प्रोग्रामिंग भाषाएं बेहद बहुमुखी हैं, प्रत्येक दाहिने हाथों में महान काम करने में सक्षम हैं। एआई (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) तकनीक भी सिस्टम की निगरानी, कमांड ट्रिगर करने, सामग्री प्रदर्शित करने आदि के दौरान ठीक से काम करने के लिए उन पर निर्भर करती है।
एक प्रोग्रामर के रूप में, आपको AI विकसित करने के लिए सबसे अच्छी भाषाएँ जाननी चाहिए। नीचे विचार करने के लिए 10 विकल्प दिए गए हैं और वे आपकी स्मार्ट परियोजनाओं को कैसे लाभ पहुंचा सकते हैं।
1. पायथन
यह पायथन की उपयोगकर्ता-मित्रता किसी भी चीज़ से अधिक है जो इसे एआई डेवलपर्स के बीच सबसे लोकप्रिय विकल्प बनाती है। उस ने कहा, यह एक उच्च प्रदर्शन करने वाली और व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषा भी है, जो सभी प्रकार के कार्यों और प्लेटफार्मों के लिए जटिल प्रक्रियाओं में सक्षम है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस काफी कठिन है, इसलिए एक उपकरण जो आपके कोडिंग जीवन को आसान बनाता है, वह अमूल्य है, जिससे आपका समय, पैसा और धैर्य बचता है।
विचार करने का एक अन्य लाभ पुस्तकालयों और मंचों से समान रूप से असीमित समर्थन है। यदि आप टिंकर जीयूआई लाइब्रेरी के साथ पायथन में डेस्कटॉप ऐप बना सकते हैं , तो कल्पना करें कि आप मशीन लर्निंग लाइब्रेरी जैसे NumPy और SciPy की मदद से क्या बना सकते हैं।
2. जावा
यहां एक और प्रोग्रामिंग भाषा है जो अपने लचीलेपन, उपयोग में आसानी और पर्याप्त समर्थन के साथ एआई प्रोग्रामर पर जीत हासिल कर रही है। जावा अन्य कोडिंग टूल जितना तेज़ नहीं है, लेकिन यह शक्तिशाली है और एआई अनुप्रयोगों के साथ अच्छी तरह से काम करता है।
एक प्रमुख विशेषता सभी प्लेटफार्मों में इसकी संगतता है, इसलिए आपको हर बार एक अलग सिस्टम का उपयोग करने पर कोड को फिर से लिखने की आवश्यकता नहीं होती है। जावा भी अच्छे दृश्य उत्पन्न करता है। आपको अपने एआई ग्राफिक्स की गुणवत्ता के बारे में ज्यादा चिंता करने की जरूरत नहीं है।
पायथन की तुलना में अधिक कोडिंग शामिल है, लेकिन कृत्रिम बुद्धिमत्ता से निपटने के दौरान जावा के समग्र परिणाम स्पष्ट रूप से इसे इस तकनीक के लिए सर्वश्रेष्ठ प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक बनाते हैं।
3. जावास्क्रिप्ट
इसके पक्ष और विपक्ष जावा के समान हैं, सिवाय इसके कि गतिशील और सुरक्षित वेबसाइटों के लिए जावास्क्रिप्ट का अधिक उपयोग किया जाता है। प्रोग्रामर जिन्हें कोडिंग से कोई आपत्ति नहीं है, वे इसे पायथन के ऊपर चुनेंगे।
इसकी एआई क्षमताओं में मुख्य रूप से अन्तरक्रियाशीलता शामिल है जो सीएसएस और एचटीएमएल जैसे अन्य स्रोत कोड के साथ आसानी से काम करती है। यह बटन और मल्टीमीडिया से लेकर डेटा स्टोरेज तक फ्रंट और बैकएंड फंक्शन को मैनेज कर सकता है।
जावास्क्रिप्ट को प्रोग्रामर्स और पूरे समुदायों से भरपूर समर्थन प्राप्त है। विचारों के लिए React.js, jQuery और Underscore.js जैसी लाइब्रेरी देखें।
4. स्काला
स्काला ने जावा वर्चुअल मशीन (JVM) वातावरण लिया और बुद्धिमान सॉफ्टवेयर प्रोग्रामिंग के लिए एक बेहतर समाधान विकसित किया। यह कोडिंग प्रक्रिया को आसान, तेज और अधिक उत्पादक बनाते हुए जावा और जावास्क्रिप्ट के साथ संगत है।
