הזינוק הגלובלי של שירותי בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה הובילה להזדמנויות טכנולוגיות חדשות ללא רבב עבור מפתחי AI. בהפרעה המתפתחת במהירות זו, הכלים המשמשים כדי להפוך את המערכות לאינטליגנטיות יותר משתדרגים ברגע שאנו מדברים או קוראים שורות אלו. כניסתה של בינה מלאכותית למגזרים רבים הגבירה במידה ניכרת את הדרישה לשפות תכנות חזקות ומתפקדות במיוחד שתוכננו במיוחד עבורה. מאז שחרורו של ChatGPT בשנת 2021, מפתחים בכל רחבי העולם נמשכו בלי משים לכיוון ‘למידת מכונה’ והזניקו AI לאור הזרקורים. בלי שאלה, בינה מלאכותית משנה באופן עמוק את הדרכים שבהן אנו פועלים באופן מקצועי ואינטראקציה חברתית.
קונגלומרטים עולמיים ענקיים כמו אפל וגוגל השתתפו במגמה של יצירתיות בינה מלאכותית על ידי עיבוד מערכות המלצות מותאמות אישית ועוזרים דיגיטליים במכשירי IoT וציוד לביש אחר. אפילו ה-VAs הפופולריים ביותר, כלומר Siri ואלקסה, מנצלות מאוד בינה מלאכותית כדי ליצור תגובות מיידיות וגם ליצור יישומים שונים. עם זאת, חשוב לציין את ההשפעה הכבדה של שפות תכנות על פיתוח בינה מלאכותית, וההתקדמות שלה הראתה תוצאות מדהימות. מהכנסת טכניקות חדשות למתכנתים מתחילים, AI אפשרה להם לשלוט ביסודות ולהשיג תובנות יקרות ערך על ידי שילוב AI בעבודה היומיומית שלהם. בואו לקבל הבנה מעמיקה יותר של 10 שפות התכנות המובילות בינה מלאכותית שאתם צריכים להיות מודעים אליהן ולהתנסות בהן בשנת 2024, בנוסף ליתרונות שלהן, וכמה תובנות לגבי האופן שבו חברות פיתוח AI יכולות לעזור לכם להשיג אותן.
10 שפות תכנות בינה מלאכותיות שאתה צריך לדעת בשנת 2024
יתרונות רבים של שפות תכנות בינה מלאכותית זכו לאהבה על ידי מפתחים ושולבו בפעילות היומיומית שלהם. רוב שפות הבינה המלאכותית נועדו להיות תמציתיות ובעלות עקומת למידה פשוטה יותר נתוני מספרי טלפון נייד מעודכנים 2024 המאפשרת למפתחים לגלוש בנוחות בספריות ובמסגרות נרחבות וללמוד הכל על משימות AI בסיסיות כמו עיבוד שפה טבעית , למידה עמוקה ולמידת מכונה. רשימת שפות התכנות הטובות ביותר שלנו בינה מלאכותית נגזרה מהנתונים שניתנו על ידי קהילות גדולות ופעילות של מפתחים, בואו נבדוק אותם:
1) פייתון
Python היא אחת משפות התכנות הפופולריות ביותר בפיתוח AI. ללא קשר לקיומה לפני קיומה של AI, היא הפכה לאחת משפות התכנות הבסיסיות לפיתוח AI. שפה זו משמשת בנדיבות רבה ללימוד מכונה. פייתון עשויה לבסס את מעמדה ככלי לניתוח נתונים ונמצאת במינוף רב בתחום הביג דאטה. בהיותה אחת משפות התכנות הפשוטות ביותר ללמידה ויישום, Python מדורגת ללא הרף כמסגרת הספציפית ל-AI המובילה. יש לו גם מערכת אקולוגית ענקית של מסגרות וספריות כמו Matplotlib, Scikit-learn ו-NumPy בנוסף למסגרות המבוססות על Python שלה PyTorch ו-TensorFlow. שפת תכנות רב-תכליתית זו משמשת בעיקר לפיתוח רשתות עצביות ואלגוריתמים בלמידת מכונה. Python שימושי גם לניתוח נתונים על מנת לחשוף דפוסים, התנהגויות, חריגות, מגמות פוטנציאליות וקשרים אחרים בשל אופי הקוד הפתוח שלו.
