10 Bahasa Pengaturcaraan AI dan Pembelajaran Mesin Terbaik

Dunia melihat beberapa penemuan besar dan luar biasa pada abad ke-20. Kecerdasan Buatan adalah salah satu daripadanya. Ada masa ketika AI dan Mesin Belajar (ML) tidak dapat diterapkan karena kekurangan daya pengkomputeran. Tetapi komputer hari ini cukup kuat untuk menangani algoritma Pembelajaran Mesin. Itulah sebabnya AI dan ML berkuasa di hampir semua bidang. Pembelajaran Mesin dan AI adalah kemahiran yang berharga sekarang. Namun, untuk menggunakannya, anda harus mempelajari bahasa pengaturcaraan tertentu dari pelbagai bahasa pengaturcaraan Artificial Intelligence dan Machine Learning. Hari ini kami akan membantu anda dalam memilih bahasa pengaturcaraan yang sesuai untuk bekerja dalam bidang ini.

Bahasa Pengaturcaraan Pembelajaran AI & Mesin Terbaik

Untuk mengatasi kemajuan teknologi, anda harus belajar Al dan ML. Ia tidak begitu rumit sepertinya. Tetapi, pada mulanya, anda harus memilih dan menjalani bahasa pengaturcaraan. Dan di situlah kita masuk. Kami telah menyenaraikan 10 bahasa pengaturcaraan Artificial Intelligence dan Machine Learning untuk belajar untuk kemudahan anda.

01. Python

Python adalah pemimpin yang tidak dapat dipertikaikan antara bahasa pengaturcaraan ML dan AI. Bahasa digunakan secara meluas kerana mempunyai sintaks yang sangat sederhana dan serba boleh. Sebanyak 57% saintis data menggunakan Python secara berkala. Python cukup berguna dalam AI dan ML. Ia adalah sumber terbuka. Ini bermaksud pembangun boleh mengubahnya dengan cara mereka.

Lebih-lebih lagi, terdapat banyak perpustakaan Python terbina dalam hanya untuk AI dan ML. Para saintis data menggunakan Scikit-Learn secara meluas untuk model latihan. Tensorflow dan Keras baru-baru ini mendapat populariti besar dalam industri AI. Anda boleh membina projek dan perisian pembelajaran mendalam dengan PyTorch. Selain itu, beribu-ribu model AI dan ML di Python hadir di internet. Dengan kata lain, Python kini menjadi pelopor AI dan ML.

Ciri-ciri Utama Python

• Python begitu mudah sehingga para saintis data dapat mempelajari bahasa dengan mudah dan mula membuat projek AI.
• Tidak perlu menyusun semula kod sumber, jadi pembangun dapat melakukan beberapa pengubahsuaian dan melihat hasilnya dengan mudah.
• Python bebas daripada sistem operasi. Anda boleh mengembangkan Pembelajaran Mesin di mana-mana OS yang terdapat di pasaran.
• Python sangat mudah dibaca, jadi mana-mana pembangun Python dapat memahami kod rakan mereka dan mengubah, menyalin atau membaginya.
• Bahasa ini mempunyai perpustakaan khusus untuk visualisasi data-misalnya, Matplotlib, seaborn, dll. Anda boleh membuat sebarang jenis grafik dan grafik dengannya.

02. Lisp

Di antara semua bahasa Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin, Lisp adalah yang tertua. Ia telah wujud sejak tahun 1958. Bahasa ini berpusat pada AI, dan penggunaannya sangat besar dalam pengembangan AI. Lisp tidak mudah atau pantas. Tetapi dalam kes AI, ia berfungsi. Lebih-lebih lagi, ia terkenal kerana memberi tumpuan kepada seni bina.

Terdapat pandangan yang berbeza mengenai keindahan bahasa ini, dan banyak pengaturcara moden melihatnya sebagai "mata terbuka" atau bahkan "pencerahan". Walaupun populariti Lisp tidak seperti Python, C ++, Javascript, orang masih menggunakannya dalam keperluan khusus Al.

Ciri-ciri Utama Lisp

• Ia mudah disesuaikan dengan penyelesaian untuk keperluan unik. Bahasa itu juga menyokong penonjolan cepat.
• Lisp tidak bergantung kepada mesin. Ini bermaksud ia berjalan di hampir semua jenis komputer yang mempunyai harta perkakasan.
• Membolehkan mengemas kini program secara dinamik. Ia memberikan debug tahap tinggi.
• Menyediakan sistem makro yang mudah.
• Ini menyediakan pelbagai jenis data seperti struktur, daftar, objek, vektor, susunan laras, tabel hash, dan simbol.

03. R: Bahasa Statistik

Apabila berkaitan dengan pengkomputeran statistik, bahasa pertama yang terlintas dalam fikiran adalah R. Pembelajaran Mesin pada dasarnya adalah penerapan statistik dan matematik. R hanyalah bahasa pengaturcaraan terbaik dalam pengiraan statistik. Orang juga menggunakannya untuk visualisasi data.

