Штучний інтелект змінює світ, яким ми його знаємо, від безпілотних транспортних засобів до віртуальних помічників. Але як можна створювати програми ШІ? Щоб освоїти розробку штучного інтелекту, ви повинні спочатку мати міцну основу в мовах програмування, розроблених спеціально для машинного навчання та науки про дані.
У цьому блозі буде досліджено 5 найкращих мов програмування, які варто вивчити для розробки штучного інтелекту, і чому вони необхідні для створення передових програм ШІ. Незалежно від того, початківець ви чи досвідчений розробник, цей посібник допоможе вам розкрити весь потенціал розробки ШІ.
Що таке ШІ?
Штучний інтелект (AI) відноситься до розробки комп’ютерних систем, які можуть виконувати завдання, які зазвичай вимагають людського інтелекту, наприклад візуальне сприйняття, розпізнавання мови, прийняття рішень і обробка природної мови.
ШІ досягається за допомогою алгоритмів, математичних моделей і статистичних методів, які дозволяють машинам навчатися та робити прогнози або рішення на основі вхідних даних.
Як створити програму штучного інтелекту?
Штучний інтелект зробив революцію у вирішенні проблем, представивши нові та складні інструменти. Однак штучний інтелект не є універсальним рішенням для вирішення всіх завдань програмування – розробка програми на основі штучного інтелекту потребує ретельного планування та розгляду.
Першим кроком до створення програми ШІ є визначення проблеми та визначення бажаного результату. Це допоможе вам вибрати відповідне рішення, орієнтоване на штучний інтелект, наприклад машинне навчання (ML) для обробки даних або комп’ютерне зір (CV) для отримання значущої інформації з цифрових зображень і відео.
Якість і кількість даних, оброблених за допомогою алгоритмів ШІ, також мають вирішальне значення. Алгоритми ШІ є потужними, але для отримання бажаних результатів потрібні високоякісні дані. Важливо переконатися, що дані перевіряються, очищаються та впорядковуються відповідно до конкретних вимог проекту.
Існує багато застосувань ШІ, і вибір найкращої мови програмування залежить від вимог вашого проекту. Різні мови програмування відмінно справляються з конкретними завданнями, пов’язаними зі штучним інтелектом, тому вибір відповідної мови залежить від того, чого потрібно досягти в певній програмі.
Вибрана вами мова програмування впливає на: ● Рівень простоти програмування програм ШІ. ● Набір інструментів, бібліотек і фреймворків у вашому розпорядженні. ● Наявність документації та підтримки з боку громади.
5 найкращих мов програмування для розробки ШІ:
П’ять найкращих мов програмування у сфері ШІ – це Python, C++, R, MATLAB і Java. Однак важливо подумати, яку мову вивчити спочатку, перш ніж заглиблюватися в кожну з них.
Загалом Python вважається ідеальною відправною точкою для початківців через його зручність, універсальність і велику кількість бібліотек машинного навчання. Після освоєння Python вибір мови, яку вивчати далі, повинен ґрунтуватися на індивідуальних кар’єрних прагненнях.
Python
Python, безсумнівно, є найбільш використовуваною мовою розробки ШІ. Його обширна бібліотека та набір інструментів, присвячений машинному навчанню та науці про дані, роблять його чудовою альтернативою для новачків. Python простий у вивченні та має легкий для читання синтаксис. Його привабливість пояснюється його адаптивністю до веб-розробки, аналізу даних і наукових обчислень.
Популярність Python у дослідженнях штучного інтелекту підтверджується тим фактом, що, згідно з дослідженням Kaggle 2021 року, це найпопулярніша мова програмування серед спеціалістів із обробки даних, крім того, такі компанії, як Google, Facebook і Microsoft, обирають Python для розробки штучного інтелекту.
Бібліотеки Python для розробки ШІ:
У Python є багато бібліотек і інструментів, розроблених спеціально для розробки ШІ. Деякі з популярних бібліотек включають:
● TensorFlow — це бібліотека програмного забезпечення з відкритим кодом для потоку даних і диференційованого програмування для різних завдань. Це популярна бібліотека для створення та навчання моделей машинного навчання.
● Keras: Keras — це високорівневий API нейронної мережі на основі Python, який може працювати поверх TensorFlow, CNTK або Theano. Він розроблений виключно для швидкого експериментування з глибокими нейронними мережами.
● Scikit-learn: Scikit-learn — це бібліотека мови програмування Python для машинного навчання, яка доступна безкоштовно. Він пропонує ряд алгоритмів для класифікації та кластеризації, включаючи, але не обмежуючись, підтримку векторних машин, випадкових лісів і k-середніх.
