Die 10 besten Programmiersprachen für KI und maschinelles Lernen

Die Welt hat im 20. Jahrhundert einige große und bemerkenswerte Entdeckungen gemacht. Künstliche Intelligenz ist eine davon. Es gab eine Zeit, in der KI und Machine Learning (ML) aufgrund fehlender Rechenleistung nicht angewendet werden konnten. Aber die heutigen Computer sind robust genug, um Machine-Learning-Algorithmen zu verarbeiten. Deshalb regieren KI und ML in fast allen Bereichen. Maschinelles Lernen und KI sind jetzt eine wertvolle Fähigkeit. Um es verwenden zu können, müssen Sie jedoch eine bestimmte Programmiersprache aus verschiedenen Programmiersprachen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen lernen. Heute helfen wir Ihnen bei der Auswahl einer geeigneten Programmiersprache, um in diesem Bereich zu arbeiten.

Beste Programmiersprachen für KI und maschinelles Lernen

Um mit dem technologischen Fortschritt Schritt zu halten, sollten Sie Al und ML lernen. Es ist nicht so kompliziert wie es scheint. Aber zuerst müssen Sie eine Programmiersprache auswählen und durchgehen. Und da kommen wir ins Spiel. Wir haben die Top 10 der Programmiersprachen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen aufgelistet, die Sie für Ihre Bequemlichkeit lernen können.

01. Python

Python ist der unbestrittene Marktführer unter den ML- und KI-Programmiersprachen. Die Sprache ist weit verbreitet, da sie eine sehr einfache Syntax hat und vielseitig ist. Etwa 57 % der Data Scientists verwenden Python regelmäßig. Python ist in KI und ML ziemlich praktisch. Es ist Open Source. Das bedeutet, dass Entwickler es auf ihre Weise ändern können.

Darüber hinaus gibt es viele integrierte Python-Bibliotheken nur für KI und ML. Data Scientists verwenden Scikit-Learn ausgiebig zum Trainieren von Modellen. Tensorflow und Keras haben in der KI-Branche in letzter Zeit große Popularität erlangt. Mit PyTorch können Sie Deep-Learning-Projekte und -Software erstellen. Darüber hinaus sind Tausende von KI- und ML-Modellen in Python im Internet präsent. Kurz gesagt, Python ist jetzt der Pionier von KI und ML.

Hauptmerkmale von Python

• Python ist so einfach, dass Datenwissenschaftler die Sprache leicht erlernen und mit der Erstellung von KI-Projekten beginnen können.
• Es ist nicht erforderlich, den Quellcode neu zu kompilieren, sodass Entwickler einige Änderungen vornehmen und die Ergebnisse leicht sehen können.
• Python ist betriebssystemunabhängig. Sie können Machine Learning auf jedem der auf dem Markt verfügbaren Betriebssysteme entwickeln.
• Python ist sehr einfach zu lesen, sodass jeder Python-Entwickler den Code seiner Kollegen verstehen und ihn ändern, kopieren oder teilen kann.
• Die Sprache verfügt über spezielle Bibliotheken für die Datenvisualisierung – zum Beispiel Matplotlib, seaborn usw. Sie können damit jede Art von Diagrammen und Grafiken erstellen.

02. Lispeln

Unter allen anderen Sprachen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ist Lisp die älteste the. Es gibt es seit 1958. Die Sprache ist KI-zentriert und hat großen Nutzen in der KI-Entwicklung. Lisp ist weder einfach noch schnell. Aber im Fall von KI macht es die Arbeit. Darüber hinaus ist es bekannt, da es sich stark auf die Architektur konzentriert.

Es gibt unterschiedliche Ansichten über die Schönheit dieser Sprache, und viele moderne Programmierer sehen sie als „augenöffnend“ oder sogar „erleuchtend“ an. Obwohl die Popularität von Lisp nicht der von Python, C++, Javascript entspricht, verwenden die Leute es immer noch in bestimmten Anforderungen von Al.

Hauptmerkmale von Lisp

• Es passt sich leicht an die Lösungen für einzigartige Bedürfnisse an. Die Sprache unterstützt auch Rapid Prototyping.
• Lisp ist maschinenunabhängig. Das heißt, es läuft auf fast jedem Computertyp mit beliebigen Hardwareeigenschaften.
• Ermöglicht die dynamische Aktualisierung der Programme. Es bietet High-Level-Debugging.
• Bietet ein praktisches Makrosystem.
• Es bietet eine breite Palette von Datentypen wie Strukturen, Listen, Objekte, Vektoren, anpassbare Arrays, Hash-Tabellen und Symbole.

03. R: Eine statistische Sprache

Wenn es um statistische Berechnungen geht, ist die erste Sprache, die einem in den Sinn kommt, R. Machine Learning ist im Grunde die Anwendung von Statistik und Mathematik. R ist einfach die beste Programmiersprache für statistische Berechnungen. Die Leute verwenden es auch zur Datenvisualisierung.

