தற்போது நம்முடைய நடைமுறை பயன்பட்டில பல்வேறு திறமூல நிரலாக்க மொழிகள் உள்ளன, அவைகளை சக்திவாய்ந்த செயற்கை நுண்ணறிவு அடிப்படையிலான தீர்வுகளை உருவாக்கிடுவதற்காககூட பயன்படுத்தி கொள்ளமுடியும் என்ற செய்தி நம்மில் ஒருசிலருக்கும் மட்டுமே தெரிந்த செய்தியாகும். அதாவது நமக்கு நிரலாக்கத் பணியில் அதிகஆர்வமாக இருந்தால், இந்த திறமூலகணினி மொழிகளை AI அமைப்பிற்காக அவற்றை எவ்வாறு தேர்ந்தெடுப்பது என அறிந்தகொள்ளமுடியும். இந்தக் கட்டுரை AI ,MLஆகியவற்றிற்கான முக்கிய நிரலாக்க மொழிகளைபற்றியும் , திறமூல கட்டமைப்புகளை பற்றியும் பகுப்பாய்வு செய்கிறது, மேலும் செயற்கை நுண்ணறிவு வளர்ச்சிக்கு மிகவும் பொருத்தமானவற்றையும் அடையாளம் காண்பிக்கின்றது.
தற்போது செயற்கை நுண்ணறிவு (AI), இயந்திர கற்றல் (ML) ஆகியவற்றின் வளர்ச்சியில் திறமூல நிரலாக்க மொழிகள் முக்கிய அங்கமாகிவிட்டன. சக்திவாய்ந்த AI , ML அடிப்படையிலான தீர்வுகளை உருவாக்கப் பயன்படுத்தக் கூடிய பரந்த அளவிலான திறமூல நூலகங்களையும் கட்டமைப்பையும் அணுகுவதற்கு இந்த கணினிமொழிகள் மேம்படுத்துநர்களுக்கு உதவுகின்றன.
செயற்கை நுண்ணறிவு(AI) என்பது பல மென்பொருள் மேம்பாட்டுத் திட்டங்களில் ஒரு முக்கிய பகுதியாகும், ஏனெனில் இது மனித மனம் செயல்படும் விதத்தில் – அவதானிக்க, பெற, இலக்கினை சிக்கல்களைத் தீர்க்கக்கூடிய மென்பொருளை உருவாக்க மேம்படுத்துநர்களை அனுமதிக்கிறது. செயற்கை நுண்ணறிவை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பதைக் கற்றுக்கொள்வது பல்வேறு பணிகளுக்கு மிகமுக்கியமானதாகும், குறிப்பாக நிரலாக்கத்தில் ஏதேனும் ஒரு தொழிலைத் துவங்குவதற்காக ஆர்வமுள்ளவர்களுக்கு. இதற்கான மிகச்சரியான பொருத்தமான கணினிமொழியைத் தேர்ந்தெடுப்பது என்பது, விரைவாக வளர்ந்து வரும் இந்தத் துறையில் முன்னேற உதவக்கூடும், ஆனால் பலர் இந்த பணியை எங்கு துவங்குவது என அறியாமல் போராடுகிறார்கள். அவ்வாறான பணிையை இப்போது தொடங்குவது எதிர்காலத்தின் மாற்றத்திற்கான அலைகளில் எளிதாக பயனம் செய்ய உதவும்.
AI அமைப்பை உருவாக்குதல்
AI செயல்படுத்தலுக்கான கருவிகளை அறிமுகப்படுத்தி புதியபுதிய வழிகளில் ஏராளமான அளவில் சிக்கல்களைத் தீர்வுசெய்வதை சாத்தியமாக்கியுள்ளது. இருப்பினும், அங்குள்ள ஒவ்வொரு நிரலாக்க சவாலுக்கும் இது அனைத்தையும் உள்ளடக்கிய தீர்வாக அமையாது – AI ஐப் பயன்படுத்தும் ஒரு செயல்திட்டத்தை உருவாக்குவதற்கு கவனமாக சிந்தித்து திட்டமிடுவது அடிப்படைதேவையாகும்.
