Los 10 mejores lenguajes de programación de inteligencia artificial y aprendizaje automático

El mundo vio algunos grandes y notables descubrimientos en el siglo XX. La inteligencia artificial es uno de ellos. Hubo un momento en que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (ML) no se podían aplicar debido a la falta de potencia informática. Pero las computadoras de hoy son lo suficientemente robustas para manejar algoritmos de aprendizaje automático. Es por eso que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático gobiernan en casi todos los campos. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial son una habilidad valiosa ahora. Sin embargo, para usarlo, debe aprender un lenguaje de programación específico de varios lenguajes de programación de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático. Hoy lo ayudaremos a elegir un lenguaje de programación apropiado para trabajar en este campo.

Los mejores lenguajes de programación de inteligencia artificial y aprendizaje automático

Para hacer frente a los avances tecnológicos, debe aprender Al y ML. No es tan complicado como parece. Pero, al principio, hay que elegir y pasar por un lenguaje de programación. Y ahí es donde entramos nosotros. Hemos enumerado los 10 principales lenguajes de programación de inteligencia artificial y aprendizaje automático para que aprenda para su conveniencia.

01. Pitón

Python es el líder indiscutible entre los lenguajes de programación ML e AI. El lenguaje es muy utilizado ya que tiene una sintaxis muy simple y es versátil. Aproximadamente el 57% de los científicos de datos usan Python con regularidad. Python es bastante útil en IA y ML. Es de código abierto. Eso significa que los desarrolladores pueden modificarlo a su manera.

Además, hay muchas bibliotecas de Python integradas solo para AI y ML. Los científicos de datos utilizan Scikit-Learn ampliamente para entrenar modelos. Tensorflow y Keras han ganado recientemente una gran popularidad en la industria de la inteligencia artificial. Puede crear proyectos y software de aprendizaje profundo con PyTorch. Además de eso, miles de modelos de IA y ML en Python están presentes en Internet. En una palabra, Python es ahora el pionero de AI y ML.

Características clave de Python

Python es tan fácil que los científicos de datos pueden aprender fácilmente el idioma y comenzar a realizar proyectos de IA.
No es necesario volver a compilar el código fuente, por lo que los desarrolladores pueden realizar algunas modificaciones y ver los resultados fácilmente.
Python es independiente del sistema operativo. Puede desarrollar Machine Learning en cualquiera de los sistemas operativos disponibles en el mercado.
Python es muy simple de leer, por lo que cualquier desarrollador de Python puede entender el código de sus compañeros y modificarlo, copiarlo o compartirlo.
El lenguaje tiene bibliotecas específicas para la visualización de datos, por ejemplo, Matplotlib, seaborn, etc. Puedes hacer cualquier tipo de tablas y gráficos con ellos.

02. Ceceo

Entre todos los demás lenguajes de inteligencia artificial y aprendizaje automático, Lisp es el más antiguo. Ha existido desde 1958. El lenguaje está centrado en la IA y tiene un gran uso en el desarrollo de la IA. Lisp no es fácil ni rápido. Pero en el caso de la IA, hace el trabajo. Además, es conocido por su gran enfoque en la arquitectura.

Hay diferentes puntos de vista sobre la belleza de este lenguaje, y muchos programadores modernos lo ven como "abriendo los ojos" o incluso "esclarecedor". Aunque la popularidad de Lisp no es como la de Python, C ++, Javascript, la gente todavía lo usa en necesidades específicas de Al.

Características clave de Lisp

Se adapta fácilmente a las soluciones a necesidades únicas. El lenguaje también admite la creación rápida de prototipos.
Lisp es independiente de la máquina. Eso significa que se ejecuta en casi todos los tipos de computadoras que tienen alguna propiedad de hardware.
Permite actualizar los programas de forma dinámica. Proporciona depuración de alto nivel.
Proporciona un sistema de macros conveniente.
Proporciona una amplia gama de tipos de datos como estructuras, listas, objetos, vectores, matrices ajustables, tablas hash y símbolos.