R hat eine Befehlszeile. Darüber hinaus verfügt es über IDEs wie RStudio und Jupyter. Sie konzentrieren sich auf Benutzerfreundlichkeit und bieten verschiedene Ressourcen für den Umgang mit Ihren Bibliotheken oder das Zeichnen anspruchsvoller Diagramme.

Hauptmerkmale von R

• Die R-Software ist Open Source. Es ist kostenlos und kann entsprechend den Anforderungen des Benutzers und des Projekts modifiziert und angepasst werden.
• Die Sprache kann statische Grafiken und hochwertige Visualisierungen erzeugen.
• Eine große Anzahl von Benutzern ergibt eine große Community.
• Das umfassende R Archive Network oder CRAN bietet mehr als zehntausend Pakete zur Lösung von Problemen des maschinellen Lernens.
• Die Sprache benötigt keinen Compiler, da es sich um eine interpretierte Sprache handelt.

04. Prolog

Prolog wurde 1960 erstellt. Die Abkürzung lautet „Programming in Logic“.„Die Sprache unterscheidet sich ein wenig von anderen KI- und ML-Programmiersprachen. Es ist eine logische Sprache, die nicht wie die klassischen Sprachen für KI ist. Automatisches Backtracking ist ein grundlegendes Werkzeug von Prolog. Ebenso der Mustervergleich. Beim Erlernen von KI-Programmiersprachen entscheidet sich nicht jeder KI-Programmierer für Prolog.

Hauptmerkmale von Prolog

• Prolog kann natürlich mit Rekursion und Listen umgehen. Es gibt der Sprache ein zusätzliches Privileg.
• Es funktioniert sehr gut in der Verarbeitung natürlicher Sprache. Der erste Chatbot, ELIZA, wurde mit prolog . entwickelt.
• Die Sprache ist deklarativer Natur. Es drückt die Logik in Beziehungen aus, dargestellt als Fakten und Regeln.
• Die integrierte Entwicklungsumgebung von Visual Prolog ist die IDE von Prolog. Sie können Anwendungen erstellen und damit testen.
• Der Visual Prolog-Compiler ist ein optimierter Compiler, der die Code-Kompilierung komfortabel macht.

05. Julia

Es gibt viele Programmiersprachen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in diesem Bereich. Aber keiner von ihnen ist gleichzeitig einfach und effizient. Julia ist in diesem Fall jedoch anders. Julia ist schnell und hat eine vergleichsweise einfache Syntax. Können Sie sich eine schnelle Sprache wie C und eine so einfache Syntax wie Python vorstellen?? Nun, Julia hat es. Deshalb ziehen viele Data Scientists in Erwägung, Julia im Bereich KI einzusetzen.

Hauptmerkmale von Julia

• Wird bei der Analyse von IoT-Daten verwendet. Mehrere intelligente Systeme wurden bereits damit gebaut.
• Sehr praktisch beim Erkennen von Mustern und Bearbeiten von Bildern.
• Der wichtigste Geschäftsfall für Julia ist, dass es sich um eine dynamische Sprache handelt, die Python ähnlich ist, aber in Bezug auf Effizienz mit statischen Sprachen konkurriert.
• In Julia können Sie den C-Objektcode jederzeit aufrufen.

06. C++ für KI und maschinelles Lernen

Gäbe es einen Marathon-Wettbewerb zwischen Programmiersprachen, wäre C++ der Erste dabei. Es trägt den Titel „Die schnellste Programmiersprache“.„Das heißt, Entwickler verwenden es, um Spiele, Apps und Suchmaschinen zu entwickeln. Diese KI-Programmiersprache wurde hauptsächlich zum Erstellen von Cloud-Systemen, Banksystemen und Unternehmenssoftware verwendet. Insbesondere für maschinelles Lernen und neuronale Netze in der KI-Programmierung stehen in C++ Bibliotheken zur Verfügung, die eine schnellere Ausführung komplexer Algorithmen erleichtern execute.

Hauptmerkmale von C++

• Es verwendet Objekte während der Programmierung. Die Objekte helfen Ihnen bei der Lösung von Problemen bezüglich Datenstruktur, Datenkapselung und Polymorphismus.
• Die Sprache ist maschinenunabhängig. Der gleiche Code läuft in jedem Betriebssystem kind.
• C++ ist eine Compiler-basierte Sprache. Deshalb ist die Sprache schneller als die meisten anderen Sprachen.
• Die Sprache hat die Verwendung von Zeigern. Aufgrund dieses Attributs ist eine dynamische Speicherzuweisung möglich.
• Der Kontext von C++ ist sehr einfach. Deshalb wählen Anfänger die Sprache, um Programmieren zu lernen.

07. Java

Java ist die weltweit am häufigsten verwendete Programmiersprache.  Viele Leute verwenden es für die KI-Entwicklung. Dank seiner virtuellen Maschinentechnologie ist es einfach auf verschiedenen Plattformen bereitzustellen. Das bedeutet, dass Sie es nicht erneut kompilieren müssen, wenn es einmal auf einer Plattform geschrieben und kompiliert wurde. Dieses Prinzip wird „WORA“ (Once Written Read/Run Anywhere) genannt.

