Hoy en plena expansión, la inteligencia artificial está cada vez más arraigada en las empresas. Cada uno lo adoptó a su manera y según sus necesidades. Para los desarrolladores, por ejemplo, la IA representa una gran ayuda para aplicar sus habilidades. ¡Pero a otros les surgen preguntas! ¿Qué lenguajes de programación utilizar en inteligencia artificial?
Esta pregunta concierne principalmente a las empresas que buscan integrar la IA. En otras palabras, la elección del lenguaje de programación es fundamental. esto porque el constituye los elementos principales de la caja de herramientas de su equipo de desarrolladores.
Y si todos (o casi) sólo tienen temas de discusión distintos a la inteligencia artificial, el acceso a esta tecnología sigue siendo complejo para algunos.
El hype juega un papel importante en este contexto. Reseñas, así como comentarios sobre mejores lenguajes de programación para TITambién hace dudar a los aficionados del campo.
Así que ¿cómo se hace? Por dónde empezar ? ¿Qué idioma elegir? Aquí están los 7 mejores lenguajes de programación para desarrollar IA.
Nuestro ranking de los 7 mejores lenguajes de programación para IA
Python y aprendizaje automático, el matrimonio perfecto entre lenguaje de programación e IA
Primer lenguaje de programación para IA: Pitón. Se ha consolidado como el lenguaje de programación preferido para el desarrollo de la inteligencia artificial.
Esto se explica por su capacidades de visualización avanzadas y análisis de datos. Su sintaxis fácil de usar también lo hace más accesible para los científicos y analistas de datos.
La gestión automática de la memoria proporcionada por la función de recolección de basura del lenguaje y la ejecución interpretada también permiten proceso de desarrollo iterativo más rápido.
Lo cual, para los desarrolladores de sistemas de proyectos de inteligencia artificial en Python, es un activo fundamental que les permiteevitar la necesidad de recompilación.
Una de las principales fortalezas de Python radica en su Soporte sólido para operaciones matriciales y computación científica.gracias en particular a bibliotecas como NumPy.
Esta ventaja proporciona una base poderosa para una multitud de algoritmos de inteligencia artificial, desde modelos estadísticos hasta redes neuronales.
Además, Python ofrece una amplia gama de Bibliotecas y marcos específicamente dedicados a la inteligencia artificial.. Incluyendo scikit-learn, TensorFlow y PyTorch.
Estas herramientas cubren los principales aspectos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y redes neuronales avanzadas.
Prolog: una tendencia para los desarrolladores
El lenguaje de programación Prolog se revela como motor de inferencia semántica en el campo de la programación lógica en inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Su capacidad para realizar coincidencia de patrones en árboles de análisis en lenguaje natural es de gran utilidad para los desarrolladores.
Estos programadores de inteligencia artificial pueden así utilizar Prolog para describir datos como hechos y normas vinculadas a su objetivo final.
Posteriormente podrán consultar estos datos para poder ejecutar operaciones programación lógica.
Aunque Prolog no suele considerarse un lenguaje de modase adopta ampliamente para muchas tareas.
A saber, coincidencia de patrones, programación de conjuntos de respuestas y procesamiento natural del lenguaje (PNL), ya sea para consultas simples o complejas.
También tiene la capacidad de generar código en otros idiomas como Java, Ruby, C#, Objective-C, etc.
Como principal activo, Prologue te permiteoptimizar el compilador para luego implementarlo en forma de relación entre el programa inicial y la forma optimizada.
Java, ideal para infraestructuras existentes
En tercer lugar tenemos a Java, un lenguaje de programación muy utilizado en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial. Es decir quienes deben integrarse infraestructura de TI existente dentro de las empresas.
Allá Máquina virtual Java (JVM) por ejemplo, permite la implementación eficiente de aplicaciones de IA manteniendo la compatibilidad con el código base existente.
El ecosistema del lenguaje de programación Java ofrece muchos beneficios para crear e implementar aplicaciones de IA.
De hecho, proporciona una amplia conjunto de bibliotecas especializadasherramientas y entornos de ejecución estables.
En términos de su comunidad, Java tiene muchos desarrolladores experimentados. Si recién estás comenzando con la programación de IA, esto es lo que necesitarás guiarle en la implementación de su proyecto.
Java también se beneficia de la portabilidad multiplataforma, cuyo objetivo es Ejecute estas aplicaciones de IA en varios hardware y sistemas operativos..
Varias bibliotecas de Java son particularmente adecuadas para desarrollar sistemas de IA. En particular el Aprendizaje profundo4J que puede soportar arquitecturas de redes neuronales.
También está el biblioteca weka que reúne muchos algoritmos de aprendizaje automático para clasificación, regresión y agrupación.
Allá librería mazoa su vez, proporciona capacidades de procesamiento del lenguaje natural para aplicaciones de inteligencia artificial.
C++ para entornos de baja latencia
Para implementaciones deAplicaciones de inteligencia artificial que requieren baja latencia.el lenguaje de programación C++ destaca como una elección acertada.