2) ג’אווה
Java היא שפת תכנות רב-תכליתית לבניית יישומים דינמיים מקוונים,
שולחניים, ניידים וענן. אם התקנת מראש את Java Virtual Machine (JVM), תוכניות ה-Java שלך יכולות לפעול בנוחות על כל מחשב, וגם בעלות יכולות ניידות ובלתי תלויות בפלטפורמה. יש לו עיצוב מונחה עצמים המאפשר פיתוח של קוד בעל ביצועים גבוהים וניתן לתחזוקה. זה גם מקל על מודולריות, המאפשרת למהנדסי תוכנה לחלק את כל התוכנות שלהם לקבצים גוזמים וחסרי מאמץ יותר. מבין כל השפות לבינה מלאכותית, Java תואמת ביותר ליישומי AI בקנה מידה גדול ברמה ארגונית. הספריות החזקות שלה, כולל WEKA, H2O Deeplearning4j ו-MOA, תומכות ביעילות במשימות AI עיקריות. Java מועסקת במערכות AI הדורשות אינטראקציה עם מערכות עסקיות וזמני ריצה נוכחיים. המערכת האקולוגית הרחבה שלה מכילה זמני ריצה אמינים, קהילת מפתחים עצומה וניידות בין פלטפורמות, מה שהופך את זה לפשוט ליצור ולפרוס יישומי AI שמתפקדים בצורה חלקה עם חומרה ותוכנה מגוונות. Java מארחת גם מודולים וספריות מובנים כמו Apache Commons ו-JUnit, יחד עם הרחבות כמו RTSJ ו-multi-threading שמעצימים מאוד יישומי AI.
3) ליספ
Lisp כבר הרבה יותר מרושת עם ניתוח בינה מלאכותית ומכאן ביססה את עצמה כאחת משפות התכנות הטובות ביותר של AI. פותחה כבר בסוף שנות ה.50 המיקוד העיקרי של Lisp היה בעיבוד סימבולי ועדיין שומרת על היותה אחת משפות התכנות הוותיקות ביותר שעדיין מתפקדות בצורה מדהימה עד כה. הרעיון של העיצוב שלו מתמזג בעוצמה עם החסרונות של מחקר בינה מלאכותית, שזקוק מעת לעת למניפולציה של תווים ועיבוד אינדקסים. להיות גמיש להפליא.המאפשר יצירת אב טיפוס מהיר ופיתוח דינמי. תכונות כמו הקלדה חרוצה, תנאים ורקורסיה, הן בראש סדר העדיפויות בכל הנוגע למשימות AI. Lisp יכולה לשנות את עצמה. תוך התאמה מהירה לנתונים או בעיות חדשות במהלך זמן הריצה. וזו יכולת חזקה עבור אפליקציות בינה מלאכותית שתופסות וצומחות. פרדיגמת הקוד כנתונים (הומויקוניות) מאפשרת למפתחים לרנדר ולנהל במהירות קוד. מה שהופך אותו לטוב יותר בכתיבת אלגוריתמי AIמורכבי. אשר מרוויחים רבות מיכולות מטא-תכנות. המערכת האקולוגית העצומה של ספריות בינה מלאכותית וקהילת בינה מלאכותית ללא רבב
הופכות אותו לחביב המפתחים.
4) יוליה
ג’וליה היא מסגרת בולטת בקרב קהילת הבינה המלאכותית, ואחת משפות התכנות לפיתוח בינה מלאכותית בשל הביצועים הגבוהים שלה ויכולות האב-טיפוס המהירות שלה. יכולות העיבוד המהירות יותר שלו הן חיוניות לפיתוח AI בשל מעורבותן של כמויות אדירות של נתונים. התחביר הידידותי למשתמש שלו מקביל לפייתון נתוני וייטנאם מה שהופך אותו לפשוט יותר להבנה. ג’וליה תואמת מאוד לשפות תכנות בולטות כמו Python, R ו-C. זה מאפשר למפתחים להשתמש בספריות ותלות עוצמתיות כמו PyTorch ו-TensorFlow, המוקלדות בשפות אחרות, ולשלב אותן עוד יותר ביישומים שלהם. ההקבלה והמחשוב המבוזר של ג’וליה יוצאים מהקופסה, מה שמאפשר לפלטפורמות בינה מלאכותית לנהל בנוחות עומסי עבודה חישוביים חמורים ומערכי נתונים עצומים מבלי להתפשר על הביצועים. אופי הקוד הפתוח שלו מאפשר למפתחים להרוויח מספריות נוספות הנשלטות על ידי קהילה, והכלים המובנים שלו Plots.jl ו- Gadfly.jl עוזרים להמחיש נתונים בעוד MLJ.jl ליצירת מודולים עבור שירותי למידה עמוקה ולמידת מכונה .