AI அமைப்பை உருவாக்கும்போது முதலில் கருத்தில் கொள்ள வேண்டியது பிரச்சனை.என்பது குறித்துதான். பின்வருமாறான வினாக்களை நம்மை நோக்கி நாமே கேட்டுக்கொள்க: நான் எந்த பிரச்சினையை தீர்வுசெய்யப் போகிறேன்? தீர்வின் எதிர்பார்க்கப்படும் விளைவு என்ன? இந்தக் கேள்விகளுக்கான நம்முடைய பதில்கள், தரவு செயலாக்கத்திற்கான இயந்திர கற்றல் (ML) அல்லது எண்ணிம படங்கள், கானொளிகாட்சிகளிலிருந்து அர்த்தமுள்ள தகவலைப் பெற கணினி பார்வை (CV) போன்ற பல்வேறு AI-சார்ந்த தீர்வுகளை நோக்கி நம்மைத் தூண்டும்.
AI ஐப் பயன்படுத்தி நாம் செயலாக்குகின்ற தரவின் அளவும், தரவு வகைகளையும் கருத்தில் கொள்வது அடுத்த படிமுறையாகும். செயற்கை நுண்ணறிவு வழிமுறைகள் சக்திவாய்ந்தவை, ஆனால் அவை மாயா ஜாலமானவை அல்ல. கணினியில் தரமற்ற தரவு வழங்கப்பட்டால், அதிலிருந்து நாம் விரும்பிய முடிவுகளை உருவாக்க வாய்ப்பில்லை. நம்முடைய தரவு சரிபார்க்கப்பட்டு, குறிப்பிட்ட தேவைகளுக்கு ஏற்ப ஒழுங்கமைக்கப்பட்டுள்ளதா என்பதை உறுதிப்படுத்திக் கொள்க.
AI என்பது பல்வேறு பயன்பாடுகளைக் கொண்ட ஒரு பரந்த துறையாகும். AI தொடர்பான பல்வேறு பணிகளில் வெவ்வேறு நிரலாக்க மொழிகள் சிறந்து விளங்குவதால், நமக்கான சிறந்த விருப்பம் நம்முடைய செயல்திட்டத்தின் பிரத்தியோகங்களைப் பொறுத்தது ஆகும். பொருத்தமான நிரலாக்க மொழியைத் தேர்ந்தெடுப்பது ஒரு குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டிற்குள் நாம் என்ன செய்ய வேண்டும் என்பதைப் பொறுத்ததுஆகும்.
இதற்காக பின்வரும் படிகமுறைகள் பரிந்துரைக்கப்படுகின்றன.
தரவு சேகரித்தல்: செயற்கை நுண்ணறிவை உருவாக்குவதற்கான முதல் படி தொடர்புடைய தரவுகளை சேகரிப்பதாகும். இந்தத் தரவு நாம் தீர்வுசெய்திட முயற்சிக்கின்ற சிக்கலுக்கான குறிப்பிட்டதாக இருக்க வேண்டும், மேலும் அதைப் பற்றி முடிந்தவரை அதிகமான தகவல்களைச் சேர்க்க வேண்டும்.
முன்-செயலாக்கத் தரவு: தரவை பெற்றவுடன், அதைசரி செய்து முன் செயலாக்கம்செய்திட வேண்டும். தரவை இயல்பாக்குதல், பொருத்தமற்ற தகவல்களை அகற்றுதல் பகுப்பாய்விற்குத் தயாராகும் வகையில் வடிவமைத்தல் ஆகிய பணிகள் இதில் அடங்கும்.
தரவை பகுப்பாய்வு செய்தல்: அடுத்து, வடிவங்கள், போக்குகள், தொடர்புகள், பிற நுண்ணறிவுகளை அடையாளம் காண தரவை பகுப்பாய்வு செய்ய வேண்டும். நாம் பணிபுரிகின்ற தரவு வகைகளைப் பொறுத்து, புள்ளிவிவர முறைகள், இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் அல்லது தரவு பற்றிய நுண்ணறிவுகளைப் பெற மற்ற வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தலாம்.
