معرفی 9 زبان برنامه نویسی قدرتمند برای پروژههای هوش مصنوعی

در سمت سرور امکانات و مزایای زیادی برای پیادهسازی مدلها با Node.js به نسبت گزینههای موجود در پایتون وجود ندارد، بنابراین در آینده نزدیک بیشتر شاهد باقی ماندن اپلیکیشنهای هوش مصنوعی مبتنی بر جاوا اسکریپت در محیط مرورگرها خواهیم سایت vector-robot بود. اگر حوزه فعالیت شما هوش مصنوعی است، پایتون ایدهآلترین زبان برنامه نویسی برای انجام اینکار است. چند سال پیش به واسطه فریمورک Torch که یکی از معروفترین کتابخانههای یادگیری ماشین برای تحقیق و تولید محصول است، Lua در دنیای هوش مصنوعی مطرح شد. حتما بخوانید 1 : زبان برنامه نویسی Lua چیست؟ اگر به بررسی تاریخچه الگوهای یادگیری عمیق بپردازید اغلب منابعی پیدا میکنید که از Torch و کدهای Lua استفاده کردهاند. هدف او از این مدل فیلتر کردن مجموعه داده ها به گونهای است که به گروههای متغیر جدیدی دسترسی پیدا کنیم که هنوز برای توصیف تغییرپذیری آن کافی هستند. در یک سناریوی پیش بینی، مقدار مشاهدات جدید با استفاده از ویژگی های همسایگان که هدف قرار میگیرند پیشبینی میشود.

با این حال، این بازخورد برای هر حالت یا ورودی دریافت نمیشود. یادگیری تقویت به نوعی شبیه یادگیری تحت نظارت است زیرا بازخورد نیز دارد. یادگیری ماشین نیز می تواند بی نظارت باشد و برای یادگیری و شناخت فرم ابتدایی رفتار موجودات مختلف و سپس پیدا کردن ناهنجاری های معنادار استفاده شود. پایتون در زمینههای مختلف حرفهای زیادی برای گفتن دارد. در حالی که IPython به Jupyter Notebook تبدیل شده، اغلب کاربران Jupyter همچنان از پایتون استفاده میکنند. برخی از این زبانهای برنامه نویسی در حال پیشرفت و گسترش هستند در حالی که برخی دیگر پیشرفت خاصی نداشتهاند، اما عملکرد قابل قبولی در این زمینه دارند. الگوریتم های یادگیری ماشین در طول سالها بسیار رشد کردهاند و آنها هنوز هم در حال پیشرفت هستند و با مشکلاتی که برای یافتن پاسخ استفاده میشوند مطابقت دارند. یادگیری ماشینی در واقع ابزاری قدرتمند است که در آینده برای یافتن راه حلهایی برای برخی از فوریترین مشکلات این جهان مورد استفاده قرار خواهد گرفت. درختان تصمیمگیری راهی بسیار موثر برای تقسیم یافتههای مختلف در مدل های یادگیری ماشینی و سپس قرار دادن آنها در گروهها است.

شما میتوانید از این مدل برای پیش بینی ارزش یک خانه بر اساس ویژگیها یا خصوصیات مختلف آن مانند تعداد اتاق، مساحت کل، مدارس اطراف، امکان حمل و نقل و غیره استفاده کنید. تعداد خوشههای مورد استفاده توسط شخصی که این تحلیل را انجام میدهد، تعیین میشود. برخلاف یادگیری تحت نظارت که در آن خطا بعد از هر مثال رخ میدهد، یادگیری تقویت فقط هنگام دریافت یک سیگنال تقویت کننده خطاها را ثبت میکند. ساختارهای جدیدی که در نسخه 8 جاوا و نسخههای بعد از آن قرار گرفتهاند به برنامهنویسان اجازه دادهاند سادهتر و روانتر از گذشته از جاوا استفاده کنند. این مدل نزدیکی بین مشاهداتی را که قبلاً در یک مجموعه داده وجود داشته و مشاهداتی که تازه شکل گرفتهاند مقایسه میکند. مدل های یادگیری ماشینی از چندین سال پیش وجود داشتند، اما چند سالی نگذشته بود که مورد توجه بیشتری قرار گرفتهاند. محبوبیت یادگیری ماشینی و درکی که از آن برای تغییر شرایط لازم برخوردار است، باعث افزایش تقاضا برای افرادی شده است که میدانند این فناوری چگونه کار میکند و چگونه میتوان از آن برای حل مشکلات زندگی واقعی استفاده کرد.

