Tematem, który ostatnio zyskuje zainteresowanie, jest programowanie Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence). Wszystkie startupy wkraczające w tę branżę, mają zagwarantowany wartościowy bonus. Jest to nowy i modny sektor, którego wszyscy inwestorzy chcą być częścią, zwłaszcza widząc prognozy wzrostu obrotów związanych z tą innowacją. Tylko w 2019 r. sektor ma wzrosnąć o 170% (Statista).
Dlatego też wszyscy szanujący się początkujący przedsiębiorcy powinni być zainteresowani poznawaniem sztucznej inteligencji, aby zrozumieć możliwości, jakie za sobą niesie. Dzisiaj, Startuppers Club poprowadzi Cię przez języki, które musisz znać, aby być na szczycie. Nawet jeśli nie chcesz tworzyć swojej firmy w oparciu o SI, miej na uwadze, że firmy rozpoczęły rekrutację w tym sektorze, a płace gwałtownie wzrastają. Może to być dobra okazja.
Wszystkie wymienione poniżej języki umożliwią tworzenie sztucznej inteligencji. Różnice dotyczą głównie łatwości opanowania kodu i społeczności, która go rozwija! Oto najczęściej używane języki i ich zalety/wady:
I – Python: niekwestionowany lider SI
Python jest preferowanym przez programistów językiem sztucznej inteligencji dzięki swojej prostocie. Składnia opracowana przez Pythona jest przystępna i można się jej łatwo nauczyć. W odniesieniu do uczenia maszynowego, język ten jest mniej skomplikowany niż Java czy C++. Co więcej, jego kod można zaadaptować do wielu platform programistycznych, na systemach takich jak: Windows, Linux, Mac OS i Unix. Dodatkowo, Python wspiera różne paradygmaty programowania, w tym funkcyjny, obiektowy i proceduralny.
Zalety Pythona
W Pythonie, faza rozwoju aplikacji zazwyczaj jest krótsza niż w językach takich jak Java czy C++.
Istnieje wiele bibliotek, które ułatwiają rozwój aplikacji. Wspomnijmy tutaj Pybrain, który jest używany w kontekście uczenia maszynowego.
Wady Pythona
W odróżnieniu od Java lub C++, Python pracuje z interpreterem, co spowalnia kompilację i wykonanie.
Python nie jest odpowiedni dla SI związanych z aplikacjami mobilnymi.
II – JAVA: zawodnik bez kompilacji
Java jest kolejnym językiem programowania, który pozwala na programowanie sztucznej inteligencji. Razem z Pythonem, jest jednym z najczęściej używanych języków dla SI. W rzeczywistości, technologia ta cieszy się dużym popytem.
Podobnie jak Python, Java jest językiem wieloparadygmatycznym. Jej składnia pochodzi głównie z języków C i C++.
Java dobrze nadaje się do przetwarzania języka naturalnego (NLP) i badań algorytmicznych, ale także do sieci neuronowej (seria algorytmów odtwarzających ludzką inteligencję).
Zalety Javy
W przeciwieństwie do C++, Java jest stosunkowo łatwa w użyciu i debugowaniu.
Java działa na wielu platformach dzięki technologii wirtualnej maszyny.
Graficzna reprezentacja własnych danych
Nie potrzebuje kompilacji
Słabe punkty Javy
Java jest wolniejsza od C++ i Pythona. W programach, zauważalny jest dłuższy czas reakcji i wolniejszego wykonywania.
III – C++ : pewna wartość SI
C++ jest najszybszym językiem, a jego szybkość jest bardzo ceniona w projektach z zakresu sztucznej inteligencji, które ograniczone są limitami czasowymi. Ten język programowania umożliwia szybkie wykonanie programu, a programy napisane w tym języku posiadają stosunkowo krótki czas reakcji, dzięki czemu użyteczny jest też w wyszukiwarkach lub grach komputerowych. C++ jest dopasowany od potrzeb uczenia maszynowego i sieci neuronowej.
Zalety C++
Dobrze przystosowane narzędzie do rozwiązywania złożonych problemów związanych ze sztuczną inteligencją.
Można znaleźć biblioteki o dość rozbudowanych funkcjach.
C++ to wieloparadygmatyczne narzędzie programistyczne, które wspiera programowanie obiektowe.
Słabe strony C++
Skomplikowany dla początkujących programistów
IV – LISP: stary outsider
LISP jest starym językiem programowania, do którego wprowadzano ulepszenia, aby uczynić go potężnym i dynamicznym językiem. Jest on jednak nadal znacznie rzadziej używany i wyszukiwany w sieci, niż poprzednie języki, zwłaszcza pod względem sztucznej inteligencji.
Niektórzy uważają LISP za najlepszy język programowania SI z powodu ogromnej wolności, jaką dają programistom. Rzeczywiście, LISP jest używany w SI ze względu na jego dużą elastyczność oraz szybkość w wydawaniu prototypów. Wreszcie, LISP, w odróżnieniu od większości języków, jest bardziej skuteczny w rozwiązywaniu konkretnych problemów, ponieważ dostosowuje się do potrzeb rozwiązania, które opracowuje profesjonalista IT. Działa on bardzo dobrze w projektach z zakresu logiki indukcyjnej i uczenia maszynowego.
Zalety Lispa
Szybki i skuteczny w fazie rozwoju, ponieważ kod jest wykonywany przez kompilator zamiast przez interpretera.
Słabe punkty Lispa
Naszym zdaniem, społeczność wspierająca ten język, jest zbyt mała, aby z łatwością znaleźć informacje, które nas interesują. Zwłaszcza jeśli jesteś początkujący.
Nie działa we wszystkich środowiskach, ze względu na swój wiek.
V – R: język statystyki
R jest jednym z najbardziej efektywnych języków programowania ukierunkowanego na analizę statystyczną i manipulowanie danymi. Używając języka R, z łatwością możesz tworzyć piękne opracowania dzięki używaniu wizualizacji danych czy formuł. R korzysta z wielu pakietów, takich jak RODBC, Gmodels, Claass i Tm, które są wykorzystywane do uczenia maszynowego i które sprawiają, że implementacja jest naprawdę prosta.
5 responses