שפות תכנות מובילות ai
5) C++
שצריכים לעבור סינון לנתונים חזותיים.
6) פרולוג
פרולוג, הידוע בהיגיון הסימבולי שלו ובכוחו בתכנות לוגיקה, מאפשר פיתוח ברמה הגבוהה ביותר של יישומי בינה מלאכותית. ההתמחות שלו מופרדת לשתי זירות, כלומר פתרון בעיות וייצוג ידע. האופי ההצהרתי של Prolog מאפשר למפתחים להגדיר את לוגיקה החישובית מבלי לדאוג לכל זרימת שליטה בסיסית. מתכנתים יכולים להמחיש כללים, יחסים ועובדות בצורה פשוטה, שהיא מושלמת להרכבת בסיסי ידע במערכות AI. פרולוג מתגאה גם ביכולות התאמת דפוסים בהתאם ליחסים לוגיים, דבר חשוב ביותר עבור תחום ה-NLP, מה שמביא לתשובות מיידיות לשאלות מגוונות. ההתמקדות העיקרית שלו היא בלוגיקה פורמלית, שהיא מושלמת עבור מערכות AI מבוססות כללים.
7) סקאלה
Scala היא אחת משפות התכנות הבינה מלאכותיות החשובות ביותר, מושלמת לפיתוח יישומי בינה מלאכותית הניתנות להרחבה הזקוקות לתמיכה במקביל ולחיזוק תכנות פונקציונלי. היא מתהדרת בספריות מיוחדות החורגות מיתרונות הליבה שלה של AI, רינדור רשתות עצביות (ScalNet), ML מופץ על Spark, מספריות (Breeze) ואלמנטים פוטנציאליים של פעולה הדדית עם DeepLearning4J עם מערכת האקולוגית של Java. Scala מאגדת בצורה חלקה טכניקות תכנות מונחה עצמים ופונקציונליות, המאפשרות הפשטת נתונים מודולריים באמצעות מחלקות ושיטות, בנוסף לבהירות מתמטית באמצעות אי-שינוי והתאמת דפוסים. תאימות האינטגרציה שלו משתלבת בצורה מושלמת עם ספריות וכלים מרכזיים של Java. המערכת החזקה של Scala ממנפת מסקנות לגמישות תוך אישור מדרגיות באמצעות בדיקה סטטית. תכונות השפה הגבוהות שלו עבור קוהרנטיות טובה יותר, יחד עם גישה לערימת
טכנולוגיה אקלקטית, מאפשרות את הפצת הבינה המלאכותית על פני התשתית המקבילה.
8) JavaScript
JavaScript היא אחת משפות התכנות הידועות לפיתוח בינה מלאכותית המשמשת חברות פיתוח בינה מלאכותית מובילות. מנוצלת ליצירת יישומים אינטראקטיביים מבוססי דפדפן, זוהי בעיקר שפת סקריפטים בצד לקוח אשר מבצעת ישירות לדפדפנים של המשתמש. JavaScript יכול לסייע במגוון עבודות מחשוב ולהגביר את הפעלת יישומי בינה מלאכותית. זה ממש שימושי ליצירת יישומי AI בזמן אמת כמו צ’טבוטים, עוזרים וירטואליים ומנועי המלצות. JavaScript מאפשר למפתחים לשלב שירותי ותכונות בינה מלאכותית לתוך יישומי האינטרנט שלך על ידי שימוש בממשקי API. זה יעיל בטיפול במספר משימות וגם מקל על פיתוח AI בדפדפנים Brain.js, ConvNetJS ו-TensorFlow.js. מסגרות אלו מסייעות בפיתוח והטמעה של אלגוריתמים של למידת מכונה בדפדפן האינטרנט, ומרחיבות את היקף יישומי הבינה המלאכותית.