03. R: un lenguaje estadístico

Cuando se trata de computación estadística, el primer lenguaje que me viene a la mente es R. El aprendizaje automático es básicamente la aplicación de estadísticas y matemáticas. R es simplemente el mejor lenguaje de programación en cálculos estadísticos. La gente también lo usa para la visualización de datos.

R tiene una línea de comando. Además, tiene IDE como RStudio y Jupyter. Se concentran en la facilidad de uso y ofrecen diferentes recursos para manejar sus bibliotecas o dibujar diagramas sofisticados.

Características clave de R

El software R es de código abierto. Es gratuito y se puede modificar y adaptar según los requisitos del usuario y del proyecto.
El lenguaje puede producir gráficos estáticos y visualización de alta calidad.
Una gran cantidad de usuarios brinda una gran comunidad.
Comprehensive R Archive Network o CRAN ofrece más de diez mil paquetes para resolver problemas de aprendizaje automático.
El lenguaje no necesita un compilador ya que es un lenguaje interpretado.

04. Prólogo

Prolog fue creado en 1960. Su abreviatura es "Programación en lógica."El lenguaje es un poco diferente al de otros lenguajes de programación de IA y ML. Es un lenguaje lógico que no es como los lenguajes clásicos de la IA. El retroceso automático es una herramienta básica de Prolog. También lo es la coincidencia de patrones. Al elegir aprender lenguajes de programación de IA, no todos los programadores de IA optan por Prolog.

Características clave de Prolog

Prolog puede manejar recursividad y listas de forma natural. Le da al idioma un privilegio extra.
Funciona muy bien en el procesamiento del lenguaje natural. El primer chatbot, ELIZA, se desarrolló utilizando prolog.
El lenguaje es de naturaleza declarativa. Expresa la lógica en las relaciones, representadas como hechos y reglas.
El entorno de desarrollo integrado de Visual Prolog es el IDE de Prolog. Puedes hacer aplicaciones y probarlas usándolas.
El compilador de Visual Prolog es un compilador optimizado, lo que hace que la compilación del código sea conveniente.

05. Julia

Hay muchos lenguajes de programación de inteligencia artificial y aprendizaje automático en este campo. Pero ninguno de ellos es simple y eficiente al mismo tiempo. Sin embargo, Julia es diferente en este caso. Julia es rápida y tiene una sintaxis comparativamente fácil. ¿Te imaginas un lenguaje rápido como C y una sintaxis tan fácil como Python?? Bueno, Julia lo tiene. Es por eso que muchos científicos de datos consideran usar a Julia en el campo de la IA.

Características clave de Julia

Utilizado en el análisis de datos de IoT. Ya se han construido varios sistemas inteligentes con él.
Muy útil para reconocer patrones y procesar imágenes.
El caso de negocio más importante para Julia es que es un lenguaje dinámico cercano a Python, pero compite con los lenguajes estáticos en términos de eficiencia.
En Julia, puede llamar al código de objeto C en cualquier momento.

06. C ++ para inteligencia artificial y aprendizaje automático

Si hubiera una competencia maratónica entre lenguajes de programación, C ++ sería el primero en ella. Tiene el título de "El lenguaje de programación más rápido."Eso es lo que los desarrolladores usan para crear juegos, aplicaciones y motores de búsqueda. Este lenguaje de programación de IA se ha utilizado principalmente para crear sistemas en la nube, sistemas bancarios y software empresarial. En particular, C ++ tiene bibliotecas disponibles para el aprendizaje automático y las redes neuronales en la programación de IA que facilitan la ejecución de algoritmos complejos con mayor rapidez.