ஒரு மாதிரியை உருவாக்கிடுதல்: தரவை பகுப்பாய்வு செய்தவுடன், இதுவே AI மாதிரியை உருவாக்குவதற்கான நேரமாகும் . இங்கு நாம் சரியான தருக்கத்தை தேர்வு செய்ய வேண்டும்,நம்முடைய மாதிரியின் அளவுருக்களை வரையறுத்து, அதை நம்முடைய தரவில் பயிற்சி செய்ய வேண்டும்.
பரிசோதனை செய்தலும் மதிப்பீடுசெய்தலும்: இறுதியாக, நாம் நம்முடைய AI மாதிரியை பரிசோதித்து மதிப்பீடு செய்ய வேண்டும். இது எவ்வளவு துல்லியமானது , நம்பகமானது என்பதைத் தீர்மானிக்க இது நமக்கு உதவக்கூடும், மேலும் இது மேம்படுத்தப்பட வேண்டிய எந்தப் பகுதிகளையும் அடையாளம் காண உதவக்கூடும்.
1.பைத்தான்: AIக்கான மிகவும் பிரபலமான நிரலாக்க மொழி பைதான் ஆகும். இது அதிகபயன்பாட்டிலுள்ள கணினிமொழிகளில் ஒன்றாகும், மேலும் இதனை கற்றுக்கொள்வதும் எளிதானது.
`முக்கிய வசதிவாய்ப்புகள்: எளிதில் படிக்கக்கூடிய தொடரியல், பரந்த அளவிலான பயன்பாட்டுப் பகுதிகள் , NumPy, SciPy , Pandas போன்ற சக்திவாய்ந்த நூலகங்கள் ஆகியவை இது உள்ளடக்கமாக கொண்டுள்ளது. பைதான் பொருள் சார்ந்த நிரலாக்கமொழியாகம், இது செயல்பாட்டு நிரலாக்கம் செயல்முறை நிரலாக்க முன்னுதாரணங்களையும் வழங்குகிறது, இது ஒரு சக்திவாய்ந்த பல்துறைகணினிமொழியாகும்.
பைத்தான் AI க்கு ஏன் சிறந்தது: பைதான் அதன் வாசிப்புத்திறன் நெகிழ்வுத்தன்மையின் காரணமாக AI வளர்ச்சிக்கு ஒரு சிறந்த கணினி மொழியாகும். இது AI , இயந்திர கற்றலுக்கான பல்வேறு வகையான நூலகங்களையும் கட்டமைப்பையும் கொண்டுள்ளது. பைதான் முன்மாதிரிகளை உருவாக்குவதையும், AI சிக்கல்களுக்கு வெவ்வேறு அணுகுமுறைகளை ஆராய்வதையும் எளிதாக்குகிறது. அதன் தொடரியலானது படிக்கவும் புரிந்துகொள்ளவும் எளிதானது, இது AI வளர்ச்சிக்கு மிகவும் பொருத்தமானது.
2.ஜாவாஸ்கிரிப்ட்: இது இிணையதள உருவாக்கத்திற்கான மிகப்பிரபலமான கணினி மொழியாகும். மேம்படுத்துநர்கள் TensorFlow.js போன்ற இயந்திர கற்றல் நூலகங்களில் JavaScript ஐப் பயன்படுத்துகின்றனர். இது இயந்திர கற்றலுக்கான பல உயர்நிலை கருவிகளையும் நூலகங்களையும் கொண்டுள்ளது.
