Macam-Macam Bahasa Pemrograman Yang Di Gunakan AI Part-2.

TensorFlow.

TensorFlow, toolkit open-source yang dirancang khusus untuk machine learning yang dapat di gunakan untuk deep saraf jaringan pelatihan dan inferensi, adalah salah satu yang paling populer. Di antara kerangka kerja AI-sentris lainnya adalah:

  • scikit-belajar pustaka Python untuk melatih model pembelajaran mesin.
  • Keras adalah antarmuka pemrograman untuk perhitungan matematika yang rumit.
  • PyTorch adalah pustaka Python untuk pemrosesan bahasa visual dan alami.
  • Theano adalah paket yang memungkinkan Anda untuk mendefinisikan, mengoptimalkan, dan mengevaluasi ekspresi matematika

2. C + +

C++ adalah ekstensi bahasa komputer yang dapat di gunakan untuk membuat jaringan saraf. Kecepatan C++ adalah keuntungan paling signifikan karena pengembangan AI membutuhkan komputasi yang rumit, dan bahasa ini dapat mempercepat penghitungan. Ini memiliki kontrol memori tingkat rendah dan mendukung aplikasi yang membutuhkan aset, aplikasi yang kritis terhadap kinerja, dan sebagainya.

C++ memiliki sintaks yang rumit tetapi lebih murah daripada bahasa lain seperti Java. C++ dapat di gunakan dalam pemrograman kecerdasan buatan untuk optimasi dan peringkat mesin pencari.

Salah satu alasannya adalah fleksibilitas bahasa yang luas, yang membuatnya ideal untuk aplikasi intensif sumber daya. C++ adalah bahasa pemrograman tingkat rendah yang meningkatkan pengelolaan model AI dalam produksi. Dan juga meskipun C++ mungkin bukan pilihan pertama bagi pemrogram AI, perlu di catat bahwa banyak kerangka kerja pembelajaran mesin dan mendalam yang dikembangkan di C++.

TensorFlow, framework machine learning paling populer, di tulis dalam C++. Itu juga di gunakan untuk membangun Arsitektur Konvolusi untuk Penyematan Fitur Cepat kerangka belajar yang mendalam (Kafe).

3. Bahasa Pemrograman R

R adalah bahasa standar yang paling sering di gunakan, dan di rancang terutama untuk analisis statistik dan tampilan data grafis. Ini adalah bahasa pemrograman yang populer di kalangan penambang data dan ahli statistik. Ini adalah open-source dan memiliki komunitas AI yang cukup besar. R sangat efektif untuk penelitian Kecerdasan Buatan yang menggabungkan analisis deret waktu, pengujian statistik, pemodelan linier dan nonlinier, dan pengelompokan.

Part3.

Tinggalkan Komentar

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan.