AIと機械学習のための有望な5つのプログラミング言語

人工知能（AI）と機械学習（ML）は、ベトナムや世界中の多くの先進国で優先度の高い分野です。これらの分野に興味がある場合、始めるために多くの言語オプションがあります。

さらに、自分のニーズに最も合った言語を選び、AIとML分野での将来を確保するための戦略が必要です。これらの2つの分野を切り開くトップ5の言語を見てみましょう。

5 programming languages

1. Python

Pythonは、AIと機械学習の分野で最も重要な言語です。シンプルなプログラミング言語であり、AIの選択言語となっています。

他の言語と比べて、Pythonは習得が早く、開発時間を短縮しながら、オブジェクト指向、関数型、および手続き型プログラミングをサポートします。その人気のため、多くの人がこの言語を選んで始めます。

Pythonには活気あるサポートコミュニティがあり、オンラインチュートリアル、コース、フォーラム、サポートグループなどが容易に見つかり、知識を習得し、効果的に応用するのに役立ちます。

Rは統計データの分析、操作、評価に人気のある選択肢です。Rは一般的なプログラミング言語として最もよく知られていますが、機械学習とAIに特に適したパッケージがいくつかあります。

これらには、RODBC、Gmodels、Class、およびTmが含まれます。これらのパッケージは、特にビジネス志向の問題に対して、機械学習アルゴリズムの実装を簡素化します。初心者にとってはやや複雑かもしれませんが、AIに応用する際には非常に役立ちます。

Lispは1958年の創造以来、AIと機械学習において重要な役割を果たしてきました。これはAIの父、ジョン・マッカーシーによって開発され、使用された言語です。

Lispには、優れたプロトタイピング能力やシンボリックエクスプレッションのサポートなど、AIに適したいくつかの利点があります。Macsyma、DART、およびCYCなどの主要なAIプロジェクトで使用されている強力なプログラミング言語です。

Lispは、そのシンボリック構造と多用途性のために、機械学習/ILPサブフィールドで主に使用されています。

Prologは、AIプログラミングに非常に有用ないくつかの基本的なメカニズムを持つプログラミング言語の一つです。

例えば、パターンマッチング、自動バックトラッキング、木構造のデータ構造メカニズムを提供します。

これらのメカニズムを組み合わせることで、柔軟なフレームワークを提供します。PrologはAIのエキスパートシステムで広く使用されており、医療プロジェクトの実装にも非常に役立ちます。

Javaも優れた選択肢です。オブジェクト指向のプログラミング言語であり、AIプロジェクトの実行に必要な高度な機能を提供することに重点を置いています。移植性があり、ガベージコレクションが内蔵されています。

Javaコミュニティも大きな利点で、質問や問題があるときに多くの人が助けてくれます。

Javaの使いやすさとデバッグのしやすさにより、AIプログラミングを容易にする柔軟な作業環境を作成することができます。

包括的なサービスとグラフィカルな表現機能により、大規模なプロジェクトのワークフローを簡素化するのにも役立ちます。魅力的なグラフィカルインターフェースがプロジェクトの成功の鍵となる場合、Javaは最良の選択肢かもしれません。

Source: itwork.vn; tma.vn