Características clave de C++

Emplea objetos mientras programa. Los objetos lo ayudan a resolver problemas relacionados con la estructura de datos, la encapsulación de datos y el polimorfismo.
El lenguaje es independiente de la máquina. El mismo código se ejecuta en todo tipo de sistema operativo.
C ++ es un lenguaje basado en compiladores. Es por eso que el idioma es más rápido que la mayoría de los otros idiomas.
El lenguaje tiene el uso de punteros. La asignación de memoria dinámica es posible debido a este atributo.
El contexto de C ++ es muy simple. Por eso los principiantes eligen el idioma para aprender a programar.

07. Java

Java es el lenguaje de programación más utilizado en el mundo. Mucha gente lo usa para el desarrollo de IA. Es fácil de implementar en varias plataformas debido a su tecnología de máquina virtual. Eso significa que no tiene que volver a compilarlo una vez escrito y compilado en una plataforma. Este principio se denomina "WORA" (una vez escrito, leído / ejecutado en cualquier lugar).

Características clave de Java

Java tiene una biblioteca de aprendizaje automático. Puede crear modelos basados en inteligencia artificial y aprendizaje automático utilizando las bibliotecas.
El lenguaje es un fuerte lenguaje de programación orientado a objetos que permite resolver problemas complejos.
Ayuda al desarrollo de sistemas libres de virus y sin alteraciones con la característica estable de Java. Las técnicas de autenticación se basan en el cifrado de clave pública.
El compilador de Java es de arquitectura neutral. Puede ejecutar el código compilado en muchos procesadores.
Esta característica de diseño hace posible que los desarrolladores creen aplicaciones inmersivas que pueden ejecutarse sin problemas.

08. Haskell

Haskell es la elección de muchas personas para hacer modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Tiene atributos como la lista, la evaluación diferida y LogicT. El lenguaje proporciona una estructura de datos infinita, que es excelente para árboles de búsqueda. Las características del lenguaje le permiten usarlo en IA y ML. Al principio, a muchos les resulta perturbador trabajar con gráficos, que es el único inconveniente del lenguaje.

Características clave de Haskell

Tiene un sistema de gestión de memoria automático que garantiza la seguridad de la memoria.
El idioma tiene una función de recolección de basura. La característica lo hace adecuado para una mayor productividad del desarrollador.
Haskell admite la inspección y generación del árbol de sintaxis abstracta del programa.
Tiene una función llamada Plantilla Haskell y se utiliza para probar el tiempo de compilación y automatizar la generación de código estándar.

09. Scala para aprendizaje automático

Cuando se trata de codificación, muchas personas odian Java debido a sus características hinchadas y que distraen, y eso es totalmente normal. Sin embargo, el desarrollador creó Scala para hacer un lenguaje que tenga los lados buenos de Java y evite sus lados malos. El lenguaje es compatible con las bibliotecas de Java. Como resultado, tiene un sistema de tipo estático. A diferencia de Python, es un lenguaje compilado que acelera la ejecución del código. Scala tiene muchas características que hacen que valga la pena usarlo como lenguaje de programación de Inteligencia Artificial.

Características clave de Scala

Aunque el lenguaje carece de flexibilidad y libertad como Python, es extremadamente estable.
Scala es un lenguaje de programación empresarial y es útil cuando se trata de crear aplicaciones basadas en big data que consumen grandes cantidades de datos.
En Scala, no es necesario mencionar el tipo de datos y el tipo de retorno de la función específicamente. Scala es lo suficientemente inteligente como para deducir el formulario de datos.
El lenguaje aplica el principio de inmutabilidad. Las variables son inmutables. Inmutable implica que no puedes cambiar su valor.
Scala proporciona la biblioteca estándar que incluye el modelo de actor. Al usar el actor, puede escribir código de simultaneidad.

10. AIML

AIML se abrevia como Lenguaje de marcado de inteligencia artificial. Es básicamente un lenguaje basado en XML. Generalmente se usa para hacer agentes de software de lenguaje natural. AIML permite desarrollar interfaces humanas. El lenguaje no es tan complejo. Puedes mantenerlo con bastante facilidad.

Características clