8 Bahasa Pemrograman Artificial Intelligence Terbaik Tahun 2021 – Saat ini, Artificial Intelligence (AI) telah menjadi salah satu topik hangat dan bidang penelitian terbesar; setiap perusahaan teknologi raksasa dan bahkan startup sedang mengerjakannya. Ini adalah topik yang sangat luas mulai dari kalkulator dasar dan teknologi self-steering hingga robot self-aware yang secara radikal dapat mengubah masa depan. Mengembangkan sistem yang menyamai atau melebihi kecerdasan manusia adalah inti dari AI.
8 Bahasa Pemrograman Artificial Intelligence Terbaik Tahun 2021
Freeprogrammingresources – Menurut Mark Cuban (pengusaha dan investor Amerika), AI akan menjadi triliuner pertama di dunia. “Triliuner pertama akan menjadi seseorang yang menguasai Kecerdasan Buatan dan semua turunannya dan mengimplementasikannya dengan cara yang tidak pernah kita pikirkan,” katanya.
Jika Anda seorang calon AI yang bingung tentang bahasa pengkodean mana yang harus dipilih untuk proyek besar Anda berikutnya, Anda telah tiba di tujuan yang benar. Di bawah ini kami telah menunjukkan bahasa pemrograman mana yang terbaik untuk mengembangkan perangkat lunak AI.
8. Julia
Julia dirancang untuk menangani analisis numerik berkinerja tinggi dan ilmu komputasi tanpa persyaratan khas kompilasi terpisah. Ini mencakup sistem tipe dengan polimorfisme parametrik dan beberapa pengiriman sebagai paradigma pemrograman intinya. Akar matematika Julia yang mendalam dan kemampuan penyesuaian yang komprehensif membuatnya sangat ramah untuk bekerja dengan seorang analis data. Dengan Julia, cukup mudah untuk menerjemahkan algoritme dari makalah penelitian ke dalam kode tanpa kehilangan terjemahan – sehingga mengurangi risiko model dan meningkatkan keamanan.
Namun, faktor terpenting adalah komunitas – Ini adalah bahasa sumber terbuka, dilisensikan di bawah lisensi MIT liberal. Julia berjalan di hampir semua jenis perangkat keras di luar sana, termasuk IBM, Intel, NVIDIA, dan ARM. Karena Julia menggabungkan kemudahan penggunaan dan sintaks yang familiar dari Matlab, Python, dan R dengan kecepatan C++, pengembang tidak perlu lagi memperkirakan model dalam satu bahasa dan mereproduksinya dalam bahasa produksi yang lebih cepat. Ini mengurangi kesalahan dan menghemat waktu dan biaya.
Bahasa ini sekarang digunakan oleh perusahaan terbesar di dunia. Pada tahun 2016, komputasi IBM dan Julia menganalisis gambar fundus mata dan mengembangkan solusi pembelajaran mendalam yang memberikan diagnosis dan perawatan mata yang lebih baik kepada ribuan penduduk pedesaan India.
Baca Juga : 10 Aplikasi Seluler Terbaik untuk Belajar Coding
7. Haskel
Haskell dalam pengetikan statis yang kuat, bahasa pemrograman non-ketat yang dikembangkan pada tahun 1990. Karena tidak banyak pengembang Haskell, perusahaan swasta enggan mencoba Haskell. Satu hal yang Haskell sempurnakan adalah abstraksi (matematika abstrak, tidak seperti Java OOP). Ini memungkinkan perpustakaan yang ekspresif dan efisien untuk mengekspresikan algoritme AI. Misalnya, HLearn yang menggunakan struktur aljabar terkenal (modul, monoid, dll.) untuk mengekspresikan dan meningkatkan kecepatan algoritma pembelajaran mesin sederhana.
Meskipun Anda dapat menulis algoritme ini dalam bahasa apa pun, Haskell membuatnya lebih ekspresif daripada yang lain sambil mempertahankan kinerja yang layak. Misalnya, pohon penutup yang lebih cepat ditulis di Haskell.
Haskell mendukung bahasa khusus domain yang disematkan, yang merupakan bidang penelitian bahasa pemrograman yang terkenal, berlaku untuk sejumlah besar domain, termasuk kecerdasan buatan. Secara khusus, ini adalah tuan rumah yang baik untuk pemrograman probabilistik dan membantu pengembang menangkap kesalahan pada waktu kompilasi. Jika Anda tertarik, Anda dapat melihat Hakura , sebuah proyek penelitian yang membuat pemrograman probabilistik tertanam.