دانشمندان، محققان، بازاریابان و کارآفرینان بیوقفه تلاش کردهاند تا دیگران بفهمند که چگونه این نوآوریها توانایی تبدیل کردن روش تجارت یا رویکرد و حل مشکلات زندگی روزمره را دارند. با گسترش فناوریهایی همچون یادگیری ماشین و حضور ملموس آنها در زندگی بشر برخی مهارتهای برنامهنویسان نظیر تبحر در حل مسائل، درک چگونگی کارکرد سامانههای فنی و بهینهسازی آنها اهمیت بیشتری پیدا میکند. همچنین الگوریتمهای یادگیری ماشین به مشاغل کمک میکنند تا با پشتوانه داده ها بتوانند تصمیم بگیرند. زبانهای مختلفی برای کار با الگوریتمهای برنامه نویسی وجود دارند، اما توسعهدهندگان بهتر است به سراغ یادگیری چه زبانهایی بروند تا از مزایای فراوان هوش مصنوعی بهرهمند شوند؟ برای پردازش زبان طبیعی (NLP) ابزارهای توانمند NLTK و SpaCy در اختیار توسعهدهندگان قرار دارند. مهم نیست به دنبال پردازش زبان طبیعی (CoreNLP)، عملیات تانسور (ND4J) یا یادگیری عمیق مبتنی بر پردازنده گرافیکی (DL4J) باشید، در تمامی موارد زبانهای خانواده JVM پاسخگوی نیازها هستند.

درست است که سی پلاس پلاس اولین زبان برنامه نویسی نیست که برای ساخت یک اپلیکیشن هوشمصنوعی استفاده میشود، اما وقتی که به حداکثر عملکرد یک سیستم نیاز است (شبیه به زمانهایی که صحبت از یادگیری عمیق به میان میآید و نیاز دارید تا مدلهای خود را روی سیستمهایی با منابع محدود اجرا کنید) سی پلاسپلاس مهمترین گزینه پیش روی توسعهدهندگان است. در حوزه برنامهنویسی مدلها و الگوریتمهای یادگیری ماشین چارچوب منحصر بهفرد Scikit-learn در اختیار توسعهدهندگان قرار دارد و زمانی که صحبت از یادگیری عمیق به میان میآید تمام کتابخانههای موجود همچون تنسورفلو، پایتورچ، Chainer،Apache ،MXNet ، Theano و نمونههای مشابه به بهترین شکل از برنامه نویسان پایتون پشتیبانی میکنند. بدون شک به زبانی نیاز است که از انواع مختلفی از کتابخانههای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق پشتیبانی کند، سرعت و عملکرد خوبی داشته باشد، از ابزارهای مفید پشتیبانی کند، جامعه بزرگی از برنامهنویسان از آن پشتیبانی کنند و به خوبی از بستهها و چارچوبهای کمکی استفاده کند. همچنین نظارت زمانی صورت می گیرد، که پیشبینی خطایی در تغییر عملکرد و یادگیری نقشهبرداری از ورودی به خروجی ایجاد کند.

