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AI 개발에 가장 적합한 프로그래밍 언어 7가지

    • 이진영 기자
    • |
    • 입력 2019-05-27 16:54
    • |
    • 수정 2019-05-27 16:54
[Pixabay.com]

현재 인공지능은 컴퓨터 사이언스에서 가장 높은 전문성을 요구하는 기술 분야 중 하나이다. 인공지능 (AI, Artificial Intelignece)는 인간처럼 지능적으로 사고하고 행동할 수 있는 컴퓨터를 만드는 컴퓨터 사이언스의 한 분야이다.

최근 인공지능 개발 분야가 빠르게 성장하고 있는데, 인공지능 개발에 관심이 있다면 어떠한 프로그래밍 언어를 선택해야 할까? 인간처럼 생각하고 행동할 수 있는 프로그램을 만드는 것은 쉬운 일이 아니며, AI 개발자가 되기 위해선 이상적인 프로그래밍 언어를 선택해야 한다.

테크 전문지 ‘Rankred’에 따르면 AI 개발에 가장 적합한 프로그래밍 언어 8가지를 소개했다고 27일(현지시간) 밝혔다.


1. Python (파이썬)
파이썬은 단순성 때문에 모든 AI 개발 언어 중 1위로 꼽히고 있다.

파이썬의 구문은 매우 간단하고 배우기가 쉬워 다양한 AI 알고리즘을 쉽게 구현할 수 있다. 구문이 단순하고 이해하기가 쉬워 매우 복잡한 AI를 개발하는 데에 적합하다. 파이톤 프로그래밍은 자바, C++ 또는 루비와 같은 다른 언어에 비해 개발 시간이 짧고, 배우기 쉽다는 장점이 있다.

파이썬은 다양한 프로그래밍 스타일을 지원하는 다용도 언어로 객체지향, 기능 및 절차 프로그래밍 등을 지원한다. 파이썬은 다양한 AI 라이브러리를 지원하는데, 머신 러닝에 사용되는 Pybrain, 복잡하고 과학적인 계산에 사용하는 Numpy 등이 있다.


2. Lisp (리스프처리언어)
Lisp는 가장 오래되고, 가장 적합한 AI 개발 언어 중 하나이다. 1958년에 존 매카시에 의해 개발된 프로그래밍 언어로, 상징적인 정보를 처리하는 데 적합하다.

Lisp는 동적 언어로 자동으로 불필요한 정보를 정리하는 기능을 통해 우수한 프로토타입을 제작할 수 있다. 또한 동적 생성이 용이하다.

리스트 형태로 된 데이터를 처리하도록 설계되어 프로그램이 자료처럼 연산되거나, 기본자료구조가 연결리스트를 사용해 일반적인 연산을 수행하기도 한다. 식의 전개, 인수분해, 미적분, 정리증명, 게임 문제, 자연어 처리 등에 적합하다.


3. R Programming
R은 데이터 분석 및 조작 분야에 많이 사용된다. 통계 분야에 많이 사용되며 R을 이용해 수학 기호, 플롯, 공식 등을 구할 수 있다.

R은 통계적 목적으로 데이터를 분석하고 조작하는 데 가장 효과적인 언어로, 머신 러닝에도 사용이 가능하다. 범용 프로그래밍 언어로서 머신러닝에 활용되는 G모델, Class, TM, RODBC 등 AI 개발에 활용할 수 있는 다양한 패키지를 제공한다. 이러한 패키지를 통해 머신 러닝 알고리즘을 구현 과정을 단순화할 수 있다.


4. Prolog
Prolog는 AI 개발을 이야기 할 때 Lisp와 함께 언급되는 경우가 많다. 논리형 프로그래밍 언어로 효과적인 패턴 매칭, 트리 기반 데이터 구조화 및 자동 역추적 특징을 가진다. 이러한 특징은 굉장히 강력하고 유연한 프로그래밍 프레임워크를 제공한다. 머신 러닝에 사용하기에 이상적인 언어로 의료프로젝트, 전문가 AI 시스템 설계 등에 사용된다.


5. Java
Java도 AI 개발에 용이한 프로그래밍 언어 중 하나이다. 전세계적으로 다양한 분야에서 사용되는 Java는 사용이 간편하고 디버깅이 쉬우며, 패키지 서비스, 대규모 프로젝트와의 단순화된 작업, 데이터의 그래픽 표현 및 사용자 인터랙션 등 다양한 이점을 제공한다. 또한 표준 위젠 툴킷인 SWT와 스윙이 통합되어 있다. 이러한 툴을 통해 그래픽과 인터페이스를 매력적이고 세련되게 표현할 수 있다.

JAVA는 검색 알고리즘, 인공 신경망, 유전자 프로그래밍 등 다양한 분야에 사용된다.

6. C++
C++은 다른 프로그래밍보다 속도가 빠르며 하드웨어 수준에서 통신해 코드 실행 시간을 단축할 수 있다. 따라서 시간에 민감한 인공지능 프로젝트에 유용하다.

C++은 빠른 실행 시간과 OPP 원칙을 가지고 있어 AI 프로그램에 적합하다. 실제로 머신 러닝과 딥러닝 라이브러리의 상당 부분은 C/C++로 작성되어 있으며, API를 제공하며, 다른 프로그래밍 언어에 래퍼(wrapper)를 제공한다.

C++은 실행 시간과 성능을 통제하는 데에 매우 적합하다. C++의 템플릿은 유형상 안전하고, API를 일반화하기에 적합하다. 또한 대부분은 것을 단순화하는 데 매우 강력한 기술이다. 단, 적절한 활용을 익히기 위해선 많은 시간과 경험이 필요하다.

C++를 사용하는 대표적인 응용프로그램에는 마이크로소프트 윈도우, 맥 OS, 어도비 포토샵, 마야 3D 소프트웨어, CAD, Mozilla Firefox 등이 있다.

7. Julia
Julia는 특별한 분리 컴파일 없이 고성능 퍼포먼스로 수치 분석과 연산 과학을 다루도록 설계되었다. 파라메트릭 폴리모피즘(parametric polymorphism)과 다중 분포를 핵심 프로그래밍 패러다임으로 하는 시스템 유형을 포함한다.

Julia는 수학에 깊게 기반을 두고 있는데, 포괄적인 맞춤성이 있어 데이터 분석가들이 적극적으로 활용한다. 이 언어를 사용하면 연구 논문에서 알고리즘을 번역해 손실 없이 코드화하는 것이 용이하다. 모델 리스크를 줄이고, 안정성이 향상시킬 수 있다.
커뮤니티는 Julia의 중요한 요소 중 하나인데, 오픈 소스 언어로 IBM, Intel, NVIDIA, ARM을 포함해 거의 모든 종류의 하드웨어에서 실행 가능하다.

Julia는 Matlab, 파이썬, R의 친숙한 구문과 C++의 빠른 속도로 결함할 수 있어 개발자들이 한가지 프로그래밍 언어로 모델을 변환 할 필요가 없어진다. 이를 통해 오류를 줄이고, 시간과 비용을 줄일 수 있다.

참고사이트: RankRed, GeeksforGeeks, Technotification, Kenility

이진영 기자 | gina1[email protected]

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