De 10 beste programmeertalen voor AI en machine learning

De wereld zag enkele grote en opmerkelijke ontdekkingen in de 20e eeuw. Kunstmatige intelligentie is er een van. Er was een tijd dat AI en Machine Learning (ML) niet konden worden toegepast vanwege een gebrek aan rekenkracht. Maar de computers van vandaag zijn robuust genoeg om Machine Learning-algoritmen aan te kunnen. Daarom domineren AI en ML op bijna elk gebied. Machine Learning en AI zijn nu een waardevolle vaardigheid. Om het te gebruiken, moet u echter een specifieke programmeertaal leren van verschillende programmeertalen voor kunstmatige intelligentie en machine learning. Vandaag zullen we je helpen bij het kiezen van een geschikte programmeertaal om op dit gebied te werken.

Beste programmeertalen voor AI en machine learning

Om de technologische vooruitgang het hoofd te bieden, moet je Al en ML . leren. Het is niet zo ingewikkeld als het lijkt. Maar eerst moet je een programmeertaal kiezen en doornemen. En daar komen we binnen. We hebben de top 10 programmeertalen voor kunstmatige intelligentie en machine learning op een rij gezet om voor uw gemak te leren.

01. Python

Python is de onbetwistbare leider onder ML- en AI-programmeertalen. De taal wordt veel gebruikt omdat het een zeer eenvoudige syntaxis heeft en veelzijdig is. Ongeveer 57% van de datawetenschappers gebruikt Python regelmatig. Python is best handig in AI en ML. Het is open source. Dat betekent dat ontwikkelaars het op hun manier kunnen aanpassen.

Bovendien zijn er veel ingebouwde Python-bibliotheken alleen voor AI en ML. Datawetenschappers gebruiken Scikit-Learn uitgebreid voor trainingsmodellen. Tensorflow en Keras zijn de laatste tijd enorm populair geworden in de AI-industrie. U kunt deep learning-projecten en software bouwen met PyTorch. Daarnaast zijn er duizenden AI- en ML-modellen in Python op internet aanwezig. Kortom, Python is nu de pionier van AI en ML.

Belangrijkste kenmerken van Python

Python is zo eenvoudig dat datawetenschappers gemakkelijk de taal kunnen leren en AI-projecten kunnen maken.
Het is niet nodig om de broncode opnieuw te compileren, dus ontwikkelaars kunnen enkele wijzigingen aanbrengen en de resultaten gemakkelijk bekijken.
Python is besturingssysteemonafhankelijk. U kunt Machine Learning ontwikkelen op elk van de op de markt beschikbare besturingssystemen.
Python is heel eenvoudig te lezen, dus elke Python-ontwikkelaar kan de code van zijn collega's begrijpen en deze wijzigen, kopiëren of delen.
De taal heeft specifieke bibliotheken voor datavisualisatie, bijvoorbeeld Matplotlib, seaborn, enz. U kunt er elk type diagrammen en grafieken mee maken.

02. Lisp

Van alle andere talen voor kunstmatige intelligentie en machine learning is Lisp de oudste. Het bestaat al sinds 1958. De taal is AI-gecentreerd en wordt enorm gebruikt bij AI-ontwikkeling. Lisp is niet gemakkelijk en niet snel. Maar in het geval van AI doet het het werk. Bovendien staat het bekend omdat het zich sterk richt op architectuur.

Er zijn verschillende opvattingen over de schoonheid van deze taal, en veel moderne programmeurs zien het als "ogen openen" of zelfs "verhelderend". Hoewel de populariteit van Lisp niet is zoals die van Python, C++, Javascript, gebruiken mensen het nog steeds in specifieke behoeften van Al.

Belangrijkste kenmerken van Lisp

Het past zich gemakkelijk aan aan de oplossingen voor unieke behoeften. De taal ondersteunt ook rapid prototyping.
Lisp is machine-onafhankelijk. Dat betekent dat het op bijna elk type computer draait met enige hardware-eigenschap.
Hiermee kunnen de programma's dynamisch worden bijgewerkt. Het biedt foutopsporing op hoog niveau.
Biedt een handig macrosysteem.
Het biedt een breed scala aan gegevenstypen, zoals structuren, lijsten, objecten, vectoren, instelbare arrays, hash-tabellen en symbolen.

03. R: Een statistische taal

Als het gaat om statistische berekeningen, is de eerste taal die in je opkomt R. Machine Learning is in feite de toepassing van statistiek en wiskunde. R is gewoon de beste programmeertaal in statistische berekeningen. Mensen gebruiken het ook voor datavisualisatie.

