Yapay Zeka için hangi programlama dili kullanılır? Pratik Bir Rehber.

Yapay zeka için hangi programlama dilinin kullanıldığını merak ettiyseniz , doğru yerdesiniz. İnsanlar neon ışıklı laboratuvarlar ve gizli matematik hayal eder - ancak gerçek cevap daha dost canlısı, biraz karmaşık ve çok insanidir. Farklı diller farklı aşamalarda parlar: prototipleme, eğitim, optimizasyon, servis, hatta bir tarayıcıda veya telefonunuzda çalıştırma. Bu kılavuzda, gereksiz ayrıntıları atlayıp pratik konulara gireceğiz, böylece her küçük kararda tereddüt etmeden bir seçim yapabilirsiniz. Ve evet, yapay zeka için hangi programlama dilinin kullanıldığını birden fazla kez söyleyeceğiz çünkü herkesin aklındaki soru tam olarak bu. Hadi başlayalım.

Bu yazıdan sonra okumak isteyebileceğiniz yazılar:

🔗 Geliştiriciler için en iyi 10 yapay zeka aracı
En iyi yapay zeka araçlarıyla üretkenliği artırın, daha akıllı kod yazın ve geliştirmeyi hızlandırın.

🔗 Yapay zeka yazılım geliştirme ve sıradan geliştirme
Temel farkları anlayın ve yapay zeka ile nasıl inşa etmeye başlayacağınızı öğrenin.

🔗 Yazılım mühendislerinin yerini yapay zeka mı alacak?
Yapay zekanın yazılım mühendisliği kariyerlerinin geleceğini nasıl etkilediğini keşfedin.

"Yapay zeka için hangi programlama dili kullanılıyor?"

Kısa cevap: En iyi dil, sizi fikirden güvenilir sonuçlara en az dramla ulaştıran dildir. Uzun cevap:

• Ekosistem derinliği - olgun kütüphaneler, aktif topluluk desteği, işe yarayan çerçeveler.

• Geliştirici hızı - özlü sözdizimi, okunabilir kod, piller dahil.

• Performans kaçış yolları - Ham hıza ihtiyacınız olduğunda, gezegeni yeniden yazmadan C++ veya GPU çekirdeklerine geçin.

• Çalışabilirlik - temiz API'ler, ONNX veya benzeri formatlar, kolay dağıtım yolları.

• Hedef yüzey - sunucularda, mobilde, web'de ve uçta minimum bozulmayla çalışır.

• Gerçeklik araçları - hata ayıklayıcılar, profilleyiciler, not defterleri, paket yöneticileri, CI - hepsi.

Dürüst olalım: Muhtemelen dilleri karıştıracaksınız. Burası bir mutfak, müze değil. 🍳

Hızlı karar: Varsayılanınız Python ile başlar 🐍

Python ile başlar çünkü ekosistem (örneğin PyTorch) derin ve iyi yönetilir ve ONNX aracılığıyla birlikte çalışabilirlik, diğer çalışma zamanlarına geçişi kolaylaştırır [1][2]. Büyük ölçekli veri hazırlama ve düzenleme için ekipler genellikle Apache Spark ile Scala veya Java'ya Go veya Rust , sağlam ve düşük gecikmeli çıkarımlar sunar. Ve evet, ürün ihtiyacına uygun olduğunda ONNX Runtime Web kullanarak tarayıcıda modeller çalıştırabilirsiniz [2].

Peki... yapay zeka için hangi programlama dili kullanılıyor ? Beyinler için Python, kaslar için C++/CUDA ve kullanıcıların gerçekten içinden geçebileceği kapı için Go veya Rust gibi bir dilden oluşan dost canlısı bir sandviç [1][2][4].

Karşılaştırma Tablosu: Yapay Zeka için dillere genel bakış 📊

Evet, tablo aralıkları biraz tuhaf - tıpkı gerçek hayattaki gibi. Ayrıca, Python tek başına bir çözüm değil; sadece en sık başvuracağınız araç [1].

Derinlemesine İnceleme 1: Araştırma, prototipleme ve çoğu eğitim için Python 🧪

Python'ın süper gücü ekosistem çekimidir. PyTorch ile dinamik grafikler, temiz bir zorunlu stil ve aktif bir topluluk elde edersiniz; en önemlisi, dağıtım zamanı geldiğinde modelleri ONNX aracılığıyla diğer çalışma zamanlarına aktarabilirsiniz [1][2]. Önemli nokta: Hız önemli olduğunda, Python'ın NumPy ile yavaş vektörleştirme yapmasına veya çerçeveniz tarafından sunulan C++/CUDA yollarına düşen özel işlemler yazmasına gerek yoktur [4].

