10 Bahasa Pemrograman AI dan Machine Learning Terbaik

Dunia melihat beberapa penemuan besar dan luar biasa di abad ke-20. Kecerdasan Buatan adalah salah satunya. Ada saat ketika AI dan Machine Learning (ML) tidak dapat diterapkan karena kurangnya daya komputasi. Tetapi komputer saat ini cukup kuat untuk menangani algoritme Pembelajaran Mesin. Itu sebabnya AI dan ML berkuasa di hampir semua bidang. Pembelajaran Mesin dan AI adalah keterampilan yang berharga sekarang. Namun, untuk menggunakannya, Anda harus mempelajari bahasa pemrograman tertentu dari berbagai bahasa pemrograman Artificial Intelligence dan Machine Learning. Hari ini kami akan membantu Anda dalam memilih bahasa pemrograman yang sesuai untuk bekerja di bidang ini.

Bahasa Pemrograman AI & Pembelajaran Mesin Terbaik

Untuk mengatasi kemajuan teknologi, Anda harus mempelajari Al dan ML. Ini tidak serumit kelihatannya. Tapi, pada awalnya, Anda harus memilih dan mempelajari bahasa pemrograman. Dan di situlah kita masuk. Kami telah mencantumkan 10 bahasa pemrograman Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin teratas untuk dipelajari demi kenyamanan Anda.

01. Python

Python adalah pemimpin yang tak terbantahkan di antara bahasa pemrograman ML dan AI. Bahasa ini banyak digunakan karena memiliki sintaks yang sangat sederhana dan serbaguna. Sekitar 57% ilmuwan data menggunakan Python secara teratur. Python cukup berguna dalam AI dan ML. Ini adalah sumber terbuka. Itu berarti pengembang dapat memodifikasinya dengan cara mereka.

Selain itu, ada banyak pustaka Python bawaan hanya untuk AI dan ML. Ilmuwan data menggunakan Scikit-Learn secara ekstensif untuk model pelatihan. Tensorflow dan Keras baru-baru ini mendapatkan popularitas besar di industri AI. Anda dapat membangun proyek dan perangkat lunak pembelajaran mendalam dengan PyTorch. Selain itu, ribuan model AI dan ML dengan Python hadir di internet. Singkatnya, Python sekarang menjadi pelopor AI dan ML.

Fitur Utama Python

• Python sangat mudah sehingga ilmuwan data dapat dengan mudah mempelajari bahasanya dan mulai membuat proyek AI.
• Tidak perlu mengkompilasi ulang kode sumber, sehingga pengembang dapat membuat beberapa modifikasi dan melihat hasilnya dengan mudah.
• Python adalah sistem operasi independen. Anda dapat mengembangkan Pembelajaran Mesin di salah satu OS yang tersedia di pasar.
• Python sangat mudah dibaca, sehingga pengembang Python mana pun dapat memahami kode rekan mereka dan memodifikasi, menyalin, atau membagikannya.
• Bahasa memiliki perpustakaan khusus untuk visualisasi data-misalnya, Matplotlib, seaborn, dll. Anda dapat membuat semua jenis bagan dan grafik dengan mereka.

02. Pelat

Di antara semua bahasa Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin lainnya, Lisp adalah yang tertua. Sudah ada sejak tahun 1958. Bahasanya berpusat pada AI, dan sangat berguna dalam pengembangan AI. Cadel tidak mudah atau cepat. Tetapi dalam kasus AI, itu berhasil. Selain itu, terkenal karena sangat berfokus pada arsitektur.

Ada perbedaan pandangan tentang keindahan bahasa ini, dan banyak programmer modern melihatnya sebagai "membuka mata" atau bahkan "mencerahkan". Meskipun popularitas Lisp tidak seperti Python, C++, Javascript, orang masih menggunakannya dalam kebutuhan khusus Al.

Fitur Utama dari Lisp

• Mudah beradaptasi dengan solusi untuk kebutuhan unik unique. Bahasa ini juga mendukung pembuatan prototipe cepat.
• Lisp tidak bergantung pada mesin. Itu berarti itu berjalan di hampir setiap jenis komputer yang memiliki properti perangkat keras apa pun.
• Memungkinkan memperbarui program secara dinamis. Ini menyediakan debugging tingkat tinggi.
• Menyediakan sistem makro yang nyaman.
• Ini menyediakan berbagai tipe data seperti struktur, daftar, objek, vektor, array yang dapat disesuaikan, tabel hash, dan simbol.

03. R: Bahasa Statistik

Ketika berbicara tentang komputasi statistik, bahasa pertama yang terlintas dalam pikiran adalah R. Machine Learning pada dasarnya adalah aplikasi statistik dan matematika. R hanyalah bahasa pemrograman terbaik dalam perhitungan statistik. Orang-orang juga menggunakannya untuk visualisasi data.

R memiliki baris perintah. Selain itu, ia memiliki IDE seperti RStudio dan Jupyter. Mereka berkonsentrasi pada kemudahan penggunaan dan menawarkan sumber daya yang berbeda untuk menangani perpustakaan Anda atau menggambar diagram yang canggih.