De hecho, es un lenguaje compilado con el que puedes controlar directamente la memoria y ejecutar programas de aprendizaje automático mientras ahorra recursos.
En otras palabras, C++ es el mejor lenguaje de programación para IA si estás trabajando en un proyecto que requiere una potencia informática muy alta.
Otra ventaja de C++: la posibilidad de compila tu código para convertirlos en programas ejecutables independientes.
Esto es lo que hace que el lenguaje funcione mejor independientemente del sistema operativo y el procesador en el que lo ejecute.
Entonces, ya sean chips AMD o Intel, la implementación de aplicaciones de inteligencia artificial sigue siendo confiable con el lenguaje C++.
Las características de aprendizaje automático de TensorFlow son directamente accesibles a través de su interfaz C++.
Del mismo modo, Caffe2 es una biblioteca especialmente diseñado para trabajos de aprendizaje profundo.
ONNX, por su parte, establece un estándar Facilitar el intercambio de modelos de redes neuronales. entre diferentes plataformas.
Finalmente, OpenCV proporciona la componentes básicos esenciales al desarrollo de aplicaciones de visión por ordenador.
Las opiniones difieren con respecto a Lisp
Conocido por su poder y razonamiento lógico, Ceceo destaca hoy como uno de los mejores lenguajes de programación para IA.
Desde su lanzamiento hace más de 50 años, Lisp siempre ha mantenido su lugar en el investigación científica en lenguaje natural.
Aunque LISP es un lenguaje de programación relativamente viejolas continuas mejoras la han convertido en una herramienta potente y dinámica.
Es más, queda menos usado y buscado que los cuatro lenguajes mencionados anteriormente, particularmente en el campo de la inteligencia artificial.
Sin embargo, algunos consideran que LISP sigue siendo el mejor lenguaje para desarrollar sistemas de IA.
Esta percepción se basa en la gran libertad otorgada a los desarrolladores gracias a las capacidades de metaprogramación que ofrece el lenguaje.
En resumen, LISP es apreciado por su flexibilidad lo que permite la rápida liberación de prototipos de inteligencia artificial.
A diferencia de otros lenguajes de programación de IA, LISP es más eficaz para resolver algunos problemas específicos.
Esto se explica por su capacidad para adaptarse a las necesidades de la solución que los profesionales TI desean desarrollar.
Esta propiedad resulta particularmente ventajosa en proyectos que involucran lógica inductiva y aprendizaje automático.
R: una biblioteca de paquetes muy rica
R es uno de los lenguajes de programación más capaces cuando se trata deanalizar y manipular datos con fines estadísticos.
Gracias a R, es completamente posible genere fácilmente hermosas visualizaciones de datosutilizando, cuando sea necesario, fórmulas matemáticas complejas.
R también se beneficia de una rico ecosistema de paquetes especialistas que la convierten en una herramienta de elección para el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático.
Paquetes como RODBC, Gmodels, Claass y Tm Permitir implementar efectivamente varias técnicas de aprendizaje automático.
Esta abundancia de bibliotecas dedicadas hace que la implementación del aprendizaje automático particularmente fácil con el lenguaje R.
Ustedes, como desarrolladores, pueden céntrate en el diseño de tus modelos en lugar de aspectos técnicos de bajo nivel.
Julia, el lenguaje de programación más nuevo desarrollado por el MIT para IA
Desarrollada en 2012, Julia es una de últimos lenguajes de programación para IAaunque sólo recientemente se ha vuelto popular.
Una de las principales fortalezas de Julia reside en su capacidad para procesar eficientemente análisis numéricos complejos y manejar grandes volúmenes de datos.
Su característica única es su capacidad para traducir directamente algoritmos de artículos de investigación a código. Lo que facilita enormemente la implementación de conceptos teóricos avanzados.
Julia también resulta ser muy Potente para proyectos que involucran grandes conjuntos de datos. y que requieren tratamiento a gran escala.
De hecho, el lenguaje puede interactuar con tecnologías del tipo Hadoop o chispay se puede implementar fácilmente en varias máquinas en paralelo.
Gracias a estas fortalezas, Julia es particularmente adecuada para desarrolladores con experiencia previa en los lenguajes Python y R.
Sus bibliotecas más populares, como DataFrames, distribuciones y JuMP, lo convierten en una herramienta preferida para aplicaciones de inteligencia artificial. Pero también análisis de datos a gran escala.
¿Qué lenguaje de programación elegir?
Elegir el mejor lenguaje de programación para IA depende de tus objetivos específicos y su caso de uso. Dicho esto, cada idioma tiene sus ventajas y desventajas. La elección dependerá en gran medida de sus necesidades.
La clave es, por tanto,analiza cuidadosamente tus necesidades específicos antes de seleccionar el idioma(s) más adecuado.
A veces puede ser necesario utilizar varios idiomas dependiendo de las diferentes partes del sistema de IA a desarrollar. La interoperabilidad entre estos diferentes componentes debe ser entonces una prioridad.
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