முக்கிய வசதிவாய்ப்புகள்: ஜாவாஸ்கிரிப்ட் பல்வேறு வழிகளில் AI பயன்பாடுகளில் பயன்படுத்திகொள்ளலாம். AI பயன்பாடுகளுக்கான பயனர் இடைமுகங்களை உருவாக்கவும், நரம்பியல் வலைபின்னல்களை உருவாக்கவும், இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கவும், தரவை செயலாக்கவும், போட்கள் , தானியங்கு அமைப்புகளை உருவாக்கவும் இந்த கணினிமொழியை பயன்படுத்திகொள்ளலாம். AI அமைப்புகளுடன் இடைமுகமாக இணைய பயன்பாடுகளை உருவாக்கவும், AI தரவின் காட்சிப்படுத்தல்களை உருவாக்கவும் இந்த கணினிமொழியை பயன்படுத்திகொள்ளலாம்.
AIக்கு ஜாவாஸ்கிரிப்டை சிறந்ததாக்குதல்: ஜாவாஸ்கிரிப்ட் என்பது உரைநிரல் கணினிமொழியாகும், இது மேம்படுத்துநர்களை விரைவாகவும் திறமையாகவும் சிக்கலான பயன்பாடுகளை உருவாக்கிடவும் உதவுகிறது. இது AI மேம்பாட்டிற்கு மிகவும் பொருத்தமான பல்வேறு வசதிவாய்ப்புகளைக் கொண்டுள்ளது, அதாவது மற்ற தொழில்நுட்பங்களுடன் எளிதாக ஒருங்கிணைக்கும் திறன், அதன் பரந்த நூலகங்கள் , அதன் இயந்திர கற்றல் திறன்கள் போன்றவைஇதிலுள்ளன. ஜாவாஸ்கிரிப்ட் மூலம், மேம்படுத்துநர்கள் எளிதாக அதனைகற்று சக்திவாய்ந்த AI பயன்பாடுகளை உருவாக்க முடியும், இது AI மேம்பாட்டிற்கான சிறந்த தேர்வாக அமைகிறது.
3.C++: பல இயந்திர கற்றல் , ஆழ் கற்றல் ஆகிவற்றிற்கான நூலகங்கள் C++ எனும் கணினிமொழியில்தான் எழுதப்பட்டுள்ளன. குறிப்பிடத்தக்க C++ நூலகங்களில் Shark என்பதும் அடங்கும், இது நேரியல் பின்னோக்கு போன்ற மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் தருக்கங்களை யும் mlpackஐயும்ஆதரிக்கிறது, , இது பயனர்கள் அளவிடக்கூடிய ML தீர்வுகளில் ஒருங்கிணைக்கக்கூடிய விரிவாக்கம் செய்யக்கூடிய வழிமுறைகளை வழங்குகிறது.
முக்கிய வசதிவாய்ப்புகள்: உயர் செயல்திறன் பயன்பாடுகள், வரைகலை-மைய பயன்பாடுகள், விளையாட்டுகள், உட்பொதிக்கப்பட்ட சாதனங்கள் , விரைவான கணக்கீடுகளுக்கு C++ ஆனது ஒரு சிறந்த தேர்வாகும். பைதான், சி , ஜாவாவிற்குப் பிறகு மிகவும் பிரபலமான நிரலாக்க மொழிகளில் இது இடம் பெற்றுள்ளது. TensorFlow, Caffe, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), mlpack Library, DyNet, FANN, OpenNN , Shogun ஆகியவை C++ க்கான பல பிரபலமான AI-MLஇன் நூலகங்களாகும்.
AI க்கு C++ சிறந்தது: C++ அதன் வேகம் அளவிடுதல் ஆகியவற்றின் காரணமாக AI வளர்ச்சிக்கு சிறந்த கணினிமொழியாகும். இது ஒரு உயர்-நிலை, வலுவாக கட்டமைக்கப்பட்ட கணினிமொழியாகும், இது மேம்படுத்துநர்கள் சிக்கலான தருக்கங்களை விரைவாகவும் திறம்படவும் எழுதுவதை எளிதாக்குகிறது. இது சக்திவாய்ந்த AI பயன்பாடுகளை உருவாக்க பயன்படும் கருவிகளின், நூலகங்களின் பெரிய நூலகத்தையும் வழங்குகிறது. அதன் பொருள் சார்ந்த இயல்பானது எளிதாக பராமரிக்க அனுமதிக்கிறது, மேலும் அதன் பெயர்வுத்திறன் பல தளங்களில் AI அமைப்பை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது.
