5 języków do programowania sztucznej inteligencji, których warto się nauczyć

Wraz z rosnącą popularnością sztucznej inteligencji, wzrasta także zapotrzebowanie na wykwalifikowanych w tej dziedzinie specjalistów. Sztuczna inteligencja to przyszłość, dlatego wielu developerów decyduje się rozwijać swoje umiejętności właśnie w tym obszarze. A jaki język programowania będzie najlepszy do tworzenia rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji? Sprawdź naszą subiektywnę listę pięciu najlepszych z nich w 2020!

1. Python

Od wielu lat Python jest niezmiennie najlepszym i najbardziej popularnym językiem do programowania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym (ML).

Jest liderem większości rankingów w tej kategorii, a jego największą przewagą konkurencyjną stanowi jego przejrzystość oraz ogromna liczba dostępnych bibliotek i frameworków przeznaczonych do uczenia maszynowego.

Python to również jeden z najłatwiejszych do nauki języków programowania, dlatego jest popularnym wyborem nie tylko wśród programistów, ale również matematyków, lekarzy czy analityków związanych ze sztuczną inteligencją.

Popularność

Według wyników najnowszego badania Stack Overflow, Python jest czwartym najpopularniejszym językiem programowania. Co więcej, w tym samym opracowaniu został on uznany także za najszybciej rozwijającą się technologię. 

Jeśli chodzi najpopularniejsze języki do uczenia maszynowego, Python nie ma sobie równych. Jest liderem wielu zestawień, w tym m.in. rankingu opracowanego przez Githuba.

Zalety Pythona

• czytelny i łatwy do nauczenia
• ogromna liczba bibliotek i użytecznych narzędzi do do uczenia maszynowego
• popularność i duża społeczność
• wiele użytecznych repozytoriów uczenia maszynowego
• łatwy do zintegrowania z innymi językami programowania

Wady Pythona

• ograniczenia prędkości
• ograniczone możliwości w kwestii designu
• nie nadaje się do tworzenia aplikacji mobilnych i gier

Biblioteki przydatne do programowania AI i ML

• TensorFlow – szybka, elastyczna biblioteka do pracy ze zbiorami danych i uczeniem maszynowym
• PyTorch – framework do uczenia maszynowego, który przyspiesza proces od badań nad prototypowaniem do wdrożenia produkcyjnego
• Scikit-Learn – biblioteka skupiająca się na modelowaniu danych, zapewnia prostą integrację z innymi bibliotekami do uczenia maszynowego.
• Keras – biblioteka open-source do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, używana do złożonych obliczeń matematycznych i szybkiego przetwarzania dużych zbiorów danych

2. Java

Java jest jednym z najpopularniejszych i najlepiej płatnych języków programowania na świecie. To tzw. język programowania ogólnego przeznaczenia, co oznacza, że jest bardzo elastyczny. Java jest o wiele trudniejsza do nauczenia niż Python, co sprawia, że jej przyswojenie wymaga znacznie więcej czasu.

Jest to język, który stosuje typowanie statyczne, co sprawia, że jest stosunkowo łatwy do debugowania. Programiści uwielbiają Javę za jej łatwość obsługi oraz możliwość obsługiwania większości dostępnych platform. Co więcej, Java jest bardzo bezpiecznym i skalowalnym językiem, w związku z czym stanowi doskonałe rozwiązanie w projektach o dużej skali.

Warto też dodać, że najnowsza wersja Javy usprawniła kilka przydatnych funkcji do uczenia maszynowego, takich jak klasy string czy metody rozpoznawania wzorców.

Popularność 

Według raportu Stack Overflow Developer 2019, Java jest obecnie piątą najpopularniejszą technologią i trzecim najpopularniejszym językiem backendowowym na świecie. 

Jeśli chodzi o sztuczną inteligencję, technologia ta znajduje się na czwartym miejscu najpopularniejszych języków do uczenia maszynowego w rankingu Githuba.

Mimo, że popularność Javy w ostatnich latach nieco zmalała, nadal jest ona stabilnym językiem o silnej pozycji rynkowej.

Java – zalety

• możliwość wdrożenia na różnych platformach
• popularność i duża społeczność
• wiele bibliotek open-source
• możliwość szybkiego i łatwego debugowania
• dobre rozwiązanie do aplikacji mobilnych

Java – wady

• wysoki próg wejścia
• potrzebuje wirtualnej maszyny (JVM) do działania

Biblioteki przydatne do programowania AI i ML

• Weka – łatwa w użyciu biblioteka do analizy i eksploracji danych oraz modelowania predykcyjnego
• Massive Online Analysis (MOA) – biblioteka do uczenia maszynowego, przydatna szczególnie do pracy na dużych zbiorach danych oraz do tzw. internetu rzeczy (Internet of things)
• Java-ML – zbiór algorytmów uczenia maszynowego do wyboru funkcji, wstępnego przetwarzania, klasyfikowania i grupowania danych

3. JavaScript

JavaScript jest wbudowany we wszystkich przeglądarkach internetowych, więc nie wymaga pobierania żadnych kompilatorów ani dodatkowego oprogramowania. Język ten jest stosunkowo łatwy do nauki, dlatego często poleca się go początkującym programistom. 

JavaScript jest językiem front-endowym używanym głównie do tworzenia:

• dynamicznych stron internetowych,
• standardowych aplikacji webowych,
• progresywnych aplikacji webowych.