Kısa bir anekdot: Bir bilgisayarlı görüntü ekibi, Python not defterlerinde hata tespiti prototipi oluşturdu, bir haftalık görüntü üzerinde doğruladı, ONNX'e aktardı ve ardından hızlandırılmış bir çalışma zamanı kullanarak bir Go hizmetine aktardı; yeniden eğitim veya yeniden yazma işlemi yoktu. Araştırma döngüsü çevikliğini korudu; üretim ise (en iyi anlamda) sıkıcı olmaya devam etti [2].

Derinlemesine İnceleme 2: Ham hız için C++, CUDA ve TensorRT 🏎️

Büyük modellerin eğitimi GPU hızlandırmalı yığınlarda gerçekleşir ve performans açısından kritik işlemler C++/CUDA'da gerçekleşir. Optimize edilmiş çalışma zamanları (örneğin, donanım yürütme sağlayıcılarına sahip TensorRT, ONNX Runtime), birleştirilmiş çekirdekler, karma hassasiyet ve grafik optimizasyonları aracılığıyla büyük kazanımlar sağlar [2][4]. Profillemeyle başlayın; özel çekirdekleri yalnızca gerçekten zorlandığı yerlerde örün.

Derinlemesine İnceleme 3: Güvenilir, düşük gecikmeli hizmetler için Rust ve Go 🧱

Makine öğrenimi üretimle buluştuğunda, konu F1 hızından asla bozulmayan minivanlara kayıyor. Rust ve Go burada öne çıkıyor: güçlü performans, öngörülebilir bellek profilleri ve basit dağıtım. Uygulamada, birçok ekip Python'da eğitim alıyor, ONNX'e aktarım yapıyor ve Rust veya Go API'si kadar temiz bir endişe ayrımı ve operasyonlar için minimum bilişsel yük ile hizmet veriyor [2].

Derinlemesine İnceleme 4: Veri hatları ve özellik depoları için Scala ve Java 🏗️

Yapay zeka, iyi veriler olmadan ortaya çıkmaz. Büyük ölçekli ETL, akış ve özellik mühendisliği için Scala veya Java , toplu ve akış işlemlerini tek bir çatı altında birleştirerek ve ekiplerin sorunsuz bir şekilde iş birliği yapabilmesi için birden fazla dili destekleyerek temel çözümler olmaya devam ediyor [3].

Derinlemesine İnceleme 5: Tarayıcıda TypeScript ve Yapay Zeka 🌐

Modelleri tarayıcıda çalıştırmak artık çok kolay bir iş değil. ONNX Runtime Web, modelleri istemci tarafında çalıştırabilir ve sunucu maliyetleri olmadan küçük demolar ve etkileşimli bileşenler için varsayılan olarak özel çıkarım yapılmasını sağlar [2]. Hızlı ürün yinelemesi veya gömülebilir deneyimler için idealdir.

Derinlemesine İnceleme 6: Swift, Kotlin ve taşınabilir formatlarla mobil yapay zeka 📱

Cihaz içi yapay zeka, gecikmeyi ve gizliliği iyileştirir. Ortak bir yol: Python'da eğitin, ONNX'e aktarın, hedef için dönüştürün (örneğin, Core ML veya TFLite) ve Swift veya Kotlin'de . Buradaki sanat, model boyutu, doğruluk ve pil ömrü arasında denge kurmaktır; niceleme ve donanıma duyarlı işlemler yardımcı olur [2][4].

Gerçek dünya yığını: utanmadan karıştırıp eşleştirin 🧩

Tipik bir yapay zeka sistemi şu şekilde görünebilir:

• Model araştırması - PyTorch ile Python not defterleri.

• Veri hatları - Kolaylık olması açısından Scala veya PySpark üzerinde Spark, Airflow ile planlanabilir.

• Optimizasyon - ONNX'e aktarın; TensorRT veya ONNX Runtime EP'leri ile hızlandırın.

• Hizmet - İnce bir gRPC/HTTP katmanına sahip, otomatik ölçeklendirilebilen Rust veya Go mikro servisi.

• Müşteriler - TypeScript'te web uygulaması; Swift veya Kotlin'de mobil uygulamalar.

• Gözlemlenebilirlik - ölçümler, yapılandırılmış kayıtlar, sapma tespiti ve bir dizi gösterge paneli.

