人工知能向け開発言語5つを比較するとどれが優れているのか？

我が国の人工知能は近年急速に発展しており、顔認識や医療など多くの分野で優れた成果を上げています。しかし、GPU などのハードウェアに対する要件の高まりに加えて、プログラマーの開発能力も向上しており、適切な開発言語を選択する方法がさらに重要になっています。

人工知能は私たちの生活のあらゆるところで見ることができます。これは主に、変化する需要に直面するさまざまな環境やシナリオにおいて、単一または複雑なソリューションとアルゴリズムを通じて問題を解決するのに役立つためです。

ここ数年、私の周りのさまざまな友人たちが#人工知能#について話しています。私たちは皆ソフトウェア開発者であり、開発言語の変化こそが人工知能の進歩を推進するものであると感じています。

人工知能の台頭により、プログラマーに対する要求は高まり、需要も大幅に増加しました。初期の頃、同様の人工知能エンジニアは北京で約 3 万ドルを稼げたと記憶しています。採用面接の際、人工知能に特化した開発言語をいくつか挙げられました。長い間本を読んでいなかったせいか、平静を装っていましたが、同時に自分の至らなさも感じました。

よく使われる人工知能プログラム開発言語の特徴についてお話しします。

パイソン

Python は 1991 年にリリースされました。近年の人工知能がなかったら、今日のような人気の開発言語になるまでにはおそらく時間がかかったでしょう。現在、人工知能ソフトウェア開発エンジニアの59%がこの開発言語を使用しています。世界最高のパフォーマンスを誇る C++ を選択する代わりに。いくつかの理由があると思います:

シンプルで使いやすく、普及に役立っています
Phthoeは人工知能開発言語として位置付けられている
多数のアルゴリズムライブラリ
開発が容易になり、開発速度が向上し、開発コストが節約されます。
JAVAとの完璧な組み合わせ、JAVAが背後でアシスタントを務めることで、すべてがスムーズに進む

リスプ

LISP は Fortan に次ぐ最高の言語ですが、1958 年に人工知能用に開発されたため、現代の技術の進化により少し時代遅れになってきました。 LISP にはいくつかの小さな欠陥があり、主に論理演算やその他の側面で使用されます。しかし、彼は人工知能の位置づけに早くから取り組んでいたため、人工知能分野でも活躍できるはずだ。

R

R言語はLISPより後の1995年にリリースされました。これは実際には S 言語の別のアップグレードです。 R言語は主に統計システムやデータ分析システムの生成に使用され、比較的高い操作効率を誇り、一定期間内に王者となりました。 Gmodels、RODBC、OneR、Tm を適切にサポートしています。複数のソリューションを組み合わせることで、複雑な問題を解決できます。

C++

C言語に関しては、お客様から「解凍して使ってください」という変な要望を受けたのが最初の出会いでした。システムプラグインは許可されません。その時、私は思い切って C++ を選択しました。処理速度とパフォーマンスに関して言えば、C++ は間違いなく最高です。特に人工知能においては、より高い動作速度が求められます。しかし、C++関連のクラスライブラリは比較的少なく、構文も複雑なため、コストが高すぎるため一部の中小企業では使用されていません。しかし、彼は OPENCV やその他の側面を強く支持しています。

ジャバ

JAVA は時代とともに進化してきた開発言語です。初期のオープンソースの考え方により、多数のオープンソースフレームワークが生み出されました。重要なのは、JAVA 言語を書くことではなく、さまざまなフレームワークを学び、巨匠の考えを理解した上で成長することです。しかし、AIにとって、JAVAには欠点があります。VM仮想化技術を使用しているため、処理速度が著しく低下してしまうのです。