4.ஜூலியா:இது உயர்-செயல்திறன் எண்ணிமகணினிக்காக வடிவமைக்கப்பட்டது இயந்திர கற்றலுக்கு உறுதியான ஆதரவைக் கொண்டுள்ளது. ஜூலியாவை TensorFlow.jl, MLBase.jl , MXNet.jlஆகியவற்றுடன் ஒருங்கிணைக்க முடியும்.
முக்கிய வசதிவாய்ப்புகள்:உயர் செயல்திறன்: ஜூலியா ஒரு விரைவான சக்திவாய்ந்த நிரலாக்க மொழியாகும், இது உயர் செயல்திறன் கொண்ட எண்ணிம அறிவியல் கணினிக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. வேகத்தின் அடிப்படையில் பைதான், Matlab, R போன்ற தற்போதைய கணினிமொழிகளை விஞ்சும் வகையில் இது வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, மேலும் அதன் LLVM அடிப்படையிலான இயந்திரமொழிமாற்றியானது உள்கட்டமைப்பு இதனை அடைய உதவுகிறது.
எளிதாக கற்றுக்கொள்ளுதல்: ஜூலியா எளிமையான ஆனால் சக்திவாய்ந்த தொடரியலை கொண்டுள்ளது, இது துவக்கநிலைகாரர்களுக்கு கணினிமொழியை கற்றுக்கொள்ளத் துவங்குவதை எளிதாக்குகிறது. இது ஒரு விரிவான ஆவணமாக்கல் அமைப்பையும் கொண்டுள்ளது, இது விரைவாகக் கற்றுக் கொள்வதை எளிதாக்குகிறது.
இயக்கநேரதட்டச்சுதிறன்: ஜூலியா ஆனது இயக்கநேரதட்டச்சுதிறனை ஆதரிக்கிறது, இது விரைவான முன்மாதிரி, பிழைத்திருத்தத்தை அனுமதிக்கிறது. இந்த வசதிகளுடனான தரவுகளுடன் பணி செய்வதை எளிதாக்குகிறது, ஏனெனில் நாம் பயன்பாடுகளில் ஒவ்வொரு மாறிக்கும் அதன்வகைகளை வரையறுக்க வேண்டியதில்லை ,இதில்நம்முடைய தேவைக்கேற்ப மாறிகளின் வகைகளை எளிதாக மாற்றியமைத்திடலாம்.
பல்வகை அனுப்புதல் திறன்: ஜூலியாவின் பல்வகை அனுப்புதல் திறன் எனும் வசதியானது , செயலிகளை வெவ்வேறு தருக்க வகைகளுக்கு நிபுணத்துவப்படுத்த அனுமதிக்கிறது. இது சுருக்கமான, திறமையான குறிமுறைவரிகளை எழுதுவதை எளிதாக்குகிறது.
இணையானசெயல்நிலை: ஜூலியாவின் இணையானசெயல்நிலை திறன்கள், பல்லடுக்கு அல்லது விநியோகிக்கப்பட்ட கட்டமைப்புகளைப் பயன்படுத்திக் கொள்ளக்கூடிய குறிமுறைவரிகளை எழுதுவதை எளிதாக்குகிறது. இது பெரிய அளவிலான பிரச்சனைகளை விரைவாக தீர்வுசெய்திட அனுமதிக்கிறது.
தொகுப்புகள்: ஜூலியாவில் ஏராளமான தொகுப்புகள் உள்ளன, இது நம்முடைய செயல்திட்டங்களில் பயன்படுத்தக்கூடிய நூலகங்களையும் கட்டமைப்புகளையும் கண்டறிவதை எளிதாக்குகிறது. இது தொகுப்பு மேலாளரையும் கொண்டுள்ளது, இது தொகுப்புகளை நிறுவுவதையும் புதுப்பிப்பதையும் எளிதாக்குகிறது.
