要約:
- PythonはAI開発において最も人気のある言語であり、シンプルさと読みやすさから初心者から専門家までアクセスしやすい。
- Javaは大規模でエンタープライズレベルのアプリケーションに特に適しており、高い信頼性とパフォーマンスが求められるアプリケーションに向いている。
- C++はリアルタイムシステムやロボティクスなどの高性能と低レイテンシーを要求するAIアプリケーションで好まれ、メモリを効率的に管理し、プログラムを素早く実行する能力がある。
- Rは統計計算とデータ分析に特化した言語であり、大規模なデータセットや複雑な統計モデルを扱うのに適している。
- Juliaは高いパフォーマンスと数値計算の使いやすさからAI開発で人気があり、数学的な計算が集中するAIアプリケーションに適している。
- Lispは柔軟性とシンボリック処理能力で知られ、AIタスクに適している。
- JavaScriptはウェブベースのアプリケーションで増加しており、TensorFlow.jsなどのライブラリにより、ブラウザ内で機械学習モデルを直接実行できる。
- Scalaはオブジェクト指向と関数型プログラミングを組み合わせた言語であり、特にビッグデータ環境でAI開発に適している。
- MATLABはロボティクスや制御システムなどの分野で広く使用され、機械学習やデータ分析のための組み込み関数やツールボックスを備えている。
- SwiftはAppleによって開発され、iOSアプリケーション向けのAI開発で人気があり、Core MLによりAIモデルをシームレスに統合できる。
考察:
AI開発において、適切なプログラミング言語の選択は重要である。それぞれの言語には得意な分野や特性があり、Pythonのような使いやすさや豊富なライブラリがある一方、C++やJavaはパフォーマンス重視のアプリケーション向けに選ばれる。データ分析や数値計算にはRやJuliaが適しており、SwiftはiOS向けのアプリケーション開発に適している。最終的には、プロジェクトの要件や開発者の言語に対する理解によって適切な言語を選択することが重要である。
元記事: https://analyticsindiamag.com/topics/top-10-programming-languages-to-become-ai-developers/