2020年にAIに適した5つのプログラミング言語

AI システムの開発にはコンピュータ コードが必要であり、コンピュータ プログラムを開発する際にはさまざまな種類のプログラミング言語から選択できます。この記事では、AI または機械学習のユースケース開発に最適なプログラミング言語を分析します。

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この記事では、AI 業界で成功するために必要な 5 つのプログラミング言語の簡単なリストを示します。各言語には特定の AI または機械学習プロジェクトに対する長所と短所があるため、開発言語を選択する前に最終目標を考慮してください。

人工知能業界に適したプログラミング言語は、Python、R、Java、Scala、Rust の 5 つです。

1. パイソン

Python は、習得しやすい構文、多数のライブラリとフレームワーク、多くの AI アルゴリズムへの動的な適用性、そして比較的書きやすいという特徴を備えているため、人工知能業界ではより主流のプログラミング言語となっています。

Python は、関数型、オブジェクト指向型、手続き型の開発手法をサポートしています。さらに、大規模なオープン コミュニティが、Python がコンピューター サイエンス業界の最前線に留まることに役立っています。

他のプログラミング言語と比較すると、Python の欠点としては、実行速度が遅い、モバイル デバイス向けのコーディング機能が貧弱、メモリを大量に消費するタスクの処理パフォーマンスが低いなどが挙げられます。

2.R

R は別の機械学習プログラミング言語です。 R 言語は、データ分析、ビッグデータ モデリング、データの視覚化に最もよく使用されます。 R には複数のパッケージ セットと大量の資料が含まれており、データ中心のタスクに適しています。

R の欠点としては、メモリ使用量が大きいこと、基本的なセキュリティ機能が欠如していること (Web アプリケーションに組み込むことができない)、古い S プログラミング言語に基づいていることなどが挙げられます。

3. ジャワ

Java はオブジェクト指向プログラミング言語です。その利点としては、検索アルゴリズムと適切に統合されていること (検索アルゴリズムは、大規模プロジェクトを効果的にサポートできる簡素化されたフレームワークです) とコードのデバッグが容易なことが挙げられます。さらに、Java には完全なコミュニティ サポートと多数のオープン ソース ライブラリもあります。

Java の欠点としては、他の言語に比べてパフォーマンスが低いことと、Java 仮想マシン上で実行されるためメモリの使用効率が悪いことが挙げられます。上記の 2 つの欠点により、ハードウェア コストが増加します。

4.スカラ

Scala は、大量のビッグデータを処理できるスケーラブルなプログラミング言語です。 Scala はオブジェクト指向プログラミング スタイルと関数型プログラミング スタイルの両方をサポートします。 Scala はコーディングスタイルがきれいなので、他の言語よりも読みやすく、書きやすいです。

Scala 言語のスピードとパフォーマンスは機械学習や AI モデルに適しており、比較的エラーのないコーディングが可能で、必要に応じて簡単にデバッグできます。

Scala の欠点には、オブジェクト指向プログラミングと関数型プログラミングの欠点がすべて含まれています。この言語は複数のプログラミング スタイルが混在しているため、型情報を理解するのが難しくなります。さらに、オブジェクト指向スタイルに戻すオプションも、コードを書くときに機能的に考えなくなるため、欠点と見なされる可能性があります。

5. 錆

Rust はシステムレベルのプログラミング言語です。この言語は、「安全な」コード、つまりオブジェクトがプログラム自体によって管理されるコードを記述することを目的として作成されました。これにより、プログラマーはポインター計算を実行したり、メモリを個別に管理したりする必要がなくなります。一般的に、メモリの使用量が減るとコードがクリーンになり、プログラミングが容易になる可能性があります。

他の言語と比較した場合、Rust の欠点としては、コンパイラが遅い、ガベージ コレクション メカニズムがない、開発速度が遅い (Python と比較した場合) などが挙げられます。