С ростом популярности искусственного интеллекта увеличивается и спрос на специалистов, квалифицированных в этой области. За искусственным интеллектом будущее, поэтому многие разработчики решают развивать свои навыки в этой области. И какой язык программирования будет лучшим для создания решений на основе искусственного интеллекта? Ознакомьтесь с нашим списком пятерки лучших в 2023 году!
1.Питон
На протяжении многих лет Python неизменно остается лучшим и самым популярным языком для программирования решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО).
Он лидирует в большинстве рейтингов в этой категории, а его самым большим конкурентным преимуществом является прозрачность и огромное количество библиотек и фреймворков, доступных для машинного обучения.
Python также является одним из самых простых в изучении языков программирования, поэтому его выбирают не только программисты, но и математики, врачи и аналитики, связанные с искусственным интеллектом.
Популярность
По результатам последнего опроса Stack Overflow , Python — четвертый по популярности язык программирования. Более того, в том же исследовании она была признана самой быстроразвивающейся технологией.
Когда дело доходит до самых популярных языков машинного обучения, Python не имеет себе равных. Он является лидером многих списков, в том числе рейтинг, составленный Github .
Преимущества Python
- читабельно и легко учиться
- огромное количество библиотек и полезных инструментов для машинного обучения
- популярность и большое сообщество
- много полезных репозиториев машинного обучения
- легко интегрируется с другими языками программирования
Недостатки Python
- ограничение скорости
- ограниченные возможности с точки зрения дизайна
- не подходит для разработки мобильных приложений и игр
Библиотеки, полезные для программирования AI и ML
- TensorFlow
- — быстрая и гибкая библиотека для работы с наборами данных и машинного обучения.
- PyTorch — платформа машинного обучения, которая ускоряет процесс от исследования прототипа до внедрения в производство.
- Scikit-Learn — библиотека, ориентированная на моделирование данных, обеспечивает простую интеграцию с другими библиотеками машинного обучения.
- Keras — библиотека машинного обучения и глубокого обучения с открытым исходным кодом, используемая для сложных математических расчетов и высокоскоростной обработки больших наборов данных.
2. Ява
Java — один из самых популярных и высокооплачиваемых языков программирования в мире. Это так называемое язык программирования общего назначения , что означает, что он очень гибкий. Java гораздо сложнее выучить, чем Python, поэтому его изучение требует гораздо больше времени.
Это язык, который использует статическую типизацию , что делает его относительно простым для отладки. Разработчики любят Java за простоту использования и способность поддерживать большинство доступных платформ. Более того, Java — очень безопасный и масштабируемый язык, что делает его отличным решением для крупномасштабных проектов.
Также стоит отметить, что в последней версии Java улучшено несколько полезных функций машинного обучения, таких как классы строк или методы распознавания образов.
Популярность
Согласно отчету Stack Overflow Developer 2019 , в настоящее время Java является пятой по популярности технологией и третьим по популярности бэкенд-языком в мире.
Что касается искусственного интеллекта, эта технология оценивается Github как четвертый по популярности язык машинного обучения .
Хотя в последние годы популярность Java несколько снизилась, он по-прежнему остается стабильным языком с сильными рыночными позициями.
Ява - преимущества
- возможность реализации на различных платформах
- популярность и большое сообщество
- много библиотек с открытым исходным кодом
- быстрая и простая отладка
- хорошее решение для мобильных приложений
Ява - недостатки
- высокий порог входа
- ему нужна виртуальная машина (JVM) для запуска
Библиотеки, полезные для программирования AI и ML
- Weka — простая в использовании библиотека для анализа данных, интеллектуального анализа данных и прогнозного моделирования.
- Massive Online Analysis (MOA) — библиотека машинного обучения, особенно полезная для работы с большими наборами данных и для т. н. Интернет вещей
- Java-ML — набор алгоритмов машинного обучения для выбора признаков, предварительной обработки, классификации и кластеризации данных.
3. JavaScript
JavaScript встроен во все веб-браузеры, поэтому вам не нужно загружать компиляторы или дополнительное программное обеспечение. Этот язык относительно прост в изучении, поэтому его часто рекомендуют начинающим программистам.
JavaScript — это интерфейсный язык, который в основном используется для создания:
- динамические сайты,
- стандартные веб-приложения,
- прогрессивные веб-приложения.
И почему JavaScript также является правильным выбором для решений на основе искусственного интеллекта? Прежде всего, у него есть несколько высококачественных инструментов и библиотек для машинного обучения. Хорошим примером является TensorFlow.js, который запускается прямо в браузере и открывает множество новых возможностей для разработчиков. Более того, он позволяет визуализировать результаты алгоритмов машинного обучения на веб-панели.