Hauptmerkmale von Java

• Java verfügt über eine Machine Learning-Bibliothek. Mit den Bibliotheken können Sie maschinelles Lernen und KI-basierte Modelle erstellen.
• Die Sprache ist eine starke objektorientierte Programmiersprache, die es ermöglicht, komplexe Probleme zu lösen.
• Es hilft bei der Entwicklung virenfreier, manipulationsfreier Systeme mit der stabilen Java-Funktion. Techniken zur Authentifizierung basieren auf der Verschlüsselung mit öffentlichem Schlüssel.
• Der Java-Compiler ist architekturneutral. Sie können den kompilierten Code auf vielen Prozessoren ausführen.
•  Diese Designfunktion ermöglicht es Entwicklern, immersive Apps zu erstellen, die reibungslos ausgeführt werden können.

08. Haskell

Haskell ist die Wahl vieler Menschen, um Modelle für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu entwickeln. Es hat Attribute wie die Liste, Lazy Evaluation und LogicT. Die Sprache bietet eine unendliche Datenstruktur, die sich hervorragend für Suchbäume eignet. Die Funktionen der Sprache ermöglichen die Verwendung in KI und ML. Viele empfinden es zunächst als störend, mit Graphen zu arbeiten, was der einzige Nachteil der Sprache ist.

Hauptmerkmale von Haskell

• Es verfügt über ein automatisches Speicherverwaltungssystem, das die Speichersicherheit gewährleistet.
• Die Sprache hat eine Garbage-Collection-Funktion. Die Funktion macht es für eine höhere Entwicklerproduktivität geeignet.
• Haskell unterstützt die Inspektion und Generierung des abstrakten Syntaxbaums des Programms.
• Es hat eine Funktion namens Template Haskell und wird verwendet, um die Kompilierzeit zu testen und die Generierung von Boilerplates zu automatisieren.

09. Scala für maschinelles Lernen

Wenn es ums Programmieren geht, hassen viele Leute Java wegen seiner aufgeblähten und ablenkenden Eigenschaften – und das ist völlig normal. Der Entwickler hat Scala jedoch entwickelt, um eine Sprache mit den guten Seiten von Java zu erstellen und gleichzeitig die schlechten Seiten zu vermeiden. Die Sprache ist kompatibel mit Java-Bibliotheken. Als Ergebnis hat es ein statisches Typsystem. Im Gegensatz zu Python ist es eine kompilierte Sprache, die die Codeausführung beschleunigt execution. Scala hat viele Funktionen, die es wert sind, als Programmiersprache für künstliche Intelligenz verwendet zu werden.

Hauptmerkmale von Scala

• Obwohl es der Sprache an Flexibilität und Freiheit wie Python fehlt, ist sie extrem stabil.
• Scala ist eine Programmiersprache für Unternehmen und ist nützlich, wenn es darum geht, Big-Data-basierte Apps zu erstellen, die riesige Datenmengen verarbeiten.
• In Scala müssen Sie den Datentyp und den Funktionsrückgabetyp nicht speziell erwähnen. Die Scala ist schlau genug, um die Datenform abzuleiten.
• Die Sprache wendet das Prinzip der Unveränderlichkeit an. Die Variablen sind unveränderlich. Unveränderlich bedeutet, dass Sie seinen Wert nicht ändern können.
• Scala bietet die Standardbibliothek, die das Akteurmodell enthält. Mit dem Akteur können Sie Parallelitätscode schreiben.

10. AIML

AIML wird mit Artificial Intelligence Markup Language abgekürzt. Es ist im Grunde eine XML-basierte Sprache. Es wird im Allgemeinen verwendet, um natürlichsprachliche Softwareagenten zu erstellen. AIML ermöglicht die Entwicklung von Human Interfaces. Die Sprache ist nicht so komplex. Sie können es ganz einfach pflegen.

Hauptmerkmale von AIML

• Der größte Nutzen von AIML besteht in der Entwicklung von Chatterbots und der Mustererkennung.
• Die Sprache kann mit mehreren Bots gleichzeitig umgehen.
• Sie können es mit Python verwenden, um KI-Software zu erstellen.
• Es ist einfach der König der natürlichen Sprachverarbeitung.

Endlich Einblicke

Ich denke, jetzt haben Sie die endlosen Potenziale von KI und die Möglichkeiten, die sie mit sich bringen kann, erkannt. KI und ML verändern jede Branche und Branche enorm. Das nächste Zeitalter ist das Zeitalter der KI. Die Zeit ist nicht mehr weit, in der Sie selbstfahrende Autos überall sehen werden you. Deshalb müssen Sie sich mit KI auskennen und die Programmiersprachen Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen lernen.

Wir haben in diesem Artikel die wichtigsten ML- und KI-Programmiersprachen aufgelistet. Jetzt ist es Ihre Pflicht, eine Sprache nach Ihren Bedürfnissen zu wählen. Der Artikel hilft Ihnen bei der Auswahl einer geeigneten Sprache für KI und ML. Trotzdem können einige Punkte fehlen. Lassen Sie es uns wissen, wenn Ihnen etwas einfällt, das hinzugefügt werden könnte. Willkommen in der Welt der KI!