R heeft een opdrachtregel. Bovendien heeft het IDE's zoals RStudio en Jupyter. Ze concentreren zich op gebruiksgemak en bieden verschillende bronnen voor het beheren van uw bibliotheken of het tekenen van geavanceerde diagrammen.

Belangrijkste kenmerken van R

De R-software is open source. Het is gratis en kan worden aangepast en aangepast aan de eisen van de gebruiker en het project.
De taal kan statische afbeeldingen en hoogwaardige visualisaties produceren.
Een enorm aantal gebruikers geeft een grote community.
Comprehensive R Archive Network of CRAN biedt meer dan tienduizend pakketten om machine learning-problemen op te lossen.
De taal heeft geen compiler nodig omdat het een geïnterpreteerde taal is.

04. proloog

Prolog is gemaakt in 1960. De afkorting is "Programmeren in Logic"."De taal is een beetje anders dan andere AI- en ML-programmeertalen. Het is een logische taal die niet lijkt op de klassieke talen voor AI. Automatisch backtracken is een basistool van Prolog. Zo is patroon matching. Bij het kiezen om AI-programmeertalen te leren, kiest niet elke AI-programmeur voor Prolog.

Belangrijkste kenmerken van Prolog

Prolog kan recursie en lijsten natuurlijk aan. Het geeft de taal een extra privilege.
Het werkt heel goed in natuurlijke taalverwerking. De eerste chatbot, ELIZA, is ontwikkeld met prolog.
De taal is declaratief van aard. Het drukt de logica uit in relaties, weergegeven als feiten en regels.
Visual Prolog Integrated Development Environment is de IDE van Prolog. U kunt toepassingen maken en ze ermee testen.
De Visual Prolog-compiler is een geoptimaliseerde compiler, wat de codecompilatie handig maakt.

05. Julia

Er zijn veel programmeertalen voor kunstmatige intelligentie en machine learning op dit gebied. Maar geen van hen is tegelijkertijd eenvoudig en efficiënt. Julia is in dit geval echter anders. Julia is snel en heeft een vergelijkbare gemakkelijke syntaxis. Kun je je een taal voorstellen die zo snel is als C en een syntaxis zo eenvoudig als Python?? Nou, Julia heeft het. Daarom overwegen veel datawetenschappers Julia in te zetten op het gebied van AI.

Belangrijkste kenmerken van Julia

Gebruikt bij de analyse van IoT-gegevens. Er zijn al verschillende intelligente systemen mee gebouwd.
Erg handig bij het herkennen van patronen en het verwerken van afbeeldingen.
De belangrijkste businesscase voor Julia is dat het een dynamische taal is die dicht bij Python ligt, maar qua efficiëntie concurreert met statische talen.
In Julia kun je de C-objectcode op elk moment aanroepen.

06. C++ voor AI en machine learning

Als er een marathoncompetitie zou zijn tussen programmeertalen, zou C++ de eerste zijn. Het heeft de titel "De snelste programmeertaal".” Dat zijn ontwikkelaars die het gebruiken om games, apps en zoekmachines te bouwen. Deze AI-programmeertaal is voornamelijk gebruikt om cloudsystemen, banksystemen en bedrijfssoftware te bouwen. C++ heeft met name bibliotheken beschikbaar voor machine learning en neurale netwerken in AI-programmering die het gemakkelijker maken om complexe algoritmen sneller uit te voeren.

Belangrijkste kenmerken van C++

Het maakt gebruik van objecten tijdens het programmeren. De objecten helpen u bij het oplossen van problemen met betrekking tot gegevensstructuur, gegevensinkapseling en polymorfisme.
De taal is machine-onafhankelijk. Dezelfde code draait in elk soort besturingssysteem.
C++ is een op compilers gebaseerde taal. Daarom is de taal sneller dan de meeste andere talen.
De taal heeft het gebruik van pointers. Dynamische geheugentoewijzing is mogelijk dankzij dit kenmerk.
De context van C++ is heel eenvoudig. Daarom kiezen beginners de taal om te leren programmeren.

07. Java

Java is 's werelds meest gebruikte programmeertaal. Veel mensen gebruiken het voor AI-ontwikkeling. Het is gemakkelijk te implementeren op verschillende platforms dankzij de technologie voor virtuele machines. Dat betekent dat je het niet opnieuw hoeft te compileren als het eenmaal geschreven en gecompileerd is op één platform. Dit principe wordt de "WORA" genoemd (Once Written Read/Run Anywhere).