Fitur utama R

• Perangkat lunak R adalah sumber terbuka. Ini bebas biaya dan dapat dimodifikasi dan disesuaikan sesuai dengan kebutuhan pengguna dan proyek.
• Bahasa ini dapat menghasilkan grafik statis dan visualisasi berkualitas tinggi.
• Sejumlah besar pengguna memberikan komunitas besar.
• Jaringan Arsip R Komprehensif atau CRAN menawarkan lebih dari sepuluh ribu paket untuk memecahkan masalah pembelajaran mesin.
• Bahasa tidak memerlukan kompiler karena merupakan bahasa yang ditafsirkan.

04. Prolog

Prolog dibuat pada tahun 1960. Singkatannya adalah "Pemrograman dalam Logika".” Bahasanya sedikit berbeda dari bahasa pemrograman AI dan ML lainnya. Ini adalah bahasa logis yang tidak seperti bahasa klasik untuk AI. Pelacakan mundur otomatis adalah alat dasar Prolog. Begitu juga dengan pencocokan pola. Saat memilih untuk mempelajari bahasa pemrograman AI, tidak semua programmer AI memilih Prolog.

Fitur Utama Prolog

• Prolog dapat menangani rekursi dan daftar secara alami. Ini memberi bahasa itu hak istimewa ekstra.
• Ini bekerja sangat baik dalam pemrosesan bahasa alami. Chatbot pertama, ELIZA, dikembangkan menggunakan prolog.
• Bahasanya bersifat deklaratif. Ini mengungkapkan logika dalam hubungan, direpresentasikan sebagai fakta dan aturan.
• Lingkungan Pengembangan Terpadu Visual Prolog adalah IDE Prolog. Anda dapat membuat aplikasi dan mengujinya dengan menggunakannya.
• Kompiler Visual Prolog adalah kompiler yang dioptimalkan, yang membuat kompilasi kode menjadi nyaman.

05. Julia

Ada banyak bahasa pemrograman Artificial Intelligence dan Machine Learning di bidang ini. Tetapi tidak satupun dari mereka yang sederhana dan efisien pada saat yang sama. Namun, Julia berbeda dalam hal ini. Julia cepat, dan memiliki sintaks yang sebanding. Bisakah Anda bayangkan bahasa yang cepat seperti C dan sintaks semudah Python? Nah, Julia memilikinya. Itu sebabnya banyak ilmuwan data mempertimbangkan untuk menggunakan Julia di bidang AI.

Fitur Utama Julia

• Digunakan dalam analisis data IoT. Beberapa sistem cerdas telah dibangun menggunakannya.
• Sangat berguna dalam mengenali pola dan memproses gambar.
• Kasus bisnis yang paling signifikan untuk Julia adalah bahwa itu adalah bahasa dinamis yang dekat dengan Python, tetapi bersaing dengan bahasa statis dalam hal efisiensi.
• Di Julia, Anda dapat memanggil kode objek C kapan saja.

06. C++ untuk AI dan Pembelajaran Mesin

Jika ada kompetisi maraton antar bahasa pemrograman, C++ akan menjadi yang pertama di dalamnya. Ini memegang gelar "Bahasa pemrograman tercepat".Itu pengembang menggunakannya untuk membangun game, aplikasi, dan mesin pencari. Bahasa pemrograman AI ini terutama digunakan untuk membangun sistem cloud, sistem perbankan, dan perangkat lunak perusahaan enterprise. Secara khusus, C++ memiliki perpustakaan yang tersedia untuk pembelajaran mesin dan jaringan saraf dalam pemrograman AI yang membuatnya lebih mudah untuk mengeksekusi algoritme kompleks dengan lebih cepat.

Fitur Utama dari C++

• Ini mempekerjakan objek saat pemrograman. Objek membantu Anda memecahkan masalah mengenai struktur data, enkapsulasi data, dan polimorfisme.
• Bahasanya tidak bergantung pada mesin. Kode yang sama berjalan di setiap jenis sistem operasi.
• C++ adalah bahasa berbasis compiler. Itu sebabnya bahasa ini lebih cepat daripada kebanyakan bahasa lain.
• Bahasa memiliki penggunaan pointer. Alokasi memori dinamis dimungkinkan karena atribut ini.
• Konteks C++ sangat sederhana. Itu sebabnya pemula memilih bahasa untuk belajar memprogram.

07. Jawa

Java adalah bahasa pemrograman yang paling umum digunakan di dunia.  Banyak orang menggunakannya untuk pengembangan AI. Sangat mudah untuk digunakan di berbagai platform karena teknologi mesin virtualnya. Itu berarti Anda tidak perlu mengompilasinya lagi setelah ditulis dan dikompilasi pada satu platform. Prinsip ini disebut “WORA” (Sekali Ditulis Baca/Jalankan Di Mana Saja).

