技術記事要約
- Pythonは、シンプルさと読みやすさからAI開発で最も人気のある言語であり、TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなどのライブラリとの組み合わせが強力。
- 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適しており、WekaやDeeplearning4jなどのライブラリが機械学習とニューラルネットワークの開発を支援。
- 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アプリケーションに好まれ、TensorFlowやOpenCVと統合可能。
- Rは、統計計算とデータ解析のために設計され、大規模データセットや複雑な統計モデルに適しており、機械学習などに不可欠。
- Juliaは、高性能と数値計算の容易さからAI開発で人気を集め、C++の速度とPythonのシンプルさを組み合わせた言語。
考察
AI開発の言語選択は、プロジェクトの要件と開発者の言語に対する習熟度に依存する。Pythonは使いやすさと包括的なライブラリのため一般的に好まれるが、パフォーマンスが重要なアプリケーションではC++やJavaが選択される。RやJuliaはそれぞれデータ解析と数値計算に適している。最終的に、選択する言語はAIプロジェクトの具体的な要件と開発者の言語に対する習熟度に依存する。
元記事: https://analyticsindiamag.com/topics/top-10-programming-languages-to-become-ai-developers/