زمانی که صحبت از برنامه نویسی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم دادهها به میان میآید پایتون اولین زبانی است که به آن اشاره میشود. زمانی که گوگل TensorFlow.js را منتشر کرد، توسعهدهندگان کمی برای برنامه نویسی هوش مصنوعی به سراغ TensorFlow.Js رفتند. با آغاز سال 2020 میلادی انتخاب پایتون 2 یا پایتون 3 به یک مسئله مهم تبدیل خواهد شد، زیرا بیشتر کتابخانههای بزرگ و مطرح از پایتون 3 پشتیبانی میکنند و ممکن است برخی از توسعهدهندگان کتابخانههای کاربردی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پشتیبانی از پایتون 2 را متوقف کنند و بهطور کامل روی پایتون 3 متمرکز شوند. اگر چه در حال حاضر نمیتوان جولیا را به عنوان یک زبان معروف در نظر گرفت، اما فریمورکهایی مثل TensorFlow.jl و Mocha که برای این زبان آماده شدهاند به خوبی از یادگیری عمیق پشتیبانی میکنند. ما در حال حاضر این سه نوع را داریم که تقریباً همه مدل های یادگیری ماشین را پوشش میدهد که امروزه مورد استفاده قرار میگیرند. در این بخش ما در مورد مدل های یادگیری ماشین که بیشتر مورد استفاده قرار میگیرند صحبت خواهیم کرد.

هوش مصنوعی مجموعه ای کم نظیر از قابلیتها و توانمندیها را در اختیار توسعهدهندگان برنامههای کاربردی قرار میدهد. توسعهدهندگان میتوانند از مزایای یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق برای ساخت مکانیزمهای جستوجوی هوشمندانه، ساخت پروفایلهای کاربری سفارشی، پیادهسازی فرامین صوتی در برنامههای کاربردی یا تعامل با دستیاران هوشمند در برنامههای خود استفاده کنند و به این ترتیب عملکردهای برنامه کاربردی خود را بهبود بخشند. به این ترتیب احتمال تصمیمات آنها در طول زمان برای پرداخت سود بسیار زیاد است. این مدلی است که از مراکز هندسی یا مرکز هندسی به عنوان خوشه مشاهده آنها استفاده میکند. از این مدل به عنوان یک مدل کاهش ابعاد یاد میشود که برای پایین آوردن حداقل متغیرهای موجود در یک داده تنظیم شده استفاده میشود. یادگیری ماشین شاخه ای مبتنی بر هوش مصنوعی است که در آن از داده ها برای شناسایی الگوهایی استفاده میشود که میتوانند بدون حداقل دخالت انسان به تصمیمگیری کمک کنند. یادگیری ماشینی، هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، همگی نوعی نوآوری در فناوری هستند که ارزش آنها را در هر صنعتی که فکرش را بکنید ثابت میکنند. در چند سال گذشته، یادگیری ماشین ارزش واقعی خود را به دست آورده است. توسعهدهندگان میتوانند از قابلیتهای یادگیری ماشین در نرمافزارهای کاربردی به شکلی استفاده کنند تا برنامهها ببینند، بشنوند و از خود واکنشهای هوشمندانه نشان دهند.

امروزه این مسئله تا حدود زیادی برطرف شده و توسعهدهندگان میتوانند از جاوااسکریپت برای این منظور استفاده کنند. اگر تیم تحت سرپرستی شما متشکل از توسعهدهندگان R است، معقول به نظر میرسد تا از یکپارچهسازی این زبان با TensorFlow، Keras یا H2O برای انجام تحقیقات، نمونهسازی و آزمایش استفاده کنید. توسعهدهندگان به راحتی به پلتفرمهای بزرگ دادهها همچون Apache Spark و Apache Hadoop دسترسی دارند. این کار را با کنار هم قرار دادن متغیرهایی که مقیاس اندازه گیری آنها یکسان است و همبستگی بیشتری نسبت به سایرین دارند انجام میدهد. CART نوع ترجیحی و مفیدی از درخت تصمیم است که هم برای رگرسیون و هم برای طبقهبندی استفاده میشود. این مدل را میتوان برای پیشبینی یا طبقهبندی با توجه به متغیرهای مورد نظر استفاده کرد. پایتون زبانی است که در خط مقدم تحقیقات هوش مصنوعی قرار دارد و بیشترین فریمورکهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مرتبط با این زبان هستند و تقریبا همه متخصصان هوش مصنوعی به سراغ آن میروند. NumPy به اندازهای فراگیر شده که تقریبا به یک API استاندارد برای عملیات تانسور تبدیل شده است.

