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최적의 AI 개발 언어 6가지와 새로 부상하는 2가지

인공 지능(Artificial Intelligence, AI)는 애플리케이션 개발자에게 무한한 가능성을 제공한다. 머신러닝 또는 딥 러닝을 활용해 훨씬 더 정확한 사용자 프로필, 개인 맞춤 설정, 추천을 만들거나 더 스마트한 검색, 음성 인터페이스 또는 지능형 비서를 구현하거나 그 외의 다양한 방법으로 앱을 개선할 수 있다. 심지어 예전에는 생각지도 못했던, 보고 듣고 상황에 반응하는 애플리케이션을 만들 수도 있다.   AI를 온전히 활용하기 위해서는 어떤 프로그래밍 언어를 배워야 할까? 물론 좋은 머신러닝, 딥 러닝 라이브러리가 풍부한 언어가 좋다. 또한 우수한 런타임 성능, 충실한 툴 지원, 대규모 프로그래머 커뮤니티, 건강한 지원 패키지 생태계도 필요하다. 요구사항이 많지만 괜찮은 선택지 역시 풍부하다.  AI 개발을 위한 6가지 최적의 프로그래밍 언어와, 이 목록에는 들지 못했지만 살펴볼 만한 2가지 언어를 소개한다. 이 가운데에는 인기 상승 중인 언어도 있고 하락세인 언어도 있고 딥 러닝 아키텍처와 애플리케이션의 역사에 관심이 있는 경우에만 알면 되는 언어도 있다. 이제부터 각각의 장단점을 살펴보자. 파이썬(Python) 선두는 여전히 파이썬이다. 사실 다른 언어가 이 자리를 뺏기도 쉽지 않다. 파이썬에도 나름의 골치 아픈 문제는 있지만 AI 작업을 한다면 어느 시점에는 거의 무조건 파이썬을 사용하게 된다. 또한 파이썬의 투박한 부분들도 그동안 어느정도 개선됐다. 2020년을 목전에 둔 지금, 주요 라이브러리 대부분이 파이썬 3.x를 지원하고 파이썬 2.x에 대한 지원을 속속 중단하고 있음을 감안하면 파이썬 2.x냐, 파이썬 3.x냐의 논란은 거의 무의미하다. 즉, 모든 새로운 언어 기능을 마침내 본격적으로 활용할 수 있게 됐다. 모든 솔루션이 각자 다른 방법으로 조금씩 문제가 있는 악몽 같은 파이썬의 패키징은 여전하지만 95%의 상황에서는 별다른 걱정 없이 아나콘다(Anaconda)를 사용할 수 있다. 그럼에도 파...

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2019.11.25

인공 지능(Artificial Intelligence, AI)는 애플리케이션 개발자에게 무한한 가능성을 제공한다. 머신러닝 또는 딥 러닝을 활용해 훨씬 더 정확한 사용자 프로필, 개인 맞춤 설정, 추천을 만들거나 더 스마트한 검색, 음성 인터페이스 또는 지능형 비서를 구현하거나 그 외의 다양한 방법으로 앱을 개선할 수 있다. 심지어 예전에는 생각지도 못했던, 보고 듣고 상황에 반응하는 애플리케이션을 만들 수도 있다.   AI를 온전히 활용하기 위해서는 어떤 프로그래밍 언어를 배워야 할까? 물론 좋은 머신러닝, 딥 러닝 라이브러리가 풍부한 언어가 좋다. 또한 우수한 런타임 성능, 충실한 툴 지원, 대규모 프로그래머 커뮤니티, 건강한 지원 패키지 생태계도 필요하다. 요구사항이 많지만 괜찮은 선택지 역시 풍부하다.  AI 개발을 위한 6가지 최적의 프로그래밍 언어와, 이 목록에는 들지 못했지만 살펴볼 만한 2가지 언어를 소개한다. 이 가운데에는 인기 상승 중인 언어도 있고 하락세인 언어도 있고 딥 러닝 아키텍처와 애플리케이션의 역사에 관심이 있는 경우에만 알면 되는 언어도 있다. 이제부터 각각의 장단점을 살펴보자. 파이썬(Python) 선두는 여전히 파이썬이다. 사실 다른 언어가 이 자리를 뺏기도 쉽지 않다. 파이썬에도 나름의 골치 아픈 문제는 있지만 AI 작업을 한다면 어느 시점에는 거의 무조건 파이썬을 사용하게 된다. 또한 파이썬의 투박한 부분들도 그동안 어느정도 개선됐다. 2020년을 목전에 둔 지금, 주요 라이브러리 대부분이 파이썬 3.x를 지원하고 파이썬 2.x에 대한 지원을 속속 중단하고 있음을 감안하면 파이썬 2.x냐, 파이썬 3.x냐의 논란은 거의 무의미하다. 즉, 모든 새로운 언어 기능을 마침내 본격적으로 활용할 수 있게 됐다. 모든 솔루션이 각자 다른 방법으로 조금씩 문제가 있는 악몽 같은 파이썬의 패키징은 여전하지만 95%의 상황에서는 별다른 걱정 없이 아나콘다(Anaconda)를 사용할 수 있다. 그럼에도 파...

2019.11.25

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