5 языков программирования ИИ для начинающих

Искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL) в настоящее время активно используются в компаниях для упрощения различных бизнес-процессов. Более того, с облачными решениями в области искусственного интеллекта, ставшими простым способом для компаний внедрять в свои сервисы ИИ и предоставлять их для обычных пользователей, здесь открываются новые возможности в эпоху мобильных вычислений.

Некоторые из крупнейших компаний мира, в том числе Google, Facebook, Amazon и Microsoft, уже ступили на путь повсеместного использования искусственного интеллекта. Эти компании не только внедряют ИИ-решения в свои продукты, но и предоставляют инструменты и фреймворки, предназначенные для программирования ИИ. В частности, компания Google выложила в открытый доступ многие из своих выдающихся разработок в области ИИ, что свидетельствует о его растущей популярности среди инженеров-программистов.

Поскольку алгоритмы машинного обучения создаются с целью улучшения предыдущих итераций, машинное обучение является основным направлением развития ИИ на сегодняшний день. Однако инструменты, необходимые для разработки этих алгоритмов, известны далеко не всем. В этой статье мы рассмотрим различные языки программирования ИИ, их достоинства и недостатки.

Разработка искусственного интеллекта — не такая уж и непонятная, как может показаться с первого взгляда, задача. В своей основе ИИ представляет собой последовательность алгоритмов, предназначенных для выполнения конкретной задачи. Алгоритм — это просто способ, с помощью которого пользователь указывает компьютеру, каким образом выполнять ту или иную задачу.
Например, можно написать короткий алгоритм для определения наибольшего из трех чисел. В этом алгоритме компьютеру предлагается сравнить все три числа между собой и вывести число, которое больше двух других. В свою очередь алгоритмы искусственного интеллекта — это более специализированный тип алгоритмов.
Когда речь идет об искусственном интеллекте, большее количество подобных алгоритмов объединяется для выполнения более сложных процессов. Однако некоторые алгоритмы ИИ позволяют компьютерам самообучаться и улучшать свои предыдущие результаты. Такой подход чаще всего называют машинным обучением.

Создание воркфлоу

Итак, программирование ИИ работает на основе тех же алгоритмов, но отличается сложностью и обучаемостью. Для работы алгоритмов ИИ нет необходимости в явном виде задавать входные и выходные параметры. В то же время обычный алгоритм требует предоставления полной информации, необходимой для решения задачи.
Поскольку ИИ представляет собой комбинацию множества алгоритмов, разработчики должны уделять особое внимание налаживанию обмена информацией и передачей знаний о данных между этими алгоритмами — и этот поток разработчику необходимо организовать, чтобы выполнить более сложные задачи. В совокупности, этот процесс организации и считается созданием воркфлоу программы.

Обучение модели искусственного интеллекта

Алгоритмический воркфлоу построен таким образом, чтобы воспринимать и обрабатывать информацию в манере, напоминающей человеческий разум. Этот процесс, являющийся начальным состоянием программы ИИ, в дальнейшем применяется на набор данных, относящихся к решаемой проблеме.
Получив набор данных, алгоритм или модель ИИ распознает в них закономерности и пытается учиться на них. При выполнении второй итерации алгоритма на наборе данных он использует знания, полученные в ходе первой итерации, постепенно совершенствуясь в решении проблемы. Этот процесс повторяется до тех пор, пока модель не достигнет определенной степени точности. Этот процесс называется обучением модели.
Чтобы убедиться, что модель ищет наиболее оптимальное решение, обычно рассчитывают так называемую “функцию стоимости”. Функция стоимости определяет, насколько эффективно алгоритм справляется с поставленной задачей, рассчитывая некоторый процент ошибки в конечном результате работы алгоритма.
После того как модель прошла обучение и научилась самостоятельно решать задачу, ее можно запустить в работу. Такой подход позволяет получить алгоритмы, точность и эффективность которых превосходит человеческий труд.
Языки, используемые для создания этих сложных алгоритмов ИИ, похожи на те, что применяются для создания других компьютерных программ. Однако в последнее время на первый план выходит концепция, известная как фреймворки. Фреймворки строятся на основе существующих языков программирования, но предоставляют уникальную функциональность, позволяющую создавать алгоритмы искусственного интеллекта.

Критерии выбора языка программирования ИИ

Для разработки алгоритмов ИИ сегодня могут использоваться различные универсальные и специализированные языки программирования, наиболее популярным из которых является универсальный Python. Python используется энтузиастами ИИ из-за его мощности и в то же время простому синтаксису, что делает язык одинаково доступным как для новичков, так и для опытных пользователей.
R, специальный язык программирования используемый для статистических вычислений, — также популярен для разработки алгоритмов ИИ. R хорошо подходит для современного ИИ, поскольку позволяет легко обрабатывать большие объемы данных. Кроме того, статистика является важной частью разработки модели ИИ, что делает его вторым, наиболее распространенным языком программирования для ИИ.
Кроме них, для программирования ИИ используются такие языки программирования, как C++ и Java. Эти языки используются в тех случаях, когда существует конкретная потребность, которая может быть решена только с их помощью. Другим популярным вариантом для программирования ИИ является Scala — объектно-ориентированный язык программирования.
Чтобы определиться с языком программирования ИИ предлагаем подробнее узнать о каждом из них.

