Yükleniyor...

Türkiye'nin Yazılım Rehberi
MENÜ

2020'de Yapay Zeka Mühendisleri İçin En İyi Programlama Dilleri

 

Engineers or scientists dealing with artificial intelligence should be able to choose the languages that suit them and their projects from a number of programming languages.

Artificial Intelligence, which has become an indispensable part of today, has provided many benefits in solving hundreds of events and situations and it is still going to continue. We do not need to mention how much easier and simpler our work is.

With the increase in the past years, artificial intelligence plays an important role in the growth of businesses and reaching their full potential. But this increase would never have been possible without the enhancements in the core of programming languages.

With the explosion caused by Artificial Intelligence, developments in programming languages revealed the need for talented and equipped programmers and engineers. As there are many programming languages to develop Artificial Intelligence, none artificial development can be a stand-alone solution because various objects may require a special approach for each project.

We have compiled a few popular languages for you on our list below and left the decision to you.

 

Python

 

Python is the most powerful language you can still read. - Pau Dubois

Developed in 1991, Python was the software language that developers preferred 57% more for artificial intelligence solutions than C ++, according to the survey results. Easy to learn, Python offers a simpler introduction to the world of AI development for programmers and data scientists.

Python is an experience that shows how much freedom programmers need. It offers a lot of freedom and no one can read someone else's code. Few can do this, but their generation is increasingly running out. - Guido van Rossum

With Python, you not only have great community support and access to a wide library set, but you can also have enough fun in the flexibility of programming language. Some of the features you may want to benefit from Python the most are platform independence and comprehensive structures available for Deep Learning and Machine Learning.

Python should see the joy of coding in a short and concise manner, and it is obvious that the readable classes that have a lot of influence on a small amount of open code are not insignificant chunks of code that bore the reader to death. - Guido van Rossum

 

Python Code Par Three hungry for private rneg of

 

 

Some popular sources are;

 

TensorFlow is for those who work with machine learning and datasets.

 

scikit-learn, makine öğrenimi modellerinin eğitimi için.

 

PyTorch, bilgisayarlı görüş ve doğal dil işlemesi için.

 

Keras, son derece karmaşık düzeydeki matematiksel hesaplamalar ve işlemler için kullanılan kod arayüzleri için.

 

SparkMLlib, tıpkı Apache Spark'ın Machine Learning kütüphanesi gibi, algoritma ve yardımcı programlar aracılığıyla herkese makine öğrenimini kolaylaştırmak için.

 

MXNet, Apache'nin diğer bir kütüphanesi olarak ileri seviye iş akışlarını basitleştirmek için.

 

Theano, matematiksel ifadeleri tanımlamak, optimize etmek ve değerlendirmeler yapabilmek için.

 

Pybrain, güçlü makine öğrenme algoritmaları yapmak için.

 

Ayrıca GitHub'un araştırmalarına göre, Python Java'yı geçerek en popüler 2. dil oldu. Hatta, Stack Overflow'a göre Python, "en hızlı büyüyen ana programlama dili" olmuş durumda.

 

 Java

 

Bir kere yaz, her yerde çalışsın

Java, dünyanın en iyi programlama dillerinden biri olarak kabul edildiği gibi, son 20 yıldaki kullanımı bunun en büyük kanıtıdır.

Yüksek miktarda kullanıcı dostu oluşu, esnek doğası ve platform bağımsızlığı ile Java, yapay zekayı çeşitli şekillerde geliştirmek için kullanılmıştır, bu gelişmelerden bazıları hakkında bilgi sahibi olmak adına okumaya devam edin.

 

TensorFlow

 

TensorFlow’un desteklenen programlama dilleri listesi içerisinde API ile birlikte Java da yer alır. Ancak bu destek tam olarak desteklenen diğer diller kadar zengin özelliklere sahip olmasa da, fakat desteğin olması güzel olduğu gibi hızlı bir şekilde geliştirilmeye de devam etmektedir.

 

Deep Java Library

 

Amazon tarafından tasarlanan bu oluşum Java kullanarak derin öğrenme yetenekleri oluşturmak ve dağıtmak için tasarlandı.

 

Kubeflow

 

Kubeflow, Kubernetes üzerinden makine öğrenimlerinin kolay yayılınımını ve yönetimini kolaylaştırdığı gibi, kullanıma hazır ML çözümleri sunar.

 

OpenNLP

 

Apache’nin OpenNLP aracı doğal dil işleme için bir makine öğrenme aracıdır.

