5 Ngôn ngữ hứa hẹn dành cho machine learning và AI

10/02/2021

Nếu bạn quan tâm đến các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và máy học thì sẽ có rất nhiều lựa chọn về ngôn ngữ để bắt đầu. Hơn thế, bạn cần có chiến lược lựa chọn ngôn ngữ đáp ứng tốt nhất nhu cầu của mình và giúp đảm bảo tương lai của bạn trong lĩnh vực AI và học máy. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét năm ngôn ngữ hàng đầu đang mở đường cho lĩnh vực AI, ML để chinh phục thế giới — hoặc ít nhất là cũng có thể giúp bạn tự mình xử lý nhiều công việc hơn trong cuộc sống hàng ngày.

Hãy xem xét năm ngôn ngữ bạn cần học ngay bây giờ để bắt đầu trong lĩnh vực AI và máy học.

1. Python

Python là ngôn ngữ quan trọng nhất được sử dụng trong lĩnh vực AI và máy học. Do tính đơn giản của nó, nó đã trở thành ngôn ngữ sử dụng cho AI. So với các ngôn ngữ lập trình khác, Python học nhanh hơn và giảm thời gian cần thiết để phát triển, đồng thời duy trì hỗ trợ cho lập trình hướng đối tượng, chức năng cũng như hướng thủ tục.

Nhiều bạn trẻ quyết định bắt đầu với ngôn ngữ này vì sự phổ biến của nó. Python có một cộng đồng hỗ trợ sôi nổi và mạnh mẽ. Trong khi học tập và làm việc với Python, bạn có thể dễ dàng tìm thấy các tài liệu hay khóa học hướng dẫn trực tuyến, diễn đàn, nhóm hỗ trợ, v.v....

python

2. R

Ngôn ngữ R là một lựa chọn phổ biến để phân tích, thao tác và đánh giá dữ liệu thống kê. Mặc dù R được biết đến nhiều nhất như một ngôn ngữ lập trình có mục đích chung, nhưng một số package có sẵn khiến R đặc biệt phù hợp với học máy và AI. Chúng bao gồm RODBC, Gmodels, Class và Tm. Các gói này đơn giản hóa quá trình triển khai các thuật toán cho học máy, đặc biệt là cho các bài toán định hướng kinh doanh.

Nếu bạn có đủ kiến thức toán học, bạn nên xem xét ngôn ngữ này, ngay cả khi nó hơi khó khăn với người mới một chút, đừng nản chí, nó xứng đáng để bạn tìm hiểu và phát triển. Nếu trong khi tiến bộ trong việc học R, bạn cảm thấy mình bị bế tắc, hãy tập trung nhiều hơn vào toán nhé.

 

3. Lisp

Ít nổi tiếng hơn so với các ngôn ngữ hiện đại hơn, Lisp đã đóng vai trò là một ngôn ngữ quan trọng cho AI và học máy kể từ khi ra đời vào năm 1958. Lisp là ngôn ngữ được phát triển và sử dụng bởi cha đẻ của AI, John McCarthy. Lisp có một số ưu điểm khiến nó rất phù hợp với AI. Đầu tiên, nó rất tuyệt vời cho việc tạo các prototype. Nó cũng dễ dàng cho phép tạo ra các đối tượng mới năng động.

lisp

Chu kỳ phát triển của nó được biết đến với khả năng đánh giá tương tác các biểu thức và biên dịch lại các hàm trong khi chương trình đang chạy. Những tính năng này phổ biến đến nỗi các ngôn ngữ sau này đã sao chép lại. Tuy nhiên, Lisp vẫn là bản gốc.

 

4. Prolog

Prolog là một ngôn ngữ lập trình linh hoạt và mạnh mẽ thường được sử dụng cho học máy và AI. Prolog được biết đến nhiều nhất nhờ tính hiệu quả của việc so khớp mẫu, cấu trúc dữ liệu dựa trên cây và tính năng tự động bẻ khóa ngược của nó.

Nó là một ví dụ tuyệt vời về ngôn ngữ bổ sung. Ngoài ra, đây là một kỹ năng “bổ sung” tốt cho các chuyên gia AI. Nghe có vẻ buồn cười, nhưng bạn không cần phải tìm hiểu quá sâu vào ngôn ngữ này mà chỉ cần có một số hiểu biết cơ bản cũng sẽ nâng cao giá trị của bạn trên thị trường.

prolog

5. Java

Java là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất và nó được sử dụng rộng rãi trên một số lượng lớn các lĩnh vực. Và bạn biết không, Java cũng rất phù hợp với AI vì điểm mạnh của nó kết hợp với các thuật toán tìm kiếm, mạng nơ-ron nhân tạo và lập trình di truyền của AI.

Do tính dễ sử dụng và debug dễ dàng của Java, nó cho phép tạo ra một môi trường làm việc linh hoạt có thể giúp lập trình AI dễ dàng hơn. Các dịch vụ trọn gói và biểu diễn đồ họa của nó cũng có thể giúp tạo quy trình làm việc đơn giản hơn cho các dự án quy mô lớn. Java có thể là lựa chọn tốt nhất khi giao diện đồ họa hấp dẫn là chìa khóa cho một dự án thành công.

 

Kết luận

Đây không phải là danh sách đầy đủ các ngôn ngữ lập trình phổ biến hiện có trên thị trường. Tuy nhiên, tốt hơn là bạn nên thu hẹp sự lựa chọn của mình thành một số tùy chọn với các đặc điểm khác nhau.

Chọn ngôn ngữ phù hợp với bạn có thể là một quyết định khó khăn, nhưng bạn sẽ thấy rằng năm ngôn ngữ này mang lại sự linh hoạt và nhiều tùy chọn mà bạn cần để chuyển sang lĩnh vực AI và học máy.

Bắt đầu bằng cách nghiên cứu các lĩnh vực AI và học máy mà bạn quan tâm nhất và kiểu lập trình phổ biến nhất được sử dụng trong các lĩnh vực đó. Tìm hiểu những gì cần thiết để thực hiện các loại dự án mà bạn hy vọng sẽ hoàn thành, đồng thời kết hợp trình độ học vấn và kỹ năng của bạn với mục tiêu và ước mơ của bạn.

Cuối cùng, việc bạn thành thạo ngôn ngữ lập trình nào ít quan trọng hơn là cách bạn hoàn thành các dự án mà bạn thực hiện. Với một vài ngôn ngữ quan trọng hiện có, bạn sẽ không gặp khó khăn gì khi phát triển một cách tiếp cận linh hoạt sẽ tạo ra các dự án mạnh.

Theo codelearn.io

Japan IT Works 



Việc làm theo chuyên ngành

Việc làm theo ngành

Việc làm theo tỉnh thành