Python – самый популярный язык программирования для ИИ благодаря лаконичному синтаксису и широкому набору специализированных библиотек: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras и OpenCV. Он активно используется в области глубокого обучения (Deep Learning), обработке больших данных (Big Data) и предсказательного моделирования.
Плюсы:

• Читаемый синтаксис и низкий порог входа
• Обширное сообщество и качественная документация
• Большой выбор библиотек для статистического и многомерного анализа

Минусы:

• Медленная скорость выполнения из-за интерпретируемой природы
• Высокое потребление памяти, что может быть критичным при обучении больших нейросетей

Julia – динамически типизированный язык, который обеспечивает высокую производительность, приближенную к C++, но с удобством Python. Он идеально подходит для численных методов, оптимизационных алгоритмов и обработки многомерных массивов данных.
Плюсы:

• JIT-компиляция (Just-In-Time) для ускорения вычислений
• Поддержка параллельных вычислений на GPU и распределенных системах

Минусы:

• Ограниченное число библиотек по сравнению с Python
• Молодое сообщество, что усложняет поиск решений нестандартных задач

R – функциональный язык программирования, специализирующийся на обработке статистических данных, что делает его востребованным в биоинформатике, финансовом анализе и когнитивных вычислениях.
Плюсы:

• Богатый набор статистических пакетов (caret, randomForest, xgboost)
• Инструменты для работы с временными рядами и корреляционными матрицами

Минусы:

• Неоптимальная производительность при работе с большими наборами данных
• Ограниченная применимость за пределами статистики и аналитики

Java широко используется в корпоративных решениях, системах автоматизированного принятия решений (AI-driven enterprise solutions) и финтехе. Фреймворк Deeplearning4j позволяет реализовывать сложные нейросетевые модели на Java.
Плюсы:

• Кроссплатформенность и масштабируемость
• Поддержка многопоточной обработки больших данных

Минусы:

• Более медленное выполнение, чем у C++
• Высокие требования к ресурсам при работе с нейросетями

Многие популярные библиотеки также представлены на Java, например Deeplearning4j — библиотека с открытым исходным кодом, ориентированная на приложения глубокого обучения, и Neuroph — библиотека для построения нейронных сетей на Java. Java также обладает мощными возможностями для обработки данных, что позволяет полностью управлять пайплайном данных в корпоративной среде.
Кстати, средняя зарплата выпускников Kata через год - 221 000 рублей. Так что если ты планировал начать карьеру в IT, сейчас самое время. Переходи по ссылке и узнавай подробности.

C++ широко используется в системах, требующих низкоуровневой оптимизации, таких как автономные роботы, игровые движки и встроенные системы. Фреймворки TensorFlow и OpenCV содержат C++-ядро, что делает этот язык незаменимым в высокопроизводительных вычислениях.

Плюсы:

• Высокая скорость выполнения алгоритмов машинного обучения
• Возможность работы с аппаратными ресурсами на низком уровне

Минусы:

• Сложный синтаксис и крутая кривая обучения
• Длительный процесс разработки по сравнению с Python

JavaScript становится популярным инструментом для внедрения машинного обучения в веб-приложения благодаря библиотекам TensorFlow.js и Brain.js.
Плюсы:

• Возможность выполнения моделей нейросетей в браузере без серверных мощностей
• Простая интеграция с фронтенд-приложениями

Минусы:

• Ограниченные вычислительные возможности по сравнению с Python
• Меньшая производительность в обработке больших наборов данных

Заключительные мысли для технарей

Программирование искусственного интеллекта становится теперь более доступным, чем когда-либо, благодаря большому количеству библиотек и обучающего материала по данной теме. Для популярных языков, таких как Python и Java, обучающий материал широко представлен в интернете, что делает вход в программирование искусственного интеллекта даже легче для новичков.
Создание программ ИИ также требует знания когнитивных систем человека, так как в этом случае будет легче разрабатывать алгоритмы, которые работают аналогичным способом, как и наш мозг, это позволит более глубоко понять всю процедуру в целом.
Как правило, выпускники Kata легко справляются даже не с самыми простыми задачами, включая работу с ИИ. На курсах ребята получают актуальные знания и практический опыт работы с реальными проектами. Если ты тоже хочешь начать свой путь в IT, то сделай это прямо сейчас. Переходи по ссылке, чтобы узнать актуальную информацию.