Bahasa memiliki pengikatan CUDA dan dikompilasi ke bytecode. Karena fungsional dan stateless, kode dapat dengan mudah dieksekusi pada CPU yang berbeda di cloud. Jika kita berbicara tentang adopsi industri, Facebook menggunakan Haskell untuk memerangi spam.
6. JavaScript
Bahasa pemrograman tingkat tinggi, didorong oleh peristiwa, dan ditafsirkan yang sebagian besar digunakan untuk membuat halaman web menjadi interaktif dan membuat program online, termasuk game. Dalam JavaScript, tidak penting untuk mempelajari model percakapan. Pelajari data di sisi server lalu panggil pelajar dengan Ajax untuk memprediksi. Ada banyak perpustakaan untuk mengembangkan leaner Anda. Kami merangkum tiga di antaranya ;
ConventJS: Pustaka untuk menerapkan pembelajaran mendalam – melatih jaringan saraf convolutional di browser. Ini mendukung lapisan yang sepenuhnya terhubung serta modul jaringan saraf nonlinier, klasifikasi, dan fungsi biaya regresi.
Synaptic: Pustaka jaringan saraf untuk node.js. Algoritme umumnya bebas arsitektur yang memungkinkan Anda mengembangkan dan melatih hampir semua jenis arsitektur jaringan saraf tingkat pertama dan kedua.
Mind: Ini menggunakan implementasi matriks untuk memproses data pelatihan. Anda dapat sepenuhnya menyesuaikan topologi jaringan dan mengunggah/mengunduh Mind yang telah dipelajari.
Singkatnya, Anda cukup tentukan jenis ‘pembelajaran’ yang akan dilakukan AI.
Baca Juga : 6 Aplikasi Belanja Online Terbaik
5. Prolog
Prolog adalah bahasa pemrograman logika dan mesin inferensi semantik yang terkait dengan linguistik komputasi dan kecerdasan buatan. Ini memiliki kerangka kerja yang fleksibel dan kuat yang banyak digunakan untuk pembuktian teorema, pemrograman non-numerik, pemrosesan bahasa alami, dan AI secara umum. Ini adalah bahasa deklaratif dengan logika formal. Pengembang AI menghargainya untuk mekanisme pencarian yang telah dirancang sebelumnya, nondeterminisme, mekanisme backtracking, sifat rekursif, abstraksi tingkat tinggi, dan pencocokan pola.
Prolog sangat cocok untuk masalah yang melibatkan objek terstruktur dan hubungan di antara mereka. Misalnya, di Prolog, lebih mudah untuk mengekspresikan hubungan spasial antar objek, seperti segitiga hijau di belakang segitiga biru. Hal ini juga sederhana untuk menyatakan aturan umum – jika objek A lebih dekat ke orang dari objek B, dan B lebih dekat dari C, maka A harus lebih dekat dari C.
Sifat Prolog membuatnya sederhana dan lugas untuk menerapkan fakta dan aturan. Jika fakta, semua yang ada di Prolog adalah fakta atau aturan. Ini memungkinkan Anda untuk menanyakan database bahkan ketika Anda memiliki ribuan fakta dan aturan ini. Prolog mendukung pengembangan antarmuka pengguna grafis, aplikasi administratif dan jaringan. Ini sangat cocok untuk proyek seperti sistem kontrol suara dan template pengisian.
4. Java
Hal terbaik tentang bahasa Java adalah teknologi Java Virtual Machine yang memungkinkan Anda membuat satu versi aplikasi, yang akan berjalan di semua platform yang didukung Java. Kekuatannya adalah transparansi, pemeliharaan, dan portabilitas. Apa manfaat pemrograman AI di Java – proyek skala besar yang didukung dengan baik, interaksi pengguna yang lebih baik, kemudahan debugging, visualisasi yang difasilitasi, dan penggabungan Swing dan Standard Widget Toolkit.
Keuntungan utamanya adalah keserbagunaannya – jika Anda seorang pemula, ada ribuan tutorial bermanfaat yang tersedia di internet (gratis) yang membuat pembelajaran Anda lebih mudah dan efektif. Beberapa aplikasi terkenal yang dikembangkan di Java adalah
– Rangkaian pembelajaran mesin WEKA, yang didedikasikan untuk pembelajaran mesin dan penambangan data
– Mesin saraf JOONE untuk merancang, melatih, dan menguji jaringan saraf
– ALICE (kependekan dari entitas komputer internet linguistik buatan), chatterbots pemrosesan bahasa alami
– Robocode, game open-source untuk mempelajari prinsip-prinsip pemrograman Java
3. Lisp
Lisp adalah salah satu bahasa tertua (dikembangkan pada tahun 1958) dan terkemuka yang diciptakan oleh Dr. John MaCarthy, yang menciptakan istilah ‘Kecerdasan Buatan.’ Meskipun tidak banyak digunakan akhir-akhir ini, bahasa ini fleksibel dan dapat diperpanjang. Ini awalnya dikembangkan untuk perhitungan Kalkulus Lambda, dan sejak awal, telah banyak berkembang. Bahasa ini memperkenalkan banyak ide dalam ilmu komputer, seperti rekursi, pengetikan dinamis, fungsi tingkat tinggi, manajemen penyimpanan otomatis, kompiler hosting mandiri, dan struktur data pohon.