Her projede bunların hepsine ihtiyaç var mı? Elbette hayır. Ancak şeritleri haritalamak, bir sonraki virajı hangi yöne alacağınızı bilmenize yardımcı olur [2][3][4].

Yapay zeka için hangi programlama dilinin kullanılacağına karar verirken yapılan yaygın hatalar 😬

• Çok erken aşırı optimizasyon - prototipi yazın, değeri kanıtlayın, sonra nanosaniyelerin peşinden koşun.

• Dağıtım hedefini unutmak - tarayıcıda veya cihazda çalışması gerekiyorsa, araç zincirini birinci günden planlayın [2].

• Veri tesisatını göz ardı edersek - şüpheli özelliklere sahip muhteşem bir model, kumdaki bir malikane gibidir [3].

• Monolit düşünce - modelleme için Python'ı kullanabilir ve ONNX aracılığıyla Go veya Rust ile servis edebilirsiniz.

• Yeniliğin peşinde koşmak - yeni çerçeveler havalı; güvenilirlik daha havalı.

Senaryoya göre hızlı seçimler 🧭

• Sıfırdan Başlamak - PyTorch ile Python. Klasik ML için scikit-learn ekleyin.

• Kenar veya gecikme açısından kritik - Eğitim için Python; çıkarım için C++/CUDA artı TensorRT veya ONNX Çalışma Zamanı [2][4].

• Büyük veri özellik mühendisliği - Scala veya PySpark ile Spark.

• Web öncelikli uygulamalar veya etkileşimli demolar - ONNX Runtime Web ile TypeScript [2].

• iOS ve Android gönderimi - Core-ML'ye dönüştürülmüş bir modele sahip Swift veya TFLite/ONNX modeline sahip Kotlin [2].

• Görev açısından kritik hizmetler - Rust veya Go'da servis edin; model eserlerini ONNX aracılığıyla taşınabilir tutun [2].

SSS: Peki... Yapay Zeka için hangi programlama dili kullanılıyor? ❓

• araştırmalarında
  hangi programlama dili kullanılıyor Python, daha sonra bazen JAX veya PyTorch'a özgü araçlar, hız için de C++/CUDA kullanılıyor [1][4].

• Üretim ne olacak?
  Python'da eğitin, ONNX ile dışa aktarın, milisaniyelerin önemli olduğu durumlarda Rust/Go veya C++ ile servis edin [2][4].

• Yapay zeka için JavaScript yeterli mi?
  Demolar, etkileşimli araçlar ve web çalışma zamanları aracılığıyla bazı üretim çıkarımları için evet; büyük çaplı eğitim içinse pek de yeterli değil [2].

• R güncelliğini yitirdi mi?
  Hayır. İstatistikler, raporlama ve belirli makine öğrenimi iş akışları için harika.

• Julia, Python'un yerini alacak mı?
  Belki bir gün, belki de değil. Benimseme eğrileri zaman alır; bugün sizi zorlayan aracı kullanın.

Özetle🎯

• Hız ve ekosistem konforu için Python'da başlayın

• Hızlanmaya ihtiyaç duyduğunuzda C++/CUDA kullanın

• Düşük gecikmeli kararlılık için Rust veya Go ile birlikte kullanın

• Spark'ta Scala/Java ile veri hatlarını sağlıklı tutun

• Ürün hikayesinin bir parçası olduklarında tarayıcı ve mobil yollarını unutmayın.

• Yapay zeka için hangi programlama dilinin kullanıldığı sorusunun gerçek cevabı budur - tek bir dil değil, doğru küçük orkestra. 🎻

Referanslar

1. Stack Overflow Geliştirici Anketi 2024 - dil kullanımı ve ekosistem sinyalleri
   https://survey.stackoverflow.co/2024/

2. ONNX Runtime (resmi belgeler) - platformlar arası çıkarım (bulut, uç, web, mobil), çerçeve birlikte çalışabilirliği
   https://onnxruntime.ai/docs/

3. Apache Spark (resmi site) - büyük ölçekte veri mühendisliği/bilimi ve makine öğrenimi için çok dilli motor
   https://spark.apache.org/

4. NVIDIA CUDA Araç Seti (resmi belgeler) - C/C++ ve derin öğrenme yığınları için GPU hızlandırmalı kütüphaneler, derleyiciler ve araçlar
   https://docs.nvidia.com/cuda/

5. PyTorch (resmi site) - araştırma ve üretim için yaygın olarak kullanılan derin öğrenme çerçevesi
   https://pytorch.org/

Resmi AI Asistan Mağazasında En Son Yapay Zekayı Bulun

Hakkımızda