ஜூலியா AI க்கு ஏற்றது: ஜூலியா AI க்கு மிகவும் பொருத்தமானது, ஏனெனில் இது அதிக செயல்திறன் கொண்ட, மாறும் வகையிலான மொழியாகும், இது விரைவான வளர்ச்சி மறு செய்கையை அனுமதிக்கிறது. இது நம்முடைய பயன்பாடுகளில் AI திறன்களைச் சேர்ப்பதை எளிதாக்கும் பரந்த அளவிலான நூலகங்களையும் தொகுப்புகளையும் கொண்டுள்ளது.
ஜூலியாவின் இணையான கணினித் திறன்கள் பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளை மிகவும் திறமையான செயலாக்கத்திற்கு அனுமதிக்கின்றன, இது பல AI பணிகளுக்கு முக்கியமானது. கூடுதலாக, ஜூலியாவின் தொடரியல் கற்றுக்கொள்வதற்கும் புரிந்துகொள்வதற்கும் எளிதானது, இது அனைத்து திறன் நிலைகளிலும் உள்ளவர்களுக்கு அணுகக்கூடியதாக உள்ளது.
5.Scala:Scala பைத்தானை விட கணிசமாக வேகமானது, மேலும் சிறந்த பொருள் சார்ந்த , செயல்பாட்டு நிரலாக்கத்தை ஒரு உயர்-நிலை மொழிக்கு கொண்டு வருகிறது. இது முதலில் ஜாவா மெய்நிகர் இயந்திரத்திற்காக(JVM) உருவாக்கப் பட்டது , ஜாவா குறிமுறைவரிகளுடன் எளிதாக தொடர்பு கொள்கிறது. மேம்படுத்துநர்கள் உயர்-செயல்திறன் அமைப்புகளை எளிதாக உருவாக்க முடியும், அதே நேரத்தில் நிலையான வகைகளை இதில் பயன்படுத்துவதன் மூலம் பிழைகளைத் தவிர்க்கலாம்.
முக்கிய வசதிவாய்ப்புகள்: இது மிகவும் அளவிடக்கூடியது , உயர் செயல்திறன் கொண்ட கணினியை ஆதரிக்கிறது, இது AI பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கு ஏற்றதாக அமைகிறது.
இதில்ல் ஒரு சுருக்கமான தொடரியல் உள்ளது, இது குறிமுறைவரிகளைப் படிக்கவும் எழுதவும் எளிதாக்குகிறது.
இது எந்த இயங்குதளத்திலும் சுதந்திரமாக இயங்குவதால் எளிதாக பயன்படுத்தி கொள்ளலாம்.
AI பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கு அவசியமான செயல்பாட்டு நிரலாக்கத்தை இது ஆதரிக்கிறது.
பொருள் சார்ந்த ,செயல்பாட்டு நிரலாக்கம் உட்பட பல நிரலாக்க முன்னுதாரணங்களை இது ஆதரிக்கிறது, இது AI வளர்ச்சிக்கு ஏற்றதாக அமைகிறது.
Scala ஆனது AIக்குஏன் சிறந்தது: இது அதன் அளவிடுதல், ஒத்திசைவு , செயல்திறன் காரணமாக AI மேம்பாட்டிற்கான சிறந்த தேர்வாகும். செயல்பாட்டு நிரலாக்கத்திற்கான அதன் ஆதரவு சிக்கலான AI தருக்கங்களின் வளர்ச்சியை எளிதாக்குகிறது. அதன் வகை அமைப்பு AI பயன்பாடுகளை குறியிடும்போது பிழைகளைத் தவிர்ப்பதை எளிதாக்குகிறது. கூடுதலாக, ஜாவாவுடனான இதனுடைய ஒருங்கிணைந்து இயங்கிடுகின்ற தன்மை, AI பயன்பாடுகளை உருவாக்கும் போது, ஏற்கனவே உள்ள ஜாவா நூலகங்கள் கட்டமைப்புகளைப் பயன்படுத்தி மேம்படுத்துநர்களுக்கு உதவுகிறது.