 

Java Machine Learning Library

 

Java-ML, geliştiricilere çeşitli makine öğrenim algoritmaları sağlar.

 

Neuroph

 

Neuroph, Java'nın açık kaynak yapısını kullanarak sinir ağlarının tasarlanmasını Neuroph GUI yardımıyla mümkün kılar.

 

Eğer Java'nın gerçek bir çöp koleksiyonu olsaydı, bir çok program bile isteye kendini infaz ederdi. - Robert Sewell

 

Java Kod Parçacığı Örneği

 

 

 

R

 

Ross Ihaka ve Robert Gentleman tarafından tasarlanan R'ın ilk versiyonu 1995 yılında yayınlandı. Güncel olarak R Geliştiricileri Çekirdek Takımı tarafından geliştirilen dil, S programlama dilinin bir versiyonudur, istatistiksel yazılım ve veri analizinin geliştirilmesine yardımcı olur.

R'ı Yapay Zeka programlamada geliştiriciler için iyi bir seçenek haline getiren bazı özellikler ise şöyle;

Temel özelliği büyük sayıları kırmak olan R'ın bu özelliği, onu nispeten rafine edilmemiş NumPy paketine sahip Python'dan daha iyi bir konuma getiriyor.

R ile fonksiyonel programlama, vektörel hesaplama ve nesne yönelimli programlama gibi çeşitli paradigmalar üzerinden çalışabilirsiniz.

Yapay Zeka yazılımcılığı yapabilmek için R üzerinden erişilebilecek bazı programlama paketleri ise şunlardır;

 

Gmodels, model montajları için birkaç araçlık koleksiyon sunar.

 

Tm, metin madenciliği uygulamaları için bir yapıdır.

 

RODBC, R için ODBC arayüzüdür.

 

OneR, makine öğrenme modelleri için faydalı olan Tek Kurallı Makine Öğrenimi sınıflandırma algoritmasını uygulamak için yararlıdır.

 

Veri Madencileri ve İstatistikçiler tarafından da sıklıkla kullanılan R'ın, bu çerçevede sunduğu özelliklerden bazılarıysa;

 

İşlevselliğini genişletmek adına çok çeşitli kaynaklar ve paketler

Aktif ve yardım sever topluluk

C, C ++ ve Fortran dilleri ile birlikte çalışabilme

Çeşitli paketler ile işlevlerini arttırmaya yardımcı olabilme

Yüksek kalitede grafikler üretebilme desteği

 

İlginç bir bilgi olacak ki, pek çok Covid-19 interaktif haritası R kullanılarak tasarlandı.

 

Prolog

 

Kısaca Mantık Programlama olarak bilinen Prolog, ilk olarak 1972 yılında ortaya çıktı. Yapay Zekayı, özellikle Doğal Dil İşlemeyi geliştirmek adına kullanılırsa gerçekten heyecan verici bir araç haline getirir. Prolog, sohbet botları oluşturma konusunda en iyi şekilde çalışır, ELIZA ise tarihte Prolog tarafından yaratılan ilk sohbet botudur.

Prolog'u anlamak istiyorsanız, Prolog'un çalışmasına rehberlik edecek bazı temel terimleri öğrenmeniz gerekecekir, bunlar aşağıda kısaca şöyle açıklanmıştır:

 

Gerçekler, doğru ifadeleri tanımlar

Kurallar ifadeyi ancak ek koşullar ile tanımlar

Hedefler, gönderilen ifadelerin bilgi tabanına göre nerede durduğunu tanımlar

Sorgular, ifadenizi nasıl doğru kılacağınızı, gerçeklerin ve kuralların son analizini tanımlar

 

Prolog, uzun süredir uygulamada olan, veri bilimcileri ve araştırmacılar arasında çok iyi bilinen yapay zekalarını uygulamak adına iki yaklaşım sunmaktadır:

 

Sembolik Yaklaşım, kurala dayalı uzman sistemlerini, teorem kanıtlayıcılarını, ve kısıtlamaya dayalı yaklaşımları içerir.

İstatistiksel yaklaşım ise sinir ağlarını, veri madenciliğini, makine öğrenimini ve bir takım diğer özellikleri içerir.

 

Lisp

 

Kısaca Liste İşleme olarak da bilinen, Fortran'dan sonraki en eski programlama dilidir. Yapay zekanın kurucu babalarından biri olarak da anılır. Lisp John McCarthy tarafından 1958 yılında tasarlandı.

