우리나라는 최근 몇 년간 인공지능이 크게 발전해 얼굴인식, 의학 등 여러 분야에서 좋은 성과를 거두었습니다. 그러나 GPU와 같은 하드웨어에 대한 요구 사항이 높아지는 것에 더해, 프로그래머의 개발 능력도 나날이 높아지고 있으며, 적합한 개발 언어를 선택하는 방법도 최우선 사항입니다.
인공지능은 우리 삶의 모든 곳에서 볼 수 있습니다. 이는 주로 다양한 환경과 시나리오에서 변화하는 요구에 직면하기 때문입니다. 알고리즘은 단일 또는 복합 솔루션을 통해 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
요 몇 년간 주변 친구들이 #인공지능#에 대해 이야기를 많이 하더군요. 우리 모두는 소프트웨어 개발자이고, 개발 언어의 변화가 인공지능의 발전을 가능하게 했다고 느끼기도 합니다.
인공 지능의 등장으로 인해 프로그래머에 대한 요구 사항도 높아졌고 수요도 크게 증가했습니다. 초기에는 비슷한 인공지능 엔지니어였을 때 베이징에서 3만 정도 벌었던 기억이 나네요. 채용을 앞두고 일부 인공지능 개발 언어를 사용하는 것이 편집자가 오랫동안 책을 읽지 않은 이유인지도 모르지만, 동시에 차분한 척을 하기도 했다.
다음은 일반적으로 사용되는 인공지능 프로그램 개발 언어의 특징을 설명합니다.
Python은 1991년에 출시되었습니다. 지난 몇 년 동안 인공 지능이 아니었다면 지금처럼 더 인기 있는 개발 언어가 되려면 아직 시간이 좀 더 필요할 것 같습니다. . 현재 인공지능 소프트웨어 개발 엔지니어의 59%가 이 개발 언어를 사용하고 있습니다. 세계 최고의 성능을 자랑하는 C++를 선택하는 대신. 여러 가지 이유가 있다고 생각합니다.
LISP는 Fortan의 가장 뛰어난 언어이지만 1958년 인공 지능을 위해 개발되었기 때문에 현대 기술을 통해 반복이 지연되었습니다. 약간 뒤에. LISP에는 몇 가지 사소한 결함이 있으며 주로 논리 연산에 사용됩니다. 하지만 이는 인공지능의 초기 포지셔닝이므로 자리가 있어야 한다.
R 언어는 1995년 LISP보다 늦게 출시되었습니다. 실제로는 S 언어에 대한 또 다른 업그레이드입니다. 주로 통계 시스템과 데이터 분석 시스템을 생성하는 데 사용되는 R 언어는 상대적으로 운영 효율성이 높아 특정 날짜에는 왕이 될 수 있습니다. Gmodels, RODBC, OneR 및 Tm을 잘 지원합니다. 여러 솔루션을 결합하면 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.
C 언어를 처음 접하게 된 것은 고객의 이상한 요청으로 압축을 풀어서 사용해 달라는 요청이었습니다. 시스템 플러그인 설치가 허용되지 않습니다. 그때 나는 과감하게 C++를 선택했다. 처리 속도에 관해 이야기하면 C++는 확실히 성능 측면에서 강자 중 가장 강합니다. 특히 인공지능의 경우에는 더 높은 주행속도가 요구된다. 그러나 C++ 관련 클래스 라이브러리의 수가 상대적으로 적고 구문이 복잡하기 때문에 일부 소규모 회사에서는 이를 사용하지 않으며 비용도 너무 높습니다. 그러나 그는 OPENCV 및 기타 측면에 대해 강력한 지원을 하고 있습니다.
JAVA는 진화하는 개발 언어입니다. 초기 오픈 소스 아이디어는 수많은 오픈 소스 프레임워크의 생성을 촉진했습니다. JAVA 언어를 쓴다기보다는 다양한 프레임워크를 배우고 고수들의 생각을 이해하면서 성장하고 있다는 표현이 더 맞을 것 같습니다. 하지만 AI에 있어서 JAVA는 감히 VM 가상 기술을 사용하는데, 이는 처리하기 어려운 처리 속도의 단점이 되었습니다.
인공지능 프로젝트의 경우 위 목록은 최고의 5가지 개발 언어입니다. 자신의 상황에 따라 개발 언어를 선택할 때 참조할 수 있을 때만 도움이 될 수 있습니다. 사실, 한 언어를 알면 다른 언어를 배우기가 쉽습니다.
저도 조국의 인공지능이 많이 발전하여 조국을 진정한 기술력으로 만들 수 있기를 바랍니다. 아름다운 나라도 존중이 무엇인지 배우게 해주세요.
위 내용은 다섯 가지 인공지능 개발 언어를 비교하면 어느 것이 더 나은가요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!