R در انتهای فهرست ما قرار دارد و شاید برای بیشتر خوانندگان نامآشنا نباشد. شما باید درک کنید که الگوریتم ماشین اساس کاری است که این فناوری قرار است انجام دهد. این الگوریتم میتواند خروجی خود را با خروجی صحیح و از قبل تعیین شده مقایسه کند و خطاهای موجود را بیابد تا بر اساس آن مدل را اصلاح کند. یکی از دلایل عدم استقبال به فقدان کتابخانههای جامع و کاربردی باز میگردد که در مقایسه با زبانهایی همچون پایتون در جاوااسکریپت وجود نداشت. دستگاه خود ریاضی را انجام میدهد و تعداد همسایگان را که باید مقایسه شوند انتخاب میکند ( K ) . تعداد تقسیمات مورد نیاز معمولاً توسط خود دستگاه انتخاب میشود تا از مواردی از مازاد نصب و عدم نصب جلوگیری شود. CART در مواردی موثر است که سایر مدلها مانند جعبه سیاه به دلیل عدم شفافیت یا شفافیت مناسب، مناسب نمیدانند. در مبحث پیادهسازی مدلها، ظهور معماریهای میکروسرویس و فناوریهایی مانند Seldon Core بیانگر این موضوع هستند که این روزها پیادهسازی مدلهای پایتون در یک پروژه راحتتر از گذشته شدهاند. حالا بیایید درست به موضوع بپردازیم. موضوع مهم این است که با توسعه درک عمیقتری از مدلهای مورد بحث باعث شروع استفاده آنها در زندگی واقعی میشود.

این مقاله بر روی مدلهای یادگیری ماشین و یادگیری ماشین تمرکز خواهد کرد. Julia یک زبان برنامه نویسی با عملکرد بالا است که روی محاسبات عددی تمرکز دارد و همین ویژگی باعث میشود تا برای انجام محاسبات سنگین ریاضی هوش مصنوعی مناسب باشد. دقت کنید به دلیل نگرانیهایی که پیرامون اجرا و عملکرد وجود دارد، زبان R برای ساخت یک محصول مستقل هوش مصنوعی پیشنهاد نمیشود. شما میتوانید با استفاده از کتابخانههایی مثل کودا شرکت انودیا کدهایی بنویسید که مستقیما روی پردازنده گرافیکی اجرا شوند یا میتوانید برای دستیابی به APIهای سطح بالا و انعطافپذیر از TensorFlow یا PyTorch استفاده کنید. چیزی که شما باید درک کنید این است که اگر چه این فناوریها به یکدیگر مرتبط هستند، اما یکسان نیستند. این جایی است که درک اساسی مفهوم مفید است. این باعث میشود که داده ها از زیر پوشش و بیش از حد استفاده نکنند. این تقسیمبندی به گونهای انجام میشود که هر کلاس جدا شده بخشی از داده ها را با ویژگیهای مشترک در اختیار داشته باشد. این رفتار شباهتهای زیادی با یادگیری انسان دارد، جایی که فقط در صورت قریبالوقوع بودن پاداش بازخورد دریافت میکنید. یادگیری تحت نظارت دارای یک ویژگی بازخورد است که به درست یا غلط بودن پیشبینی اشاره میکند.

