AI に最適なプログラミング言語

はじめに

人工知能は予想外の方法で世界を変えました。多くの人、特に新しい世代は、AI が私たちの生活にずっと存在していると感じているため、気づいていません。しかし、パーソナライズされたレコメンデーションからソーシャルヒューマノイドロボットまで、すべてのアルゴリズムが登場したのはここ数十年です。しかし、これらはAIの世界的な影響の例に過ぎません。身近なところでは、企業がAIを活用して生産、運用、顧客体験を向上させています。この記事では詳しく説明します。 どのプログラミング言語がAIに最適か そしてそれらを使って何ができるか。

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Python

Python は、高水準で汎用性が高く、読みやすく、習得しやすいプログラミング言語です。それは シンプルな構文 オブジェクト指向プログラミングは、最も複雑な AI プログラムの作成に役立ちます。1990 年代にグイド・ヴァン・ロッサムによって開発された Python には、現在 繁栄するコミュニティ これはこのプログラミング言語で革新をもたらし、Pandas、SciPy、Nltk、PyTorch、Keras、Theanoなど、事前に設計された豊富なライブラリとフレームワークを備えたアプリケーションを継続的に作成しています。これがこれです。 最もポピュラーな AI 用プログラミング言語詳細については、こちらをご覧ください。開発者にとっては常に最高の選択肢です。

ただし、プロジェクトに最適なプログラミング言語はまったく異なる場合があります。他の人気の AI 用プログラミング言語を見直して、自分に最適なものを見つけましょう。

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Java

ほとんどの場合、Java は AI に最適な言語として Python に次いで第 2 位にランクされています。その品質が最高であることから、最も有力な候補の 1 つとなっています。 人工知能開発、簡単なデバッグやシンプルな構文など。さらに、Java には次の機能があります。 優れた生産価値、スムーズな統合、迅速な実行、および迅速なランタイム、これらはすべて AI が必要とするものです。そうです。 実装しやすい さまざまなプラットフォームで使用されているため、非常に愛されています。Java コミュニティは豊かで活発で、開発者はお互いから学び、新しい AI ソリューションをより早く考えることができます。有名な FaceApp と Google アシスタントはどちらも Java で構築されています。Java で AI プログラムを開発する際に使用できるライブラリには、ディープ Java ライブラリ、KubeFlow、OpenNLP、Java 機械学習ライブラリ、Neuroph などがあります。

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C# & C++

C# と C++ は、人工知能アプリケーションを構築するための多くのツールを含むオブジェクト指向言語です。C++ は C# よりも AI ビジネスで注目を集めています。 長い間使用されてきた低レベルのプログラミング言語。 AI開発には幅広い用途があります。その強みは 迅速な処理速度 これにより、複雑な機械学習モジュールを処理し、高効率で実行できます。C++ でニューラルネットワークを構築し、ユーザーコードを機械が理解できるものに変換できます。1983 年に作成されたこの言語は「最速のコーディング言語」という称号を獲得しているため、AI 開発のスピードは保証されています。

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R

ロス・イハカとロバート・ジェントルマンは、次のことに焦点を当てた言語を実装するために1993年に最初にRを作成しました。 統計計算とグラフィカルモデリング。R は、統計学者、経済学者、遺伝学者、農学者、生物学者、およびビジネス界で使用されています。現在では、次のような用途にも使用されています。 AI アルゴリズムの開発 使いたい企業にとっては最高のプログラミング言語です の統計モデル 機械学習。 最大の強みの1つは、ラピッドプロトタイピングと探索的モデルセクションを容易にするインタラクティブな環境です。最も人気のあるライブラリには、RevoScaler、MASS、plyr、Caret、mlr、XGBoostなどがあります。

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JavaScript

JavaScript すでにJavaScriptで書かれたAIライブラリがあり、 別のプログラミング言語を必要とせずに AI アプリケーションを開発できます。Webブラウザーのクライアント側で実行できることもあり、AIで有名になりましたが、 フレキシブル 一般的な言語。このプログラミング言語には、AI の開発に役立つ機械学習ライブラリとモジュールがあります。TensorFlow.js は、機械学習のトレーニングとデプロイのための JavaScript フレームワークです。その他の一般的なライブラリとフレームワークには、ConvNet.js、Math.js、Brain.js、Node-Fannなどがあります。

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ジュリア

Juliaは2012年にMITで開発された新しい言語の1つで、AI開発で人気が高まったのはごく最近のことです。高価なものにも対応できる能力があります。 数値解析 そして大規模なデータセット。Juliaのおもしろい特徴はそれができることです アルゴリズムを研究論文から直接コードに翻訳します。 ジュリアはこんな方に適した言語です ビッグデータ HadoopやSparkなどのデータベースで実行でき、複数のマシンに簡単に分散できるため、大規模なプロジェクトにも使用できます。ジュリアはとても 高性能言語 Python と R のバックグラウンドを持つ開発者に最適です。最も人気のあるライブラリは DataFrame、ディストリビューション、JuMP です。

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人工知能プログラミングのためのその他の言語

上記の言語以外にも、人工知能の開発にはさらに多くの言語が競合しています。これらの言及されていないヒーローには以下が含まれます。 行く、マトラブ、ハスケル、プロローグ、LISP、ウォルフラム、ラストと、AI開発の夢を実現するのに役立つ無限のフレームワークとライブラリもあります。リストは続いていきますが、 PythonがAI開発に最適な言語であるという点で、企業、開発者、企業の間で満場一致の合意があるようです。

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結論

多くの企業がビジネスを拡大し、より良い成果を上げるのに役立ったため、より多くの企業がAIを業務に統合することを検討しています。要するに、AI はさまざまなプログラミング言語を使用して多くの企業によって実装されてきました。どの言語が自分に最も適しているかは、その内容、経歴、これらの言語に慣れているかどうかなど、多くの要因によって決まります。

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