CWN(CHANGE WITH NEWS) - 인공지능 개발 시 가장 유용한 프로그래밍 언어 5종

단순한 계산기와 자율주행차, 인류 역사의 흐름을 근본적으로 바꿀 수 있는 지능형 로봇에 이르기까지 인공지능을 적용하는 분야는 점점 다양해지고 있다. 이에 따라 인공지능 개발자 수요도 꾸준히 증가하는 추세로 2020년~2021년 미국의 인공지능 관련 채용은 165% 급증했다.

다양한 인공지능 프로그래밍 언어 중 어떤 언어가 개발자들에게 가장 필요한 기능을 제공하고 있을까? 각 프로그래밍 언어는 인공지능 프로그래밍과 관련해 고유한 강점을 갖고 있다. 수치 분석에 강점인 언어가 있는 반면, 자연어 처리에 탁월한 언어도 있다. 데이터 기반 기술 포털 데이터코노미(Dataconomy)가 인공지능 개발에 가장 필요한 프로그래밍 언어 5개를 뽑았다.

파이썬
파이썬 언어의 간단한 구문은 폭발적인 성공의 원인이다. 파이썬은 쉬운 구문으로 기계 학습 엔지니어링이 기본 구조를 준비하는 데 더 많은 시간을 사용할 수 있게 한다. 다목적, 객체 지향, 고급 프로그래밍 언어인 파이썬이 가장 많이 사용되는 용도는 소규모에서 대규모 프로젝트를 스크립팅하는 것이다. 파이썬은 기계 학습 외에도 정교한 수학적 표현 평가와 자연어 처리 (NLP)에도 사용할 수 있다.

자바
자바는 인공지능의 중요한 언어다. 특히 모바일 앱을 만들 때 자바가 널리 사용되고 있다. 자바는 가능한 최소한의 종속성을 갖도록 구성돼 적은 노력으로 모든 플랫폼에서 실행할 수 있다. 인공지능 언어로서 자바의 가장 중요한 이점은 사용 용이성, 빠른 디버깅, 이식성, 자율 메모리 관리다. Swing과 SWT는 자바에 통합돼 인터페이스와 그래픽이 매끄럽고 현대적인 모양으로 제공한다.

자바스크립트
자바스트립트의 인공지능 기능은 HTML 및 CSS를 포함한 다른 소스 코드와 원활한 상호 작용과 작동을 가능하게 한다. 자바와 마찬가지로 자바스트립트에는 개발을 지원하는 상당한 규모의 개발자 커뮤니티가 있다. 인공지능 프로그래밍은 jQuery, React.js 및 Underscore.js와 같은 라이브러리를 통해 더 쉽게 만들어진다. 자바스크립트는 멀티미디어, 버튼, 데이터 저장을 포함한 프론트엔드와 백엔드 작업을 제어할 수 있다.

R
인공지능에 크게 의존하는 분야인 데이터 과학은 컴퓨터 언어인 R 언어를 자주 사용한다. 데이터 과학은 통계, 수학을 활용해 추세를 식별하기 위해 인공지능의 도움으로 데이터를 처리, 분석하는 분야다. 데이터 변환, 준비, 분석은 소프트웨어 라이브러리를 사용할 수 있는 데이터 과학 작업의 일부다. R 언어의 장점은 통계 데이터를 처리하는 능력에서 나온다. 시계열 분석, 그룹화, 시각화, 선형 및 비선형 모델링으로 구성된다. 데이터를 효율적으로 저장하고 액세스할 수 있기 때문에 머신 러닝 알고리즘을 생성하기 위한 훌륭한 옵션이다.

스칼라
스칼라는 함수형 프로그래밍 언어다. 스칼라는 웹사이트, 웹 기반 애플리케이션의 구축과 데이터 처리에 있어 가장 고급 프로그래밍 언어 중 하나다. 스칼라는 이름에서 알 수 있듯이 확장이 가능하다. 병렬 처리를 지원하고 여러 우수한 인공지능 라이브러리가 있기 때문에 인공지능 엔지니어에게 가장 필요한 언어다. 인공지능용 라이브러리를 포함한 모든 스칼라 라이브러리의 데이터베이스인 스칼라덱스(Scaladex)는 인공지능용 스칼라를 배우면 사용할 수 있다.

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