Belangrijkste kenmerken van Java

Java heeft een Machine Learning-bibliotheek. U kunt machine learning en op AI gebaseerde modellen maken met behulp van de bibliotheken.
De taal is een sterke objectgeoriënteerde programmeertaal die het mogelijk maakt om complexe problemen op te lossen.
Het helpt de ontwikkeling van virusvrije, manipulatievrije systemen met de stabiele Java-functie. Technieken voor authenticatie zijn gebaseerd op public-key encryptie.
De Java-compiler is architectuurneutraal. U kunt de gecompileerde code op veel processors uitvoeren.
Deze ontwerpfunctie maakt het voor ontwikkelaars mogelijk om meeslepende apps te maken die soepel kunnen werken.

08. Haskell

Haskell is de keuze van veel mensen om modellen voor kunstmatige intelligentie en machine learning te maken. Het heeft attributen zoals de lijst, Lazy-evaluatie en LogicT. De taal biedt een oneindige gegevensstructuur, wat uitstekend is voor zoekbomen. Dankzij de functies van de taal kan deze worden gebruikt in AI en ML. In het begin vinden velen het storend om met grafieken te werken, wat het enige nadeel van de taal is the.

Belangrijkste kenmerken van Haskell

Het heeft een automatisch geheugenbeheersysteem dat de veiligheid van het geheugen garandeert.
De taal heeft een vuilnisophaalfunctie. De functie maakt het geschikt voor een hogere productiviteit van ontwikkelaars.
Haskell ondersteunt inspectie en generatie van de abstracte syntaxisboom van het programma.
Het heeft een functie genaamd Template Haskell en wordt gebruikt om de compile-time te testen en het genereren van boilerplate te automatiseren.

09. Scala voor machinaal leren

Als het op coderen aankomt, haten veel mensen Java vanwege de opgeblazen en afleidende eigenschappen - en dat is volkomen normaal. De ontwikkelaar heeft Scala echter gemaakt om een taal te maken met de goede kanten van Java en tegelijkertijd de slechte kanten te vermijden. De taal is compatibel met Java-bibliotheken. Als gevolg hiervan heeft het een statisch type systeem. In tegenstelling tot Python is het een gecompileerde taal die de uitvoering van de code sneller maakt. Scala heeft veel functies die het de moeite waard maken om als programmeertaal voor kunstmatige intelligentie te gebruiken.

Belangrijkste kenmerken van Scala

Hoewel de taal geen flexibiliteit en vrijheid heeft zoals Python, is hij extreem stabiel.
Scala is een programmeertaal voor ondernemingen, en het is handig als het gaat om het bouwen van big data-aangedreven apps die enorme hoeveelheden gegevens kauwen.
In Scala hoeft u het gegevenstype en het functieretourtype niet specifiek te vermelden. De Scala is slim genoeg om de gegevensvorm af te leiden.
De taal past het principe van onveranderlijkheid toe. De variabelen zijn onveranderlijk. Onveranderlijk houdt in dat je de waarde ervan niet kunt veranderen.
Scala biedt de standaardbibliotheek met het actormodel. Door de actor te gebruiken, kunt u gelijktijdigheidscode schrijven.

10. AIML

AIML is afgekort tot Artificial Intelligence Markup Language. Het is in feite een op XML gebaseerde taal. Het wordt over het algemeen gebruikt bij het maken van software-agents in natuurlijke taal. AIML maakt het mogelijk om menselijke interfaces te ontwikkelen. De taal is niet zo ingewikkeld. Je kunt het vrij gemakkelijk onderhouden.

Belangrijkste kenmerken van AIML

Het grootste gebruik van AIML is het maken van Chatterbots en patroonherkenning.
De taal kan meerdere bots tegelijk aan.
Je kunt het met Python gebruiken om AI-software te maken.
Het is gewoon de koning van natuurlijke taalverwerking.

Eindelijk, Inzichten

Ik denk dat je je nu de eindeloze mogelijkheden van AI hebt gerealiseerd en de kansen die het kan bieden. AI en ML brengen een enorme verandering teweeg in elke sector en industrie. Het volgende tijdperk is het tijdperk van AI. De tijd is niet ver meer dat je overal zelfrijdende auto's zult zien. Daarom moet u kennis hebben van AI en de programmeertalen Kunstmatige Intelligentie en Machine Learning leren.

We hebben de beste ML- en AI-programmeertalen in dit artikel opgesomd. Nu is het jouw plicht om een taal te kiezen die past bij jouw behoeften. Het artikel helpt je bij het selecteren van een geschikte taal voor AI en ML. Maar toch kunnen er enkele punten ontbreken. Laat het ons weten als je iets bedenkt dat kan worden toegevoegd. Welkom in de wereld van AI!