उच्च प्रदर्शन करने वाले कार्यों, लचीले इंटरफेस, पैटर्न मिलान और ब्राउज़र टूल जैसी स्काला की शक्तिशाली विशेषताओं के लिए धन्यवाद, प्रोग्रामर को प्रभावित करने के इसके प्रयास रंग ला रहे हैं। यह अब AI विकास के लिए उपयोग की जाने वाली सबसे अच्छी भाषाओं में से एक है।
ध्यान में रखने के लिए एक और लाभ स्कैलाडेक्स है, एक सूचकांक जिसमें कोई भी उपलब्ध स्कैला पुस्तकालय और उनके संसाधन शामिल हैं।
5. लिस्पो
1960 के दशक में विकसित, लिस्प एआई विकास के लिए सबसे पुरानी प्रोग्रामिंग भाषा है। यह बहुत स्मार्ट और अनुकूलनीय है, विशेष रूप से समस्याओं को हल करने के लिए अच्छा है, कोड लिखना जो स्वयं को संशोधित करता है, गतिशील वस्तुओं का निर्माण करता है, और तेजी से प्रोटोटाइप बनाता है।
हालांकि, डाउनसाइड्स हैं। आधुनिक कंप्यूटर भाषाओं की तुलना में लिस्प का सिंटैक्स असामान्य है, जिससे इसकी व्याख्या करना कठिन हो जाता है। प्रासंगिक पुस्तकालय भी सीमित हैं, आपको सलाह देने के लिए प्रोग्रामर का उल्लेख नहीं करना।
अपनी खामियों के बावजूद, लिस्प अभी भी उपयोग में है और यह देखने लायक है कि यह आपकी एआई परियोजनाओं की पेशकश क्या कर सकता है। व्याकरण, डार्ट और नियमित इसकी कुछ सफलता की कहानियां हैं।
6. आर
यदि आप एआई के साथ काम कर रहे हैं जिसमें डेटा का विश्लेषण और प्रतिनिधित्व शामिल है, तो आर आपकी प्रोग्रामिंग भाषा है। यह एक ओपन-सोर्स टूल है जो डेटा को प्रोसेस कर सकता है, इसे स्वचालित रूप से अपनी इच्छानुसार लागू कर सकता है, पैटर्न और परिवर्तनों की रिपोर्ट कर सकता है, पूर्वानुमानों में मदद कर सकता है, और बहुत कुछ कर सकता है।
मुख्य रूप से सांख्यिकीय कार्यों की सेवा के अलावा, आर सीखने के लिए एक मुश्किल भाषा है और इसे आपके व्यवसाय के लिए अच्छी तरह गोल सॉफ्टवेयर और एक उत्पादक वर्कफ़्लो बनाने के लिए अन्य विश्वसनीय उपकरणों के साथ जोड़ा जाना चाहिए।
लेकिन, ग्राफ़ और चार्ट जैसे दृश्य बनाते समय, R की सीमा में क्या कमी है, यह उच्च संगतता और शानदार शैली के साथ बनाता है, चाहे कितना भी विस्तृत हो।
7. प्रस्तावना
अपने एआई सिस्टम की प्रोग्रामिंग के अधिक तार्किक तरीके के लिए, प्रोलॉग पर एक नज़र डालें। इसका उपयोग करने वाले सॉफ़्टवेयर कोडित निर्देशों के अनुक्रम के बजाय तथ्यों, नियमों, लक्ष्यों और प्रश्नों के मूल सेट का पालन करते हैं।
प्रोलॉग पैटर्न को समझ सकता है और मिलान कर सकता है, तार्किक रूप से डेटा ढूंढ सकता है और संरचना कर सकता है, और बेहतर पथ खोजने के लिए स्वचालित रूप से प्रक्रिया को बैकट्रैक कर सकता है। कुल मिलाकर, एआई में इस भाषा का उपयोग करने का सबसे अच्छा तरीका समस्या-समाधान के लिए है, जहां प्रोलॉग समाधान की खोज करता है – या कई।
इसलिए इसका उपयोग चैटबॉट्स और आईबीएम के वाटसन जैसे आभासी सहायकों में किया जाता है। इस बारे में सोचें कि स्मार्ट संचार के ये रूप कितने सरल लेकिन मददगार हैं। प्रोलॉग पाइथन या जावा के रूप में बहुमुखी या उपयोग में आसान नहीं हो सकता है, लेकिन यह एक अमूल्य सेवा प्रदान कर सकता है।
8. जूलिया