● PyTorch: PyTorch — це навчальна бібліотека штучного інтелекту з відкритим кодом на основі бібліотеки Torch. Цей інструмент знаходить застосування в різних сферах, включаючи, але не обмежуючись, обробку природної мови та комп’ютерне зір.
Р
R — це комп’ютерна мова та середовище для статистичних обчислень і графіки. Він популярний у програмах аналізу даних і машинного навчання. R пропонує широкий спектр статистичних і графічних підходів, а також великий набір пакетів машинного навчання й аналізу даних, таких як Caret, MLR і Tidymodels. Сильна сторона R полягає в статистичному аналізі, завдяки чому він добре підходить для додатків штучного інтелекту з інтенсивним об’ємом даних.
Він має широкий спектр статистичних моделей, таких як лінійна та нелінійна регресія, аналіз часових рядів і аналіз виживання. R також є чудовою мовою візуалізації даних, яка спрощує створення інтерактивних діаграм і графіків для візуалізації результатів моделей ШІ.
Через видатну роль R у розробці штучного інтелекту було створено різні спеціалізовані пакети та бібліотеки, зокрема пакет глибокого навчання KerasR і пакет навчання з підкріпленням Reinforcement Learning.
Бібліотеки R для розробки ШІ:
Існує кілька бібліотек R, які зазвичай використовуються для розробки ШІ. Деякі з них:
● каретка: повна бібліотека для машинного навчання, включаючи попередню обробку даних, вибір функцій, налаштування моделі та оцінку. ● mlr: інтерфейс високого рівня для кількох алгоритмів машинного навчання, включаючи глибоке навчання, векторні машини підтримки, випадкові ліси тощо. ● mxnet: гнучка та ефективна бібліотека для глибокого навчання з підтримкою розподіленого навчання та різноманітних мов програмування.
Java
Java — це високопродуктивна мова програмування, яка використовується в різних секторах, включаючи дослідження штучного інтелекту. Java чудово підходить для створення моделей машинного навчання завдяки своїм потужним можливостям об’єктно-орієнтованого програмування та повній підтримці бібліотек.
Java використовується для створення програм ШІ, таких як чат-боти, віртуальні помічники та системи розпізнавання мовлення. Основні бібліотеки Java, які використовуються в розробці ШІ, включають Weka, Deeplearning4j і Mahout.
Обробка природної мови, ідентифікація зображень і розпізнавання аудіо – це кілька програм ШІ, які використовують Java. Deeplearning4j, DL4J і Neuroph є основними бібліотеками Java для розробки ШІ.
Бібліотеки Java для розробки ШІ:
● Deeplearning4j, бібліотека глибокого навчання, спеціально розроблена для роботи на віртуальній машині Java. Він забезпечує підтримку різноманітних алгоритмів глибокого навчання, включаючи згорточні та рекурентні нейронні мережі. ● Weka – це ще одна бібліотека, яка надає колекцію алгоритмів для машинного навчання. Ці алгоритми розроблені для виконання таких дій з аналізу даних, як попередня обробка, класифікація, кластеризація та регресія, серед іншого. ● Нарешті, Apache Mahout — це бібліотека машинного навчання, яка включає алгоритми для кластеризації, класифікації та спільної фільтрації та може використовуватися для створення масштабованих програм машинного навчання, які працюють на Apache Hadoop.
C++
C++ — популярна мова програмування для створення високопродуктивних систем, і штучний інтелект не є винятком. Це чудова альтернатива для створення додатків ШІ завдяки його швидкості, ефективності та здатності обробляти величезні набори даних. C++ широко використовується для розробки систем комп’ютерного зору та обробки природної мови.
C++ добре відома своєю швидкістю та продуктивністю, що робить її ідеальною мовою для розробки високопродуктивних систем ШІ. Це популярний вибір для створення додатків, які вимагають багато обчислень і обчислювальної потужності, наприклад комп’ютерного зору та робототехніки.
C++ є мовою високого рівня, що означає, що вона ближча до людської мови та легша для читання та запису, ніж мови низького рівня, такі як асемблер. Він широко використовується при розробці операційних систем, драйверів пристроїв та іншого системного програмного забезпечення. Він також використовується для розробки великомасштабних програмних додатків, таких як відеоігри, фінансові системи та наукове моделювання.
C++ — це мова програмування, яка постійно розвивається, і нещодавно в цій мові відбулося кілька розробок. Наступна версія стандарту C++, C++23, наразі знаходиться в розробці та, як очікується, представить кілька нових функцій, зокрема вдосконалення модулів і співпрограм.
Бібліотеки C++ для розробки ШІ:
Численні широко використовувані бібліотеки C++ доступні для розробки ШІ. До них належать:
● TensorFlow, бібліотека машинного навчання з відкритим кодом, розроблена Google, яка широко використовується для побудови нейронних мереж та інших програм ШІ.