Lisp, size yaratılması imkansız olarak söylenen şeyleri yazdığınız bir dildir. -Kent Pitman

Programlar için pratik bir matematiksel gösterim olarak inşa edilen Lisp, çok geçmeden geliştiriciler için yapay zeka programlama dilinin bir seçimi haline geldi. Aşağıda, makine öğretimindeki yapay zeka projeleri için neden en iyi seçeneklerden biri olduğunu gösteren Lisp özelliklerinin bazılarından bahsedilmektedir;

 

Hızlı Prototipleşme

Dinamik Nesne Oluşturma

Çöp Toplama

Esneklik

 

Diğer rakip programlama dillerindeki büyük gelişmelerle birlikte, Lisp'e özgü olduğu sanılan çeşitli özellikler diğer dillere evrilmiştir. Lisp'in sonra zamanlarda dahil olduğu dikkate değer projelerden bazıları ise Reddit ve HackerNews'dır.

Lisp'in dünya üzerindeki en güzel dil olduğunu bilerek ele alın, yani en azından Haskell ortaya çıkana kadar.. -Larry Wall

 

Haskell

 

1990 yılında tasarlandı ve ismini ünlü matematikçi olan Haskell Brooks Curry'den aldı. Haskell tamamen işlevsel ve statik olarak yazılmış bir programlama dilidir, tembellik ve daha kısa kodlara sahip olmasıyla bilinir.

Haskell, diğer programlama dillerine kıyasla sorunları ele alma konusunda daha fazla esneklik sunma eğiliminde olduğundan ve hatalarla pek nadiren karşılaşıldığı için aşırı güvenli bir programlama dili olarak kabul edilir. Hatalar meydana gelse dahi, sözdizimsel olmayan hataların çoğu çalışma zamanı yerine derleme zamanında yakalanır. Haskell'in sunduğu bazı özellikler ise şunlardır:

 

Güçlü soyutlama özellikleri

Dahili bellek yönetimi

Kodların yeniden kullanılabilirliği

Kolay anlaşılır olması

 

SQL, Lisp ve Haskell benim gördüğüm insanların yazmaktan çok düşündüğü tek programlama dilleridir. -Philip Greenspun

Sunduğu özellikler bir programcının verimliliğini arttırmasına yardımcı olur. Haskell, yalnızca bir grup geliştirici tarafından kullanılan diğer programlama dillerine çok benzer. Zorlukları bir kenara bırakırsak, Haskell, geliştirici topluluğu tarafından daha fazla benimsenirse eğer yapay zeka için en az diğer rakip diller kadar iyi hale gelebilir.

 

Julia

 

Julia, neredeyse tüm uygulamaları oluşturmak için tasarlanmış, yüksek performans sunabilen genel amaçlı bir dinamik programlama dilidir, ancak genel olarak sayısal analiz ve hesaplamalı bilim yapmak için çok uygundur. Julia ile çalışmak için varolan bazı araçlar:

 

Vim ve Emacs gibi popüler editörler

Juno ve Visual Studio gibi Tümleşik geliştirme ortamları

 

Julia'nın yapay zeka programlama, makine öğrenimi yapma, istatistikleri ve veri modellemeleri gerçekleştirmek adına dikkate değer bir seçenek haline getiren özelliklerinden bazıları şunlardır:

 

Dinamik tip sistem

Dahili paket yöneticisi

Paralel ve dağıtılmış hesaplar için çalışabilme

Makrolar ve metaprogramlama yetenekleri

Birden çok dağıtım desteği

C işlevlerini doğrudan destekleme

 

Diğer programlama dillerinin zayıflıklarını ortadan kaldırmak için tasarlanan Julia, aynı zamanda makine öğrenim uygulamaları için TensorFlow.jl, MLBase.jl, MXNet.jl ve Julia tarafından sunulan ve ölçeklenebilirliği ayarlanabilen daha pek çok entegrasyonlu araçla kullanılabilir.

 

Sonuç olarak

 

Together with the few artificial intelligence programs we offer you, they can choose the option that suits their needs and projects among artificial intelligence engineers and scientists. All artificial intelligence programs come with advantages and disadvantages. These regularly developed languages will be able to be developed more comfortably in the near future, and many new people will be added to this wave of innovation. This elite community will make things more for new users. With the community's various package and extension contributions, life will be easy for all of us.

 

 

Yorum yapmak için LinkedIn ile giriş yapmalısın
Önceki Sonraki
Başarı ! Hata !