R mempunyai baris arahan. Lebih-lebih lagi, ia mempunyai IDE seperti RStudio dan Jupyter. Mereka menumpukan pada kemudahan penggunaan dan menawarkan sumber yang berbeza untuk mengendalikan perpustakaan anda atau melukis gambar rajah yang canggih.

Ciri utama R

• Perisian R adalah sumber terbuka. Ia bebas kos dan boleh diubah suai dan disesuaikan mengikut kehendak pengguna dan projek.
• Bahasa dapat menghasilkan grafik statik dan visualisasi berkualiti tinggi.
• Sebilangan besar pengguna memberikan komuniti yang besar.
• R Archive Network atau CRAN yang komprehensif menawarkan lebih daripada sepuluh ribu pakej untuk menyelesaikan masalah pembelajaran mesin.
• Bahasa tidak memerlukan penyusun kerana ia adalah bahasa yang ditafsirkan.

04. Prolog

Prolog dicipta pada tahun1960. Singkatannya adalah “Programming in Logic."Bahasa ini sedikit berbeza daripada bahasa pengaturcaraan AI dan ML lain. Ini adalah bahasa logik yang tidak seperti bahasa klasik untuk AI. Backtracking automatik adalah alat asas Prolog. Begitu juga dengan pemadanan corak. Apabila memilih untuk mempelajari bahasa pengaturcaraan AI, tidak setiap pengaturcara AI memilih Prolog.

Ciri-ciri Utama Prolog

• Prolog dapat menangani rekursi dan senarai secara semula jadi. Ini memberi bahasa keistimewaan tambahan.
• Ia berfungsi dengan baik dalam pemprosesan bahasa semula jadi. Chatbot pertama, ELIZA, dikembangkan menggunakan prolog.
• Bahasa bersifat deklaratif. Ini menyatakan logik dalam hubungan, yang dinyatakan sebagai fakta dan peraturan.
• Persekitaran Pembangunan Bersepadu Visual Prolog adalah IDE Prolog. Anda boleh membuat aplikasi dan mengujinya dengan menggunakannya.
• Penyusun Visual Prolog adalah penyusun yang dioptimumkan, yang memudahkan penyusunan kod.

05. Julia

Terdapat banyak bahasa pengaturcaraan Artificial Intelligence dan Machine Learning dalam bidang ini. Tetapi tidak ada yang sederhana dan cekap pada masa yang sama. Namun, Julia berbeza dalam kes ini. Julia cepat, dan ia mempunyai sintaks yang mudah. Bolehkah anda bayangkan bahasa cepat seperti C dan sintaks semudah Python? Nah, Julia memilikinya. Itulah sebabnya banyak saintis data mempertimbangkan untuk menggunakan Julia dalam bidang AI.

Ciri-ciri Utama Julia

• Digunakan dalam analisis data IoT. Beberapa sistem pintar telah dibina menggunakannya.
• Sangat berguna dalam mengenali corak dan memproses gambar.
• Kes perniagaan yang paling penting bagi Julia ialah bahasa yang dinamik dekat dengan Python, tetapi bersaing dengan bahasa statik dari segi kecekapan.
• Di Julia, anda boleh memanggil kod objek C kapan saja.

06. C ++ untuk Pembelajaran AI dan Mesin

Sekiranya terdapat pertandingan maraton antara bahasa pengaturcaraan, C ++ akan menjadi yang pertama di dalamnya. Ini memegang tajuk "Bahasa pengaturcaraan terpantas."Itu pemaju menggunakannya untuk membina permainan, aplikasi, dan mesin pencari. Bahasa pengaturcaraan AI ini terutama digunakan untuk membangun sistem cloud, sistem perbankan, dan perisian perusahaan. Khususnya, C ++ mempunyai perpustakaan yang tersedia untuk pembelajaran mesin dan rangkaian saraf dalam pengaturcaraan AI yang memudahkan pelaksanaan algoritma kompleks dengan lebih cepat.

Ciri-ciri Utama C++

• Ia menggunakan objek semasa pengaturcaraan. Objek membantu anda menyelesaikan masalah mengenai struktur data, enkapsulasi data, dan polimorfisme.
• Bahasa tidak bergantung kepada mesin. Kod yang sama berlaku dalam setiap jenis sistem operasi.
• C ++ adalah bahasa berasaskan penyusun. Itulah sebabnya bahasa lebih pantas daripada kebanyakan bahasa lain.
• Bahasa mempunyai penggunaan penunjuk. Peruntukan memori dinamik mungkin disebabkan oleh atribut ini.
• Konteks C ++ sangat mudah. Itulah sebabnya pemula memilih bahasa untuk belajar memprogram.

07. Jawa

Java adalah bahasa pengaturcaraan yang paling banyak digunakan di dunia.  Ramai orang menggunakannya untuk pengembangan AI. Mudah digunakan di pelbagai platform kerana teknologi mesin maya. Ini bermakna anda tidak perlu menyusunnya sekali lagi setelah ditulis dan disusun dalam satu platform. Prinsip ini disebut "WORA" (Sekali Ditulis Dibaca / Dijalankan Di Mana Saja).