A dlaczego JavaScript jest również właściwym wyborem do rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji? Przede wszystkim, posiada on kilka wysokiej jakości narzędzi i bibliotek do uczenia maszynowego. Dobrym przykładem jest TensorFlow.js, który działa bezpośrednio w przeglądarce i otwiera programistom wiele nowych możliwości. Co więcej, pozwala on na wizualizację wyników algorytmów uczenia maszynowego na webowym pulpicie. 

Popularność 

Zarówno według rankingu Stack Overflow, jak i Githuba, JavaScript jest najpopularniejszą technologią na świecie.

Jeśli chodzi o sztuczną inteligencję, tu popularność JS jest nieco mniejsza (3 miejsce wśród najpopularniejszych języków maszynowych hostowanych na Githubie), co nie zmienia faktu, że w tej dziedzinie także odgrywa ważną rolę i zasługuje na uwagę. 

JavaScript – zalety

• dobrze współpracuje z innymi aplikacjami
• dobra prędkość
• wiele użytecznych, szybko rozwijających się bibliotek do uczenia maszynowego
• popularność i wsparcie społeczności

JavaScript – wady

• brak możliwości debugowania
• bezpieczeństwo po stronie klienta
• obsługa przeglądarek (JS jest inaczej interpretowany w różnych przeglądarkach)

Biblioteki przydatne do programowania AI i ML

• TensorFlow.js – popularna biblioteka do uczenia maszynowego, umożliwiająca korzystanie z modeli ML bezpośrednio w przeglądarce
• Brain.js – open-source'owa biblioteka JS służąca do uruchamiania i przetwarzania sieci neuronowych
• ml.js – grupa repozytoriów i narzędzi do ML, w tym algorytmów regresji, sztucznych sieci neuronowych, wspierających bibliotek do statystyki i wiele innych

4. Język R

R to dynamiczny język programowania, uważany za jeden z najlepszych rozwiązań wykorzystywanych w statystyce, analizie predykcyjnej i innych działaniach związanych z nauką o danych. Język R jest łatwy do zrozumienia, szczególnie dla osób, które miały już do czynienia z programowaniem w jakimkolwiek języku. Nie wymaga skomplikowanej wiedzy, ponieważ posiada wiele gotowych do użycia pakietów, bibliotek i materiałów, które mogą pomóc na niemalże każdym etapie procesu tworzenia oprogramowania.

Popularność

Według Stack Overflow, tylko 5,8% programistów zna język R, a to stawia go na 17 miejscu na liście najpopularniejszych technologii. 

Pomimo stosunkowo niewielkiej popularności, R często pojawia się w rankingach najlepszych języków programowania sztucznej inteligencji. Przykładem może być wspomniana już wcześniej lista Githuba, gdzie zajął 8. miejsce.

Język R – zalety

• sprawdzone rozwiązanie do statystyki i analizy
• użyteczny w pracy z dużymi zbiorami danych
• wiele przydatnych bibliotek i frameworków do uczenia maszynowego i rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji
• pozwala na pracę nad różnymi paradygmatami programowania 

Język R – wady

• ograniczenia prędkości
• trudny do nauczenia dla początkujących programistów (zalecany jako drugi język programowania)

Biblioteki przydatne do programowania AI i ML

• Dplyr – potężna biblioteka o prostej składni, używana w procesie manipulacji danymi
• Ggplot2 – stara, obszerna biblioteka do wizualizacji i graficznej prezentacji danych

5. Go

Go nie jest tak popularny jak Python, Java, czy JavaScript, ale jest jednym z najszybciej rozwijających się języków do uczenia maszynowego. Jego główną zaletą jest szybkość, w czym znacznie przewyższa Pythona.

Pomimo swojej młodości (został wprowadzony na rynek w 2009 roku), język ten ma wielu zwolenników. Programiści wybierają go przede wszystkim do pracy nad infrastrukturą danych i dużymi projektami.

Popularność

Go to kolejny niszowy język, ale jak już wspominaliśmy, jest to jedna z najszybciej rozwijających się technologii! W porównaniu z rokiem 2018 i 2019, popularność Go wzrosła aż o 147%! Biorąc pod uwagę, że ma on zaledwie 11 lat, można snuć przypuszczenia, że w przyszłości jego znaczenie i pozycja na rynku znacznie wzrośnie.

Go – zalety

• szybkość
• wbudowane środowisko testowe
• inteligentna standardowa biblioteka
• dobry do tworzenia infrastruktury

Go – wady

• stosunkowo niewiele bibliotek
• młodość i mała popularność

Biblioteki przydatne do programowania AI i ML

• GoLearn – nowa biblioteka do uczenia maszynowego, zawierająca kilka użytecznych metod i algorytmów, takich jak sieci neuronowe czy regresje logistyczne
• GoML – biblioteka używana do uogólnionych modeli liniowych, regresji logistycznej, perceptronu, klasyfikacji tekstu i wielu innych

Podsumowanie

Obecnie na rynku istnieje wiele języków programowania, które mogą być z powodzeniem używane w rozwiązaniach opartych na sztucznej inteligencji. Dzisiejszy rynek IT wymaga jednak specyficznego podejścia do każdego projektu, dlatego zanim zdecydujesz się skorzystać z konkretnego rozwiązania, powinieneś rozważyć, która technologia najlepiej spełni Twoje oczekiwania.