6.ஜாவா: ஜாவா என்பது பல மென்பொருள் மேம்பாட்டு சூழல்களில் பயன்படுத்தப்படுகின்ற நம்பமுடியாத சக்திவாய்ந்த மொழியாகும். இது குறிப்பாக கைபேச பயன்பாடுகளின் இடத்தில் பரவலாக உள்ளது, அங்கு பல பயன்பாடுகள் அதன் செயற்கை நுண்ணறிவு வசதிகளைப் பயன்படுத்திக் கொள்கின்றன.
முக்கிய வசதிவாய்ப்புகள்: ஜாவா அதன் நெகிழ்வுத்தன்மை, அளவிடுதல், இயங்குதளத்தின் சுதந்திரம் ஆகியவற்றின் காரணமாக AI க்கு சிறந்த மொழியாகும். இது ஒரு பொருள் சார்ந்த மொழியாகும், இது எளிதாக மட்டுப்படுத்தலை குறிமுறைவரிகளை மீண்டும் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது.
AI க்கு Java சிறந்ததாக்குவது எது: AI மேம்பாட்டிற்கான தொகுப்புகளின் பெரிய நூலகத்தையும் ஜாவா கொண்டுள்ளது, AI சிக்கல்களுக்கு ஏற்கனவே உள்ள தீர்வுகளைக் கண்டறிவதை எளிதாக்குகிறது. கூடுதலாக, ஜாவா நன்கு ஆதரிக்கப்படுகிறது மேம்படுத்துநர்களின் மிகப்பெரிய சமூககுழுவினைக் கொண்டுள்ளது, இதுஉதவிகளை, ஆதாரங்களைக் கண்டுபிடிப்பதை எளிதாக்குகிறது.
திறமூல AI கட்டமைப்புகள்
திறமூல AI கட்டமைப்புகள் செயற்கை நுண்ணறிவு பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கான அடித்தளத்தை வழங்க வடிவமைக்கப்பட்ட மென்பொருள் கட்டமைப்புகள் ஆகும். இதற்காகவென புதியதாக சிக்கலான குறிமுறை வரிகளை எழுதாமல் புத்திசாலித்தனமான பயன்பாடுகளை உருவாக்க மேம்படுத்துநர்களை அவை அனுமதிக்கின்றன. திறமூல AI கட்டமைப்புகள் AI பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதை எளிதாக்குகின்ற பல்வேறு வகையான கருவிகளையும் நூலகங்களையும் வழங்குகின்றன.
TensorFlow, Caffe, Theano, Torch, scikit-learn ஆகியவை பிரபலமான திறமூல AI கட்டமைப்புகளில் சிலவாகும். இந்த கட்டமைப்புகள் மேமபடுத்துநர்களுக்கு இயந்திரகற்ற் தருக்கங்கள், நரம்பணுபிணைய கட்டமைப்புகள், புோதுமானதாக்குதல் நுட்பங்கள்,தரவு செயலாக்க திறன்கள் போன்ற பலதரப்பட்ட வசதிகளை வழங்குகிறது. அவை GPUகள், TPUகள் , விநியோகிக்கப்பட்ட கணினியின் தொகுதிகள் போன்ற சக்திவாய்ந்த கணினி வளங்களுக்கான அணுகலையும் வழங்குகின்றன.
AI பயன்பாடுகளை உருவாக்க, பரிசோதிக்க, வரிசைப்படுத்த இந்த கட்டமைப்புகள் ஆய்வாளர்கள் , மேம்படுத்துநர்களால் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. அவை மேம்படுத்துநர்களை விரைவாக முன்மாதிரிகளை உருவாக்கவும், பிழைத்திருத்தக் குறிமுறைவரிகளை உருவாக்கவும், உற்பத்தியில் பயன்பாடுகளை வரிசைப்படுத்தவும் உதவுகின்றன.