Lisp digunakan untuk mengembangkan perangkat lunak Artificial Intelligence karena mendukung implementasi program yang menghitung dengan simbol dengan sangat baik. Ekspresi simbolis dan komputasi dengan itu adalah keahlian Lisp. Juga, Lisp terdiri dari sistem makro, kompiler yang dikembangkan dengan baik yang dapat menghasilkan kode yang efisien, dan perpustakaan jenis koleksi, termasuk tabel hash dan daftar ukuran dinamis. Ada ribuan aplikasi AI yang dikembangkan di Lisp; beberapa dari mereka adalah –
– Asisten American Express Authorizer yang memeriksa transaksi (kartu kredit)
– METAL, sistem terjemahan bahasa alami
– Macsyma, sistem aljabar komputer besar pertama
– ACL2, sebuah pembuktian teorema yang digunakan oleh AMD
2. C++
C++ lebih cepat daripada bahasa lain – kemampuannya untuk berkomunikasi di tingkat perangkat keras memungkinkan Anda meningkatkan waktu eksekusi kode. Ini sangat berguna untuk proyek kecerdasan buatan yang sensitif terhadap waktu. Ini dapat digunakan untuk pendekatan AI statistik seperti yang ditemukan di jaringan saraf.
Dengan waktu eksekusi yang lebih cepat dan prinsip-prinsip OOP, C++ menjadikan dirinya kandidat yang baik untuk program AI. Faktanya, sebagian besar perpustakaan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam ditulis dalam C/C++ dan menawarkan API untuk hal yang sama dan pembungkus untuk bahasa pemrograman lain.
Jika Anda ingin memiliki kendali atas runtime dan kinerja, C++ jelas merupakan pilihan yang baik di sini. Template lebih aman (keamanan jenis) untuk digunakan, dan menyediakan cara yang lebih baik untuk menggeneralisasi API. Meskipun template adalah teknik yang kuat yang dapat menyederhanakan banyak hal, mereka membutuhkan lebih banyak waktu dan pengalaman untuk memutuskan kapan penggunaannya sesuai.
Bahasa mengesampingkan kompleksitas game 3D, mengoptimalkan manajemen sumber daya, dan memfasilitasi multipemain dengan jaringan. Contoh nyata adalah game fiksi ilmiah Doom 3, yang menggunakan C++ dan Unreal Engine, seperangkat alat pengembangan game (ditulis dalam C++). Microsoft Windows, Mac OS, Adobe Photoshop, perangkat lunak Maya 3D, CAD, Mozilla Firefox adalah beberapa aplikasi terkenal yang menggunakan C++.
1. Python
Python difokuskan pada KERING (jangan ulangi sendiri) dan RAD (pengembangan aplikasi cepat). Dikembangkan pada awal 1990-an, Python telah menjadi salah satu bahasa pemrograman yang tumbuh paling cepat karena skalabilitas, kemampuan beradaptasi, dan kemudahan belajar. Python memiliki ratusan perpustakaan yang memungkinkan semua jenis proyek, baik itu aplikasi seluler, aplikasi web, ilmu data, atau kecerdasan buatan. Misalnya, ‘Numpy’ untuk komputasi ilmiah, ‘Pybrain’ untuk pembelajaran mesin, ‘Scipy’ untuk komputasi tingkat lanjut, dan ‘AIMA’ untuk kecerdasan buatan.
Desain bahasa holistik Python, keseimbangan pemrograman tingkat rendah dan tingkat tinggi, pemrograman modular, dan kerangka pengujian membuatnya berbeda dari bahasa lain. Keunggulan selanjutnya adalah fast prototyping. AI adalah sekitar 80% penelitian. Dengan Python, hampir semua ide dapat dengan cepat divalidasi melalui 30-40 baris kode. Daftar aplikasi Python sangat panjang. Ini digunakan dalam pemrosesan gambar dan program desain grafis, game, kerangka kerja web, perusahaan, dan aplikasi bisnis, dan banyak lagi . Beberapa situs web terbesar yang dikembangkan dengan Python termasuk YouTube, Reddit, Quora, Dropbox, dan Disqus.