9) האסקל
Haskell היא שפת תכנות פונקציונלית המתמקדת בחישוב מתמטי מדויק עבור אלגוריתמי AI. צמצום ההשפעות השליליות בתוך הפעולות מבטל באגים ומשפר את האימות נתוני ארה”ב מה שמועיל למערכות הדורשות בטיחות. הדבר הטוב ביותר ב-Haskell הוא יכולת ניתוח הקוד העצל שלו, כלומר הוא מבצע חישובים רק כאשר נדרש, ומכאן, מטפח ביצועים. זה גם מייעל את ההפשטה וההצהרה של רכיבי AI שניתן לעשות בהם שימוש חוזר. הספריות הראשיות של Haskell, LambdaNet ו- HLearn, מתרכזות במיוחד ברשתות עצביות ו-ML. בנוסף לכך, BayesHaskell והאקסל מסייעים בחישובי הסתברות מכריעים ו
באלגברה לינארית.
10) ר
R היא אחת השפות הקיימות לבינה מלאכותית בשל החישובים הסטטיסטיים ויכולות ההדמיה שלה. הוא כולל מערך עצום של ספריות להדמיה של נתונים, כולל Shiny, Lattice ו-Ggplot2 האהוב ביותר, המאפשר למתכנתים לייצר באופן מיידי גרפים, תרשימים או כל צורה אחרת של חזותיים באמצעות נתונים בלבד. עבור מפתחים המעוניינים להתמכר למודלים סטטיסטיים, הפונקציות הבנויות שלו, כמו glm ו-lm, שימושיות למדי. חבילת Caret של R פותחת אפיקים לעיצוב, הדרכה ודגימה של מודלים של למידת מכונה. זה גם מאפשר כוונון היפרפרמטר, שעוזר לייעל את ביצועי אלגוריתם ה-ML שלהם. כדי להעריך את הביצועים של מודלים של AI שלהם ולבצע שינויים בזמן, מפתחים יכולים להשתמש בכלי הערכת ביצועים של R, כגון אימות צולב ודגימה מחדש. R פועלת הדדית עם Java ו-Python, ומכאן שהיא מניבה מערכת אקולוגית חזקה של ספריות, היוצרת תיק מגוון של אפליקציות.
מַסְקָנָה
בחירת שפת תכנות חוקית היא חיונית למינוף הפוטנציאל המלא של AI, ולמידת היתרונות שלה יכולה להעשיר באופן דרסטי את הפרויקטים שלך. שפות תכנות הן העתיד של פיתוח בינה מלאכותית על ידי העצמתן ליצור מערכות הוליסטיות וחכמות יותר. הישארות מעודכנת בפריצות הדרך המגמות ובחירת שפות התכנות המובילות לפיתוח בינה מלאכותית תעצים את הניצחון שלך. אם כל שפת התכנות של AI עבור תהליך הבינה המלאכותית מרגישה מאתגרת, כדאי לשקול לשתף פעולה עם חברות לפיתוח AI נחשבות כמו Hyperlink InfoSystem כדי להאיץ את הצמיחה שלך עם המומ
חיות והניסיון שלהם בתחום המלהיב של AI.
Hyperlink InfoSystem היא אחת מחברות פיתוח הבינה המלאכותית המובילות הכוללת מפתחי AI מיומנים המצטיינים במגוון שפות ושירותי למידת מכונה. הם מקלים על תהליך בניית פתרונות AI מורכבים ומספקים את הפתרון הרצוי לך הרבה יותר טוב. מתגאים בצוות מפתחים מנוסים, הם מחזיקים במומחיות מדהימה בשפות ה-AI העדכניות ביותר, אלגוריתמים ומסגרות תכנות אחרות. Hyperlink InfoSystem עוזר לך לאצור היקף פרויקט סופי, ולעזור לך לבחור את ערימות הטכנולוגיה והכלים המתאימים, תוך מתן תמיכה שוטפת ללא דופי לאחר ההשקה. המומחיות שלהם יכולה לעזור לך להאיץ את תהליך הפיתוח, לפתוח את הדרכים שלך לגישה למשאבים מתקדמים ולהפעיל את ה-AI שלך מהר יותר מאי פעם. צור קשר עוד היום וגלה מה אנחנו יכולים לעשות בשבילך.