Популярность
По данным Stack Overflow и Github , JavaScript — самая популярная технология в мире.
Что касается искусственного интеллекта, то здесь JS популярен чуть меньше (3-е место среди самых популярных машинных языков, размещенных на Github ), что не меняет того факта, что он также играет важную роль в этой области и заслуживает внимания.
JavaScript - преимущества
- хорошо работает с другими приложениями
- хорошая скорость
- множество полезных, быстрорастущих библиотек машинного обучения
- популярность и поддержка сообщества
JavaScript — недостатки
- отладка невозможна
- безопасность на стороне клиента
- поддержка браузера (JS интерпретируется по-разному в разных браузерах)
Библиотеки, полезные для программирования AI и ML
- TensorFlow.js — популярная библиотека машинного обучения, позволяющая использовать модели машинного обучения прямо в браузере.
- Brain.js — JS-библиотека с открытым исходным кодом для запуска и обработки нейронных сетей.
- ml.js — группа репозиториев и инструментов для ML, включая алгоритмы регрессии, искусственные нейронные сети, вспомогательные библиотеки для статистики и многие другие
4. Язык Р
R — это динамический язык программирования, считающийся одним из лучших решений, используемых в статистике, прогнозной аналитике и других областях науки о данных. Язык R прост для понимания, особенно для людей, которые уже имели дело с программированием на каком-либо языке. Он не требует сложных знаний, поскольку имеет множество готовых к использованию пакетов, библиотек и материалов, которые могут помочь практически на каждом этапе процесса разработки программного обеспечения.
Популярность
По данным Stack Overflow , только 5,8% программистов знают R, и это ставит его на 17-е место в списке самых популярных технологий.
Несмотря на относительно низкую популярность, R часто фигурирует в рейтингах лучших языков программирования искусственного интеллекта. Примером может служить упомянутый ранее список Github , где он занял 8-е место.
Язык R - преимущества
- проверенное решение для статистики и анализа
- полезно при работе с большими наборами данных
- множество полезных библиотек и фреймворков для машинного обучения и решений на основе искусственного интеллекта
- позволяет работать с разными парадигмами программирования
Язык R - недостатки
- ограничение скорости
- сложный в освоении для начинающих программистов (рекомендуется в качестве второго языка программирования)
Библиотеки, полезные для программирования AI и ML
- Dplyr — мощная библиотека с простым синтаксисом, используемая в процессе обработки данных.
- Ggplot2 — старая комплексная библиотека для визуализации и графического представления данных.
5. Go
Go не так популярен, как Python, Java или JavaScript, но это один из самых быстрорастущих языков машинного обучения. Его главное преимущество — скорость, которая намного лучше, чем у Python.
Несмотря на свою молодость (он был запущен в 2009 году), у этого языка много поклонников. Разработчики выбирают его в первую очередь для работы с инфраструктурой данных и большими проектами.
Популярность
Go — еще один нишевый язык, но, как мы уже упоминали, это одна из самых быстрорастущих технологий! По сравнению с 2018 и 2019 годом популярность Go выросла на целых 147% ! Учитывая, что ему всего 11 лет, можно предположить, что его значимость и положение на рынке значительно возрастут в будущем.
Go - преимущества
- скорость
- встроенная тестовая среда
- интеллектуальная стандартная библиотека
- хорошо подходит для создания инфраструктуры
Go - недостатки
- относительно мало библиотек
- молодость и низкая популярность
Библиотеки, полезные для программирования AI и ML
- GoLearn — новая библиотека машинного обучения с несколькими полезными методами и алгоритмами, такими как нейронные сети и логистическая регрессия.
- GoML — библиотека, используемая для обобщенных линейных моделей, логистической регрессии, персептрона, классификации текста и многого другого.
Краткое содержание
В настоящее время на рынке существует множество языков программирования, которые можно успешно использовать в решениях на основе искусственного интеллекта. Однако современный ИТ-рынок требует особого подхода к каждому проекту, поэтому, прежде чем вы решите использовать конкретное решение, следует подумать, какая технология лучше всего соответствует вашим ожиданиям.
Наше ИТ кадровое агентство предлагает вам найти разработчиков менее чем за 2 недели. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать больше о том, как мы можем помочь масштабировать ваш следующий проект до новых высот. Мы гарантируем поиск самого сильного, а не самого дорого кандидата. За 10 лет в подборе it специалистов, мы закрыли 5500+ вакансий и собрали 25+ команд с нуля. Убедитесь сами и ознакомьтесь с отзывами клиентов о нашем рекрутинговом агентстве! Нужно больше референсов? Напишите нам в телеграмм.