Пређи на садржај

Списак програмских језика за вештачку интелигенцију

С Википедије, слободне енциклопедије

Историјски гледано, неки програмски језици су посебно дизајнирани за апликације вештачке интелигенције (VI). Данас, многи програмски језици опште намене такође имају библиотеке које се могу користити за развој VI апликација.

Језици опште намене[уреди | уреди извор]

  • Пајтон је програмски језик опште намене високог нивоа који је посебно популаран у области вештачке интелигенције.[1] Он има једноставну, флексибилну и лако читљиву синтаксу.[2] Штавише, због своје популарности, има огроман екосистем библиотека. Популарне библиотеке за дубоко учење укључују Пајторч, Тензорфлоу, Керас, Гугл Џакс. Библиотека НамПај се може користити за манипулисање низовима, СциПај за научну и математичку анализу, Пандас за анализу табеларних података, Сцикит-лерн за различите задатке машинског учења, НЛТК и спасај за обраду природног језика, ОпенЦВ за компјутерски вид и Матплотлиб за визуелизацију података.[3] Библиотека трансформатора Хагинг фејс може да манипулише великим језичким моделима.[4] Џупитер нотбукс може да извршава ћелије питоновог кода, задржавајући контекст између извршавања ћелија, што обично олакшава интерактивно истраживање података.[5]
  • Р се широко користи у вештачкој интелигенцији новог стила, укључујући статистичка израчунавања, нумеричку анализу, коришћење Бајесовог закључивања, неуронске мреже и уопште машинско учење. У доменима попут финансија, биологије, социологије или медицине сматра се једним од главних стандардних језика. Нуди неколико парадигми програмирања као што су векторско рачунање, функционално програмирање и објектно оријентисано програмирање.
  • Лисп је био први језик развијен за вештачку интелигенцију. Он садржи елементе намењене подршци програмима који могу да изврше опште решавање проблема, као што су листе, асоцијације, шеме (оквири), динамичка алокација меморије, типови података, рекурзија, асоцијативно проналажење, функције као аргументи, генератори (токови) и кооперативни мултитаскинг.
  • C++ је компајлирани језик који може да комуницира са хардвером ниског нивоа. У контексту вештачке интелигенције, посебно се користи за уграђене системе и роботику. У C++ окружењу се могу користити библиотеке као што су Тензорфлоу C++, Кафе или Шотган.[1]
  • ЈаваСкрипт се широко користи за веб апликације и веома је подесан за извршити помоћу веб претраживача. Библиотеке за VI укључују ТенсорФлоw.јс, Сyнаптиц и Браин.јс.[6]
  • Џулија је програмски језик који је недавно настао 2012. године. Његова намена је да комбинује једноставност коришћења и високе перформансе. Углавном се користи за нумеричку анализу, рачунарске науке и машинско учење.[6]
  • C# се може користити за развој модела машинског учења високог нивоа користећи Мајкрософтово .НЕТ окружење. ML.НЕТ је развијен да помогне интеграцију са постојећим .НЕТ пројектима, поједностављујући процес за постојећи софтвер базиран на .НЕТ платформи.
  • Смолток се интензивно користи за симулације, неуронске мреже, машинско учење и генетске алгоритме. Он имплементира чист и елегантан облик објектно оријентисаног програмирања користећи преношење порука.
  • Хаскел је чисто функционални програмски језик. Лења евалуација, листа и ЛогицТ монаде олакшавају изражавање недетерминистичких алгоритама, што је чест случај. Бесконачне структуре података су корисне за стабла претраге. Карактеристике језика омогућавају композициони начин изражавања алгоритама. Међутим, рад са графовима је у почетку мало тежи због функционалне чистоће.
  • Волфрам језик укључује широк спектар интегрисаних могућности машинског учења, од високо аутоматизованих функција као што су Предицт и Цлассифy до функција заснованих на специфичним методама и дијагностици. Функције раде на многим типовима података, укључујући нумеричке, категоричке, временске серије, текстуалне и сликовне.[7]
  • Моџо може да покреће неке питонове програме и подржава програмибилност хардвера вештачке интелигенције.[8]

Специјализовани језици[уреди | уреди извор]

Референце[уреди | уреди извор]

  1. ^ а б Wодецки, Бен (5. 5. 2023). „7 АИ Программинг Лангуагес Yоу Неед то Кноw”. АИ Бусинесс. 
  2. ^ Лопез, Маттхеw (11. 1. 2021). „Топ 10 Реасонс Wхy Пyтхон ис Гоод фор Артифициал Интеллигенце”. Тецхнологy сумо. 
  3. ^ Канаде, Вијаy (6. 5. 2022). „Бест Пyтхон ML Либрариес 2022”. Спицеwоркс (на језику: енглески). Приступљено 2024-02-03. 
  4. ^ Цхаухан, Нагесх Сингх (16. 2. 2021). „Хуггинг Фаце Трансформерс Пацкаге - Wхат Ис Ит анд Хоw То Усе Ит”. КДнуггетс (на језику: енглески). Приступљено 2024-02-03. 
  5. ^ Перкел, Јеффреy M. (2018-10-30). „Wхy Јупyтер ис дата сциентистс’ цомпутатионал нотебоок оф цхоице”. Натуре (на језику: енглески). 563 (7729): 145—146. дои:10.1038/д41586-018-07196-1. 
  6. ^ а б Wодецки, Бен (5. 5. 2023). „7 АИ Программинг Лангуагес Yоу Неед то Кноw”. АИ Бусинесс. 
  7. ^ Wолфрам Лангуаге
  8. ^ Yегулалп, Сердар (7. 6. 2023). „А фирст лоок ат тхе Мојо лангуаге”. ИнфоWорлд (на језику: енглески). 
  9. ^ Хисторy оф логиц программинг:
  10. ^ Пролог:
  11. ^ аццординг то (тхе интро паге то) тхе АИМЛ Репоситорy Архивирано 2015-04-14 на сајту Wayback Machine ат нлп-аддицтион.цом
  12. ^ Сее тхе АИМЛ "Интро" (wеб) паге Архивирано 2013-10-29 на сајту Wayback Machine ат www.алицебот.орг
  13. ^ Сцхоол оф Цомпутер Сциенце
  14. ^ тхе Поплог wебсите

Литература[уреди | уреди извор]