Ciri-ciri Utama Java

• Java mempunyai perpustakaan Pembelajaran Mesin. Anda boleh membuat pembelajaran mesin dan model berasaskan AI menggunakan perpustakaan.
• Bahasa adalah bahasa pengaturcaraan berorientasikan objek yang kuat yang memungkinkan untuk menyelesaikan masalah yang kompleks.
• Ini membantu pengembangan sistem bebas virus, bebas gangguan dengan ciri Java yang stabil. Teknik untuk pengesahan berdasarkan enkripsi kunci awam.
• Penyusun java tidak bersifat seni bina. Anda boleh melaksanakan kod yang disusun pada banyak pemproses.
•  Ciri rekaan ini memungkinkan para pembangun membuat aplikasi mendalam yang dapat berjalan dengan lancar.

08. Haskell

Haskell adalah pilihan ramai orang untuk membuat model Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin. Ia mempunyai atribut seperti senarai, penilaian Malas, dan LogicT. Bahasa ini menyediakan struktur data yang tidak terbatas, yang sangat baik untuk mencari pokok. Ciri-ciri bahasa membolehkannya digunakan dalam AI dan ML. Pada mulanya, ramai yang merasa sukar untuk bekerja dengan grafik, yang merupakan satu-satunya kelemahan bahasa.

Ciri-ciri Utama Haskell

• Ia mempunyai sistem pengurusan memori automatik yang memastikan keselamatan memori.
• Bahasa mempunyai ciri pengumpulan sampah. Ciri ini menjadikannya sesuai untuk produktiviti pembangun yang lebih tinggi.
• Haskell menyokong pemeriksaan dan penghasilan pokok sintaks abstrak program.
• Ini memiliki fungsi yang disebut Template Haskell dan digunakan untuk menguji waktu kompilasi dan mengotomatisasi pembuatan boilerplate.

09. Skala untuk Pembelajaran Mesin

Ketika berkaitan dengan pengekodan, banyak orang membenci Java kerana sifatnya yang kembung dan mengganggu - dan itu benar-benar normal. Walau bagaimanapun, pemaju membuat Scala untuk membuat bahasa yang mempunyai sisi baik Java sambil menghindari sisi buruknya. Bahasa itu serasi dengan perpustakaan Java. Akibatnya, ia mempunyai sistem jenis statik. Tidak seperti Python, ia adalah bahasa yang disusun yang menjadikan pelaksanaan kod lebih cepat. Scala mempunyai banyak ciri yang menjadikannya layak digunakan sebagai bahasa pengaturcaraan Artificial Intelligence.

Ciri-ciri Utama Scala

• Walaupun bahasa itu kurang fleksibiliti dan kebebasan seperti Python, bahasa itu sangat stabil.
• Scala adalah bahasa pengaturcaraan perusahaan, dan berguna ketika membangun aplikasi bertenaga data besar yang mengunyah sejumlah besar data.
• Di Scala, anda tidak perlu menyebut jenis data dan jenis pengembalian fungsi secara khusus. Scala cukup pintar untuk menyimpulkan bentuk data.
• Bahasa itu menerapkan prinsip kebolehubahan. Pemboleh ubah tidak berubah. Tidak berubah bermaksud anda tidak boleh mengubah nilainya.
• Scala menyediakan perpustakaan standard yang merangkumi model pelakon. Dengan menggunakan pelakon, anda boleh menulis kod serentak.

10. AIML

AIML disingkat dengan Artup Intelligence Markup Language. Ini pada dasarnya adalah bahasa berasaskan XML. Ia biasanya digunakan dalam membuat ejen perisian bahasa semula jadi. AIML membolehkan antara muka manusia dikembangkan. Bahasa tidak begitu kompleks. Anda boleh mengekalkannya dengan mudah.

Ciri-ciri Utama AIML

• Penggunaan terbesar AIML adalah dalam membuat Chatterbots dan pengecaman corak.
• Bahasa dapat menangani banyak bot dalam satu masa.
• Anda boleh menggunakannya dengan Python untuk membuat perisian AI.
• Ia hanyalah raja pemprosesan bahasa semula jadi.

Akhirnya, Wawasan

Saya rasa sekarang anda telah menyedari potensi AI yang tidak berkesudahan dan peluang yang dapat dihasilkannya. AI dan ML membuat perubahan besar bagi setiap sektor dan industri. Usia seterusnya adalah usia AI. Masanya tidak lama apabila anda akan melihat kereta memandu sendiri di mana sahaja anda melihat. Itulah sebabnya anda perlu mengetahui tentang AI dan mempelajari bahasa pengaturcaraan Artificial Intelligence dan Machine Learning.

Kami telah menyenaraikan bahasa pengaturcaraan ML dan AI teratas dalam artikel ini. Sekarang adalah tugas anda untuk memilih bahasa mengikut keperluan anda. Artikel ini akan membantu anda memilih bahasa yang sesuai untuk AI dan ML. Tetapi masih ada beberapa perkara yang hilang. Beritahu kami jika anda memikirkan sesuatu yang mungkin akan ditambahkan. Selamat datang ke dunia AI!