AI 및 머신 러닝을 위한 유망한 5가지 프로그래밍 언어

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.

5 programming languages

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.

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.

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.

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.

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