وظایفی که این الگوریتمها باید یاد بگیرند ممکن است از یادگیری مبتنی بر نمونه و یادگیری عملکرد نگاشتی که با ورودی به خروجی مطابقت دارد تا یادگیری ساختار ناشناخته در یک مجموعه داده بدون برچسب و موارد دیگر، متفاوت باشد. هر دو مورد اجازه میدهند تا مدلهای تولید شده در پایتون (یا TorchScript که زیرمجموعهای از پایتون است) را بارگیری کنید، آنها را بهطور مستقیم در سی پلاس پلاس اجرا کنید و ضمن حفظ انعطافپذیری در توسعه به یک عملکرد سریع و باثبات دست پیدا کنید. با توجه به اینکه ساخت یک پکیج پایتون کار سختی است و میبایست راهحلهای متفاوت به روشهایی متفاوت تقسیمبندی شوند، توسعهدهندگان میتوانند در 95% موارد از آناکواندا استفاده کنند و وقت خود را صرف مسائل جانبی نکنند. در ظاهر به نظر نمیرسد توسعهدهندگان برای نوشتن اپلیکیشنهای هوش مصنوعی به سراغ یادگیری جاوااسکریپت بروند، اما TensorFlow.js گوگل راهکارهای خلاقانه و جالبی ارائه کرده که توسعهدهندگان میتوانند بر مبنای این راهکارها به شیوهای جالب مدلهای Keras و TensorFlow را در مرورگرهایشان پیادهسازی کنند یا از طریق Node.js و با استفاده از WebGL محاسبات مبتنی بر پردازنده گرافیکی را پیادهسازی کنند. هوش مصنوعی در لبه (AI at the edge) به این معنا است که دقیق بودن دیگر به تنهایی کافی نیست و توسعهدهندگان باید در کار خود حرفهای و سریع باشند.

در این مقاله با شش زبان برنامهنویسی برتر برای توسعه هوش مصنوعی آشنا خواهید شد. ساخت یک اپلیکیشن هوش مصنوعی با جاوا شاید کمی خسته کننده باشد، اما جاوا به خوبی از عهده کار بر میآید و اجازه میدهد از تمام زیرساختهای موجود در این زبان برای توسعه و برنامه خود استفاده کنید. خبر خوبی برای شما دارم ، مایکروسافت به تازگی چارچوب یادگیری ماشین خود ( Machine Learning ) را که در GitHub موجود است ، باز کرد. شما برای تمام بخشهای مورد نیاز یک برنامه کاربردی که ممکن است عملکردی هوشمندانه داشته باشند به مجموعهای غنی از کتابخانههای قدرتمند دسترسی دارید. همچنین میتوان از پیشبینی قیمت فروش محصولات برای پارامترهای مختلف مانند رفتار مشتری استفاده کرد. در عوض آنچه اتفاق میافتد این است که تابع سعی میکند داده ها را به کلاسهای مختلف تفکیک کند. از رگرسیون خطی میتوان برای پیشبینی موارد مختلف استفاده کرد. با مقاله معرفی 9 زبان برنامه نویسی قدرتمند برای پروژههای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از وب سایت آموزش برنامه نویسی سورس باران در خدمت شما هستیم. بنابراین، شما بیشتر از الگوریتم یادگیری ماشین مناسب برای نیازهای خود انتخاب میکنید. شما باید الگوریتمی متناسب با مسئلهای که به دنبال راهحل برای آن هستید پیدا کنید.

با معرفی Swift For TensorFlow که آخرین و بهترین ویژگیهای TensorFlow را به خدمت گرفته و همچنین امکان وارد کردن کتابخانههای پایتون به همان شکلی که یک توسعهدهنده در پایتون از آن استفاده میکند در نظر گرفته شده، سوئیفت به یک زبان مناسب برای توسعه هوش مصنوعی تبدیل شده است. توسعهدهندگانی که پایتون را به عنوان زبان برنامه نویسی در حوزه هوش مصنوعی انتخاب کردهاند باید به یک نکته مهم دقت کنند. به همین دلایل میتوان پایتون را اولین زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی دانست. کتابخانههای ریاضی و آماری موجود در پایتون به نسبت زبانهای دیگر بی نظیر هستند. در ارتباط با تحلیل، پردازش و بصریسازی، کتابخانه Pandas به بهترین شکل قدرت و انعطافپذیری زبان R را به پایتون آورده است. یادگیری ماشین یا به اصطلاح Machine Learning میتواند نحوه نگاه افراد به برنامههای مهم مانند تشخیص تصویر، داده کاوی، سیستم های خبره، پردازش زبان طبیعی و سایر موارد را کاملاً تغییر دهد.