Tensorflow:TensorFlow என்பது ஒரு கட்டற்ற கட்டணமற்ற மென்பொருள் நூலகமாகும். இது நரம்பணுபிணையங்கள் போன்ற இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படுகின்ற குறியீட்டு கணித நூலகம் ஆகும். இது Google இல் ஆய்வு, தயாரிப்பு ஆகிய இரண்டிற்கும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது தரவுப்பாய்வு வரைபடங்களை அடிப்படையாகக் கொண்டது, அங்கு கணுக்கள் கணித செயல்பாடுகளைக் குறிக்கின்றன , விளிம்புகள் அவற்றுக்கிடையே பாயும் தரவைக் குறிக்கின்றன. நெகிழ்வான கட்டமைப்பு பல்வேறு இயங்குதளங்களில் (CPUகள், GPUகள், TPUகள்), அத்துடன் மேசைக்கணினிகள் . சேவையாளர்களின் தொகுதிகளில் இருந்து கைபேசி, எட்ஜ் சாதனங்களுக்கு கணக்கீடுகளை எளிதாகப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது.
PyTorch:PyTorch என்பது பைத்தானுக்கான திறமூல இயந்திர கற்றல் நூலகமாகும், இது நரம்பியல் வலைபின்னல்களை உருவாக்கவும் பயிற்சி செய்யவும் பயன்படுகிறது. இது Torch எனு் நூலகத்தினை அடிப்படையாகக் கொண்டது, மேலும் ஆழ்கற்றல் , மேம்படுத்தலுக்கான பரந்த அளவிலான வசதிகளை வழங்குகிறது. PyTorch கணினியின் பார்வை, இயற்கை மொழி செயலாக்கம் , வலுவூட்டலுடனான கற்றல் ஆகியவற்றிற்கான பல்வேறு கருவிகளையும் , நூலகங்களையும் வழங்குகிறது. கூடுதலாக, இது விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சி கட்டமைப்பையும் திறமையான தரவு ஏற்றுதல் அமைப்பையும் வழங்குகிறது. இது பயன்படுத்த எளிதானது, அளவிடக்கூடியதாகவும், நீட்டிக்கக்கூடியதாகவும வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.
முடிவாக
நிரலாக்க மொழிகள் அதிகஅளவில் அதிநவீனமாகி வருகின்றன, மேலும் அவை AI மேம்பாட்டிற்கு விரிவான ஆதரவை வழங்குகின்றன. AI மேம்பாட்டிற்காக Python, Java , C++ ஆகியன மிகவும் பிரபலமான நிரலாக்க மொழிகளாகும். பைதான் ஆனது AI மேம்பாட்டிற்கான மிகவும் பிரபலமான நிரலாக்க மொழியாகும், ஏனெனில் அதன் பயன்பாட்டின் எளிமை , AI கருவிகளின் விரிவான நூலகம். ஜாவா அதன் வலுவான பொருள் சார்ந்த நிரலாக்க திறன்களின் காரணமாக AI மேம்பாட்டிற்கும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. சிக்கலான தருக்கங்கள் தரவு கட்டமைப்புகளைக் கையாள்வதற்கான அதன் சக்திவாய்ந்த திறன்களின் காரணமாக AI மேம்பாட்டிற்கு C++ ஒரு நல்ல தேர்வாகும்.
நிரலாக்க மொழிகள் AI வளர்ச்சியை சிறப்பாக ஆதரிக்கின்ற வகையில் தொடர்ந்து உருவாகிக்கொண்டுள்ளன. AI-உந்துதல் பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதை எளிதாக்குகின்ற மேம்பட்ட AI நூலகங்கள் , கட்டமைப்புகள் உருவாக்கப்படுகின்றன. Prolog , Lisp போன்ற AI-சார்ந்த நிரலாக்க மொழிகளும் அதிகபிரபலமாகக்கூடும். கூடுதலாக, AI தருக்கங்கள் மிகவும் சிக்கலானதாக மாறும் போது, இந்த சிக்கலான தருக்கங்களை, தரவு கட்டமைப்புகளைக் கையாள மிகவும் வலுவான நிரலாக்க மொழிகள் தேவைப்படுகின்றன.