これらのAIプログラミング言語の長所と短所

01 Python

Pythonはシンプルな構文と多様な機能を備えており、開発者に人気のAI開発プログラミング言語の1つです。開発者にとって、Python を機械学習に使用することは、C++ や Java などの言語よりも簡単であるため、非常に魅力的です。 Python は、Linux、Windows、Mac OS、UNIX プラットフォームで使用できるため、非常に移植性の高い言語でもあります。 Python は、開発者がインタラクティブで解釈可能、モジュール式、動的、移植可能な高度なコードを作成できるため、開発者の間でも人気があり、Java 言語よりも独自性が高くなります。

さらに、Python は、オブジェクト指向、手続き型、関数型プログラミング スタイルをサポートするマルチパラダイム プログラミング言語です。 Python は、そのシンプルなライブラリと理想的な構造により、ニューラル ネットワークおよび自然言語処理 (NLP) ソリューションの開発に適しています。

利点

Python には豊富なライブラリとツールがあります。

アルゴリズムを実装せずにテストします。

Python のオブジェクト指向設計により、開発者の生産性が向上します。

Python は、Java や C++ と比べて開発速度が速くなります。

欠点

Python の使用に慣れている開発者は、AI プログラミングに他の言語を使用しようとすると、まったく異なる開発構文の使用に適応するのが困難になります。

C++ や Java とは異なり、Python はインタープリターの助けを借りて実行されるため、AI 開発ではコンパイルと実行が遅くなります。

モバイルコンピューティングには適していません。

02 C++

利点

C++ は最速のコンピューター言語であり、時間に敏感な AI プログラミング プロジェクトに特に適しています。 C++ は実行時間と応答時間を短縮できます (このため、検索エンジンやゲームでよく使用されます)。さらに、C++ ではアルゴリズムを大規模に使用でき、統計的 AI 技術の使用が非常に効率的です。もう 1 つの重要な要素は、C++ が継承とデータ隠蔽による開発中のコードの再利用をサポートしているため、時間とコストの両方を節約できることです。

C++ は機械学習とニューラル ネットワークに適しています。

欠点

マルチタスクが苦手; C++ は、特定のシステムまたはアルゴリズムのコアまたは基盤の実装にのみ適しています。

C++ はボトムアップのアプローチに従っているため、非常に複雑です。

03 Java

Java は、オブジェクト指向の原則と Write Once, Run Anywhere (WORA) の原則に従うマルチパラダイム言語でもあります。 Java は、再コンパイルすることなく、Java をサポートする任意のプラットフォーム上で実行できる AI プログラミング言語です。

AI 開発に加えて、Java は最も一般的に使用される言語の 1 つであり、C および C++ のほとんどの構文と互換性があります。 Java は、自然言語処理や検索アルゴリズムだけでなく、ニューラル ネットワークにも適しています。

04 LISP

利点:

Lispは、コンピュータープログラミング言語ファミリーの中でFortranに次いで2番目に古いプログラミング言語です。 時間の経過とともに、LISP は強力で動的なプログラミング言語に発展しました。

Lisp は開発者に自由を提供するため、Lisp が最高の AI プログラミング言語であると信じている人もいます。 Lisp 言語が AI 開発で使用されるのは、その柔軟性により迅速なモデリングと実験が可能になり、その結果 AI 開発における Lisp の開発が促進されるためです。たとえば、Lisp には、さまざまなレベルのインテリジェンスの探索と実現に役立つ独自のマクロ システムがあります。

ほとんどの AI プログラミング言語とは異なり、Lisp は、ソリューションを作成する開発者のニーズに適応するため、特定の問題をより効率的に解決できます。 Lisp は帰納的論理プロジェクトや機械学習に最適です。

短所:

Lisp プログラミングに精通している開発者はほとんどいません。

古いプログラミング言語である Lisp は、現在の環境に適応するために新しいソフトウェアとハ​​ードウェアを構成する必要があります。

05 Prolog

Prologは最も古いプログラミング言語の1つでもあるため、AIの開発にも適しています。 Lisp と同様に、これも主要な AI プログラミング言語です。 Prolog のメカニズムにより、開発者に人気のある、より柔軟なフレームワークの開発が可能になります。 Prolog は、AI プログラミング言語を決定する事実とルールがあるため、ルールと宣言ベースの言語です。
Prolog は、AI プログラミングに必要なパターン マッチング、ツリーベースのデータ構造、自動バックトレースなどの基本的なメカニズムをサポートしています。 Prolog は AI プロジェクトで広く使用されているだけでなく、医療システムの作成にも使用されています。