تفاوتهای زیادی در یادگیری ماشین و الگوریتمهای آن وجود دارد مانند پرخاشگری خطی، رگرسیون لجستیک. الگوریتمهای یادگیری ماشین برنامههایی کاملاً مشخص هستند که از داده ها میآموزند و با گذشت زمان بهبود مییابند. یادگیری بدون نظارت هیچ ارتباطی با پاسخ ندارد. از یادگیریهای تحت نظارت انواع متفاوتی وجود دارد. با استفاده از PCA میتوان این سوالات را به مولفههای اصلی دستهبندی کرد که به راحتی میتوانند در گزارش نظرسنجی توضیح داده شوند. اطمینان حاصل کنید که همیشه با اتفاقات اطراف سازگار هستید! نتیجه ارتباط عامل با محیط میتواند یک خطا یا یک پاداش باشد. این نوع الگوریتم یادگیری ماشینی، در اقدامات یادگیری برای چند حالت متمرکز است که میتواند به آن کمک کند تا مطلوب شود. یادگیری ماشین میتواند در تمام این زمینهها راه حلهایی ارائه دهد. در این مقاله به معرفی 9 زبان برنامه نویسی قدرتمند برای پروژههای هوش مصنوعی خواهیم پرداخت. حتما بخوانید : زبان برنامه نویسی سی و سی پلاس پلاس چیست؟ جاوا زبانی است که توسط بیشتر سازمانها برای ساخت برنامههای سازمانی استفاده میشود و به عبارت دقیقتر به یک زبان برنامه نویسی سازمانی تبدیل شده است. به همین دلیل ایده بدی نیست در مورد تحولات پیرامون سوئیفت و توانایی این زبان در ساخت برنامههای هوش مصنوعی اطلاعاتی کسب کنید.

بهطور خلاصه سیپلاسپلاس به بخش مهمی از ابزارهای مورد نیاز برای توسعه اپلیکیشنهای هوش مصنوعی لبه تبدیل شده که میتوان برنامههای ساخته شده به این زبان را روی سامانههای کوچک توکار یا کلاسترهای عظیم اجرا کرد. زبانهای خانواده JVM (شامل Java ،Scala ،Kotlin ، Clojure و غیره) به یکی از بهترین انتخابها در حوزه ساخت و توسعه برنامههای هوش مصنوعی تبدیل شدهاند. C مدرن به سختی و پیچیدگی گذشته نیست. در نسخههای جدید دیگر خبری از پیچیدگیها و دردسرهای رایج نیست. جای تعجب نیست که آنها مورد بحثترین و محبوبترین اصطلاحات در سراسر جهان هستند. آنها برای انجام کار خود نیازی به مداخله انسان ندارند. به عنوان مثال، نظرسنجیهایی که برای مطالعه فرهنگ، بهزیستی یا رفتار انجام میشود، معمولاً سوالات زیادی دارد. PCA در تفسیر نظر سنجیهایی که حاوی ویژگیها یا سوالات زیادی هستند استفاده میشود. مردم در سراسر جهان دریافتهاند که یادگیری ماشینی قدرت ایجاد تغییر را دارد. این مدل های یادگیری ماشینی اغلب به منظور تجزیه و تحلیل تقسیم بازار برای کشف یک شباهت در مشتریان و یا کشف یک بخش کاملاً جدید از مشتری است. یک متغیر پاسخ انتخاب میشود و متغیرهای پیشبینی به گروه تقسیم میشوند.