인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 베트남뿐만 아니라 전 세계 여러 선진국에서도 높은 우선순위를 두고 있는 분야입니다. 이러한 분야에 관심이 있다면, 시작할 수 있는 많은 언어 옵션이 있습니다.
또한, 자신의 필요를 가장 잘 충족시키고 AI 및 ML 분야에서 미래를 보장할 수 있는 언어를 선택하는 전략이 필요합니다. 이 두 분야를 선도하는 상위 5개 언어를 살펴보겠습니다.
1. Python
Python은 AI 및 머신 러닝 분야에서 가장 중요한 언어입니다. 단순한 프로그래밍 언어로 AI를 위한 선택의 언어가 되었습니다.
다른 언어와 비교했을 때 Python은 배우기 빠르고 개발 시간을 단축시키며, 객체 지향, 함수형 및 절차적 프로그래밍을 모두 지원합니다. 많은 사람들이 이 언어의 인기로 인해 Python으로 시작하기로 선택합니다.
Python은 활발한 지원 커뮤니티를 가지고 있어, 온라인 튜토리얼, 코스, 포럼, 지원 그룹 등을 쉽게 찾을 수 있습니다. 이를 통해 지식을 숙달하고 능숙하게 적용할 수 있습니다.
2. R
R은 통계 데이터 분석, 조작 및 평가를 위한 인기 있는 선택입니다. R은 일반 목적의 프로그래밍 언어로 가장 잘 알려져 있지만, 머신 러닝 및 AI에 특히 적합한 몇 가지 패키지가 있습니다.
이 패키지에는 RODBC, Gmodels, Class 및 Tm이 포함됩니다. 이러한 패키지는 특히 비즈니스 지향적인 문제에 대한 머신 러닝 알고리즘 구현을 단순화합니다. 초보자에게는 다소 복잡할 수 있지만, AI에 적용할 때 매우 유용합니다.
3. Lisp
Lisp는 1958년에 만들어진 이후로 AI 및 머신 러닝에서 중요한 역할을 해왔습니다. 이는 AI의 아버지인 John McCarthy에 의해 개발되고 사용된 언어입니다.
Lisp는 뛰어난 프로토타이핑 기능과 기호 표현 지원 등 AI에 적합한 여러 가지 장점을 가지고 있습니다. 이는 Macsyma, DART, CYC와 같은 주요 AI 프로젝트에서 사용되는 강력한 프로그래밍 언어입니다.
Lisp는 기호 구조와 다용도로 인해 머신 러닝/ILP 하위 분야에서 주로 사용됩니다.
4. Prolog
Prolog은 AI 프로그래밍에서 매우 유용한 몇 가지 기본 메커니즘을 가진 프로그래밍 언어 중 하나입니다.
예를 들어, 패턴 매칭, 자동 백트래킹, 트리 기반 데이터 구조화 메커니즘을 제공합니다.
이러한 메커니즘을 결합하면 작업에 유연한 프레임워크를 제공합니다. Prolog는 AI 전문가 시스템에서 널리 사용되며 의료 프로젝트를 구현하는 데에도 매우 유용합니다.
5. Java
Java도 훌륭한 선택입니다. Java는 AI 프로젝트를 실행하는 데 필요한 고급 기능을 제공하는 객체 지향 프로그래밍 언어입니다. 휴대성이 뛰어나고 내장된 가비지 컬렉션 기능이 있습니다.
Java 커뮤니티도 장점 중 하나입니다. 질문이나 문제가 있을 때 많은 사람들이 도와줄 수 있습니다.
Java의 사용 용이성과 디버깅 용이성 덕분에 AI 프로그래밍을 더 쉽게 만들 수 있는 유연한 작업 환경을 만들 수 있습니다.
Java의 포괄적인 서비스와 그래픽 표현 기능은 대규모 프로젝트의 워크플로를 단순화하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 매력적인 그래픽 인터페이스가 성공적인 프로젝트의 핵심일 때 Java가 최고의 선택일 수 있습니다.
Source: itwork.vn; tma.vn