Fitur Utama Java

• Java memiliki perpustakaan Pembelajaran Mesin. Anda dapat membuat pembelajaran mesin dan model berbasis AI menggunakan perpustakaan.
• Bahasa ini adalah bahasa pemrograman berorientasi objek yang kuat yang memungkinkan untuk memecahkan masalah yang kompleks.
• Ini membantu pengembangan sistem bebas virus dan bebas gangguan dengan fitur Java yang stabil. Teknik untuk otentikasi didasarkan pada enkripsi kunci publik.
• Kompiler java adalah arsitektur-netral. Anda dapat menjalankan kode yang dikompilasi pada banyak prosesor.
•  Fitur desain ini memungkinkan pengembang untuk membuat aplikasi imersif yang dapat berjalan dengan lancar.

08. Haskell

Haskell menjadi pilihan banyak orang untuk membuat model Artificial Intelligence dan Machine Learning. Ini memiliki atribut seperti daftar, evaluasi Malas, dan LogicT. Bahasa ini menyediakan struktur data tak terbatas, yang sangat baik untuk pohon pencarian. Fitur bahasa memungkinkannya untuk digunakan dalam AI dan ML. Pada awalnya, banyak yang merasa terganggu untuk bekerja dengan grafik, yang merupakan satu-satunya kelemahan bahasa.

Fitur Utama Haskell

• Ini memiliki sistem manajemen memori otomatis yang memastikan keamanan memori.
• Bahasa memiliki fitur pengumpulan sampah. Fitur ini membuatnya cocok untuk produktivitas pengembang yang lebih tinggi.
• Haskell mendukung inspeksi dan pembuatan pohon sintaksis abstrak program.
• Ini memiliki fungsi yang disebut Template Haskell dan digunakan untuk menguji waktu kompilasi dan mengotomatiskan pembuatan boilerplate.

09. Scala untuk Pembelajaran Mesin

Ketika berbicara tentang pengkodean, banyak orang membenci Java karena karakteristiknya yang membengkak dan mengganggu - dan itu sangat normal. Namun, pengembang menciptakan Scala untuk membuat bahasa yang memiliki sisi baik Java sambil menghindari sisi buruknya. Bahasa ini kompatibel dengan perpustakaan Java. Akibatnya, ia memiliki sistem tipe statis. Tidak seperti Python, ini adalah bahasa yang dikompilasi yang membuat eksekusi kode lebih cepat. Scala memiliki banyak fitur yang membuatnya layak digunakan sebagai bahasa pemrograman Artificial Intelligence.

Fitur Utama Scala

• Meskipun bahasanya kurang fleksibel dan bebas seperti Python, bahasa ini sangat stabil.
• Scala adalah bahasa pemrograman perusahaan, dan berguna untuk membangun aplikasi bertenaga data besar yang mengunyah sejumlah besar data.
• Di Scala, Anda tidak perlu menyebutkan tipe data dan tipe pengembalian fungsi secara khusus. Scala cukup pintar untuk menyimpulkan bentuk data.
• Bahasa menerapkan prinsip kekekalan. Variabelnya tidak berubah. Tidak berubah berarti Anda tidak dapat mengubah nilainya.
• Scala menyediakan perpustakaan standar yang mencakup model aktor. Dengan menggunakan aktor, Anda dapat menulis kode konkurensi.

10. AIML

AIML disingkat menjadi Artificial Intelligence Markup Language. Ini pada dasarnya adalah bahasa berbasis XML. Ini umumnya digunakan dalam membuat agen perangkat lunak bahasa alami natural. AIML memungkinkan antarmuka manusia untuk dikembangkan. Bahasanya tidak terlalu rumit. Anda dapat mempertahankannya dengan cukup mudah.

Fitur Utama AIML

• Penggunaan AIML terbesar adalah dalam membuat Chatterbots dan pengenalan pola.
• Bahasa ini dapat menangani banyak bot sekaligus.
• Anda dapat menggunakannya dengan Python untuk membuat perangkat lunak AI.
• Ini hanyalah raja pemrosesan bahasa alami.

Akhirnya, Wawasan

Saya kira sekarang Anda telah menyadari potensi AI yang tak ada habisnya dan peluang yang dapat dihasilkannya. AI dan ML membuat perubahan luar biasa di setiap sektor dan industri. Usia selanjutnya adalah usia AI. Waktunya tidak jauh ketika Anda akan melihat mobil self-driving di mana pun Anda melihat. Itu sebabnya Anda perlu tahu tentang AI dan mempelajari bahasa pemrograman Artificial Intelligence dan Machine Learning.

Kami telah mencantumkan bahasa pemrograman ML dan AI teratas dalam artikel ini. Sekarang tugas Anda untuk memilih bahasa sesuai dengan kebutuhan Anda. Artikel ini akan membantu Anda memilih bahasa yang cocok untuk AI dan ML. Tapi tetap saja, mungkin ada beberapa poin yang hilang. Beri tahu kami jika Anda memikirkan sesuatu yang mungkin ditambahkan. Selamat datang di dunia AI!