जूलिया एक और हाई-एंड उत्पाद है जिसने अभी तक वह दर्जा या सामुदायिक समर्थन हासिल नहीं किया है जिसके वह हकदार है। फिर भी, इसके फीचर्स निराश नहीं करते हैं। यह प्रोग्रामिंग भाषा सामान्य कार्यों के लिए उपयोगी है लेकिन संख्याओं और डेटा विश्लेषण के साथ सबसे अच्छा काम करती है।
उदाहरण के लिए, यह आपके डेटा की कल्पना करने के लिए एक गतिशील इंटरफ़ेस और प्रभावशाली ग्राफिक्स बनाने के लिए कई टूल प्रदान करता है। दक्षता के लिए मेमोरी प्रबंधन, मेटाप्रोग्रामिंग और डिबगिंग भी है।
एआई क्षमताओं के संदर्भ में, जूलिया किसी भी मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट के लिए महान है। चाहे आप प्रीमियर मॉडल चाहते हों, एल्गोरिदम के साथ मदद करना चाहते हों, या संभाव्य प्रोग्रामिंग के साथ खेलना चाहते हों, MLJ.jl, Flux.jl, Turing.jl, और Metalhead सहित कई पैकेज प्रतीक्षारत हैं।
9. हास्केल
यदि आप सबसे ऊपर शुद्ध कार्यक्षमता चाहते हैं, तो हास्केल सीखने के लिए एक अच्छी प्रोग्रामिंग भाषा है। एआई विकास के लिए इसे लटका पाने में कुछ समय लग सकता है, आंशिक रूप से सीमित समर्थन के कारण।
लेकिन, इसकी अमूर्त क्षमताएं इसे बहुत लचीला बनाती हैं, खासकर त्रुटियों से निपटने के दौरान। हास्केल का कुशल स्मृति प्रबंधन और टाइप सिस्टम प्रमुख लाभ हैं, जैसा कि कोड का पुन: उपयोग करने की आपकी क्षमता है।
यह एक आलसी प्रोग्रामिंग भाषा भी है, जिसका अर्थ है कि यह केवल आवश्यक होने पर कोड के टुकड़ों का मूल्यांकन करता है। एक ओर, यह एक बहुत ही स्मार्ट प्रक्रिया तैयार करने में मदद कर सकता है। दूसरी ओर, यह पिछड़ सकता है। फिर भी, सही सेटअप हास्केल को AI डेवलपर्स के लिए एक अच्छा टूल बना सकता है।
10. सी++
यह आसपास की सबसे लोकप्रिय भाषाओं में से एक हो सकती है, लेकिन यह AI विकास के लिए पिछले विकल्पों की तरह प्रभावी नहीं है। AI के संबंध में मुख्य समस्या C++ का सिंटैक्स है। मशीन या गहन शिक्षण अनुप्रयोगों के लिए जल्दी से उपयोगी कोडिंग बनाना बहुत जटिल है।
उसी समय, हमारे पास C++ के बिना, TensorFlow, एक प्रमुख मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क नहीं होगा। यह सॉफ्टवेयर डिजाइन करने के लिए एक शक्तिशाली और लचीला उपकरण बना हुआ है, इसलिए आपको इसे कुछ कार्यों और अन्य उपकरणों के साथ-साथ ध्यान में रखना चाहिए।
उदाहरण के लिए, Google जैसे खोज इंजन कम प्रतिक्रिया समय और एक कुशल रैंकिंग प्रणाली सुनिश्चित करने के लिए अपनी स्मृति क्षमताओं और तेज़ कार्यों का उपयोग करते हैं। दूसरे शब्दों में, बेझिझक C++ का उपयोग करें, लेकिन ऐसा सावधानी से करें।
एक्सप्लोर करें कि आप एआई प्रोग्रामिंग के साथ क्या बना सकते हैं
एआई विकास के लिए आपके पास चुनने के लिए कई प्रोग्रामिंग भाषाएं हैं, यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप अपनी प्रक्रिया को कितना आसान या तकनीकी बनाना चाहते हैं। विचार करने का एक अन्य कारक यह है कि आपके द्वारा डिज़ाइन किए जा रहे सॉफ़्टवेयर के लिए कौन सा सिस्टम सबसे अच्छा काम करता है।
प्रश्न से निपटने का एक तरीका पहले से ही लोकप्रिय ऐप्स को देखना है। वे करते क्या हैं? उनके बुनियादी या संवादात्मक कार्य कैसे काम करते हैं? वे किन भाषाओं का उपयोग करते हैं? जितना अधिक आप खोजेंगे, उतने ही अधिक विचार आपको प्राप्त होंगे।