्ण जीपीयू-स्पेड अप गहन लर्निंग स्टैक (डीएल 4 जे)। इसके अलावा आप अपाचे स्पार्क और अपाचे हडोप जैसे विशाल सूचना चरणों के लिए सरल प्रवेश प्राप्त करते हैं।

जावा अधिकांश उद्यमों की सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली भाषा है, और नई भाषा जावा 8 और बाद के रूपों में सुलभ बनाता है, जावा कोड को लिखने से अपमानजनक अनुभव नहीं है, हममें से काफी बहुत याद करते हैं। जावा में एक एआई एप्लिकेशन को कंपोजिट करना एक स्पर्श थकाऊ महसूस कर सकता है, हालांकि यह व्यवसाय का ख्याल रख सकता है और आप अपने सभी मौजूदा जावा ढांचे का उपयोग उन्नति, संगठन और अवलोकन के लिए कर सकते हैं।

जावास्क्रिप्ट

आप शायद एआई अनुप्रयोगों को लिखने के लिए जावास्क्रिप्ट को विशेष रूप से सीखने के लिए नहीं जा रहे हैं, फिर भी Googles Tensorflow.js आपके प्रोग्राम में आपके केरा और टेंसरफ्लो मॉडल को आपके प्रोग्राम में या Node.js के माध्यम से GPU-Sped के लिए वेबजीएल का उपयोग करने के लिए एक आकर्षक विधि प्रदान करने के लिए आय प्रदान करता है अप गणना।

के बावजूद, वास्तव में एक बात जो हमने वास्तव में देखा है tensorflow.js के प्रेषण के बाद से जावास्क्रिप्ट इंजीनियरों का एक जबरदस्त जलप्रपात एआई अंतरिक्ष में बाढ़ है। मुझे लगता है कि इसमें शामिल जावास्क्रिप्ट जैविक प्रणाली की वजह से पाइथन जैसी बोलियों के विपरीत सुलभ पुस्तकालयों की गहनता नहीं है।

आगे, कार्यकर्ता पक्ष पर, वास्तव में पायथन विकल्पों में से एक के बजाय नोड.जेएस के साथ मॉडल संदेश देने के लिए काफी लाभ नहीं होता है, इसलिए हम देख सकते हैं कि जावास्क्रिप्ट-आधारित एआई अनुप्रयोग जल्द ही मुख्य रूप से स्थित कार्यक्रम बनाए गए हैं। हालांकि, यह वास्तव में मनोरंजन के लिए बहुत सारे दिलचस्प खुले दरवाजे सेट करते हैं जैसे कि इमोजी स्केवेंजर हंट।

स्विफ्ट

tensorflow के लिए स्विफ्ट। एक पूरी तरह से रचित, एसएएनएस क्रूफ्ट टेंसरफ्लो की कक्षा हाइलाइट्स में सर्वश्रेष्ठ प्रतिबंधित, और डिम विजार्ड्री जो आपको पायथन पुस्तकालयों को आयात करने की अनुमति देता है जैसे कि आप किसी भी मामले में पायथन का उपयोग कर रहे थे।

फास्टाई समूह अपनी प्रसिद्ध लाइब्रेरी के एक स्विफ्ट फॉर्म पर दूर हो रहा है, और एलएलवीएम कंपाइलर में टेंसर स्मार्ट के एक बड़े सौदे को स्थानांतरित करने के साथ मॉडल बनाने और चलाने के साथ अतिरिक्त प्रगति के बंच की गारंटी दी गई थी। क्या यह वर्तमान समय में तैयार है? असल में नहीं, हालांकि यह निश्चित रूप से अपेक्षा और आने वाली उम्र की ओर जाने वाली उम्र की ओर सीधे जा सकता है, इसलिए आपको स्विफ्ट के साथ क्या नया जांचना चाहिए।

r भाषा

r हमारे undown के निचले हिस्से में आता है, और इसकी गिरावट। आर वह भाषा है जो सूचना शोधकर्ताओं को प्यार करती है। फिर भी, विभिन्न सॉफ़्टवेयर इंजीनियरों नियमित रूप से अपने डेटाफ्रेम संचालित पद्धति के कारण कुछ हद तक बढ़ते हैं। ऑफ मौके पर कि आपके पास आर इंजीनियरों की समर्पित सभा है, यह अनुसंधान, प्रोटोटाइप और प्रयोग के लिए टेंसरफ्लो, केएआरएएस, या एच 2 ओ के साथ निगमन का उपयोग करने के लिए अच्छी तरह से बोला जा सकता है, हालांकि मुझे आश्चर्य है कि सृजन उपयोग के लिए आर का सुझाव देना या नहीं। निष्पादन और कार्यात्मक चिंताओं के कारण ग्रीनफील्ड सुधार के लिए। जबकि आप कलाकार आर कोड लिख सकते हैं जिसे सृजन श्रमिकों पर बताया जा सकता है, यह उस आर मॉडल को लेने और जावा या पायथन में इसे फिर से व्यवस्थित करने के लिए आसान नहीं होगा।