● Caffe — ще один фреймворк глибокого навчання C++, який полегшує розробку ефективних і виразних моделей штучного інтелекту, особливо для завдань комп’ютерного зору та розпізнавання зображень.
● Shark — це також адаптована бібліотека C++ для машинного навчання, яка пропонує різноманітні алгоритми для навчання на основі ядра, лінійної та нелінійної оптимізації та нейронних мереж.
MATLAB
MATLAB — це мова програмування високого рівня та інтерактивне середовище, яке широко використовується в різних галузях, таких як інженерія, фізика, математика та фінанси. Це потужний інструмент для чисельних обчислень і аналізу даних, здатний обробляти складні математичні операції, такі як маніпулювання матрицею, розв’язування систем рівнянь і оптимізація.
MATLAB особливо популярний серед інженерних та наукових спільнот завдяки своїй здатності швидко створювати прототипи та тестувати алгоритми, а також багатим можливостям візуалізації. Однією з переваг MATLAB є його обширна бібліотека вбудованих функцій і наборів інструментів, які дозволяють користувачам ефективно виконувати широкий спектр завдань, від обробки сигналів і аналізу зображень до проектування системи керування та фінансового моделювання.
Крім того, MATLAB має зручний інтерфейс, який дозволяє легко писати та налагоджувати код, а також візуалізувати й аналізувати дані. MATLAB підтримує створення автономних програм та інтеграцію з іншими мовами, такими як C++ і Java.
Кумедний факт!
Чи знаєте ви, що спочатку курс машинного навчання Ендрю Нга викладався з MATLAB? Однак у 2022 році, коли Ендрю та його команди з DeepLearning.AI і Стенфордського університету оновили спеціалізацію з машинного навчання, вони значно покращилися, перейшовши на Python.
Рекомендується не намагатися вивчати дві мови одночасно. Натомість на першому етапі віддайте перевагу тому, щоб опанувати Python. Досягнувши певного рівня володіння Python, ви зможете розширити свій кругозір відповідно до своїх професійних цілей.
Не використовуйте ці мови програмування!
Хоча немає конкретної мови програмування, яку можна назвати «поганою» для штучного інтелекту, деякі мови можуть не підходити для певних завдань ШІ.
● Наприклад, такі мови, як C і Assembly, які є мовами низького рівня, можуть бути не найкращим вибором для розробки програм ШІ через їхню складність і відсутність вбудованої підтримки абстракцій високого рівня, які зазвичай використовуються в ШІ. ● такі мови, як PHP і Ruby, які в основному розроблені для веб-розробки, можуть не підходити для завдань ШІ, оскільки їм бракує надійних бібліотек і інструментів, спеціально розроблених для ШІ. ● Fortran в основному віддають перевагу вченим та інженерам, але його важко освоїти, і йому бракує численних зручних для користувача функцій, що ускладнює розробку.
Мови програмування, що використовуються в технології блокчейн
У розробці блокчейнів використовується кілька мов, наприклад
● Solidity, Rust і Go. Solidity є найпопулярнішою мовою для розробки смарт-контрактів на блокчейні Ethereum, тоді як Rust і Go набувають популярності для створення інфраструктури блокчейну та децентралізованих програм. ● Крім того, існують спеціальні фреймворки та інструменти розробки блокчейнів, які використовують мови програмування та ШІ, такі як Hyperledger Fabric, Corda та TensorFlow. Ці інструменти та фреймворки дозволяють розробникам створювати програми на основі блокчейну з підвищеною безпекою, масштабованістю та продуктивністю.
Кумедний факт!
Lisp, який був винайдений у 1958 році Джоном Маккарті, має багату історію використання в дослідженнях і розробках штучного інтелекту (ШІ). Насправді Lisp була однією з перших мов програмування, яка використовувалася для ШІ, і її часто називають «мовою ШІ». Незважаючи на свій вік, Lisp залишається популярною мовою в спільноті штучного інтелекту і все ще широко використовується сьогодні.
По суті, Lisp є другою найстарішою мовою програмування високого рівня, яка все ще широко використовується, після FORTRAN. Довговічність і незмінна актуальність Lisp є свідченням його універсальності та потужності, особливо в області ШІ.
Висновок:
Вибір правильної мови програмування має важливе значення для розробки ШІ, а вибір мови залежить від конкретних вимог програми ШІ. Python є найпопулярнішою мовою для розробки ШІ, за нею йдуть R, Java, C++ і MATLAB. Ці мови пропонують потужні бібліотеки та інструменти для створення та розгортання моделей ШІ. Бути в курсі останніх розробок у мовах програмування ШІ також має вирішальне значення для створення ефективних і відповідальних програм ШІ.
https://nftstudio24.com/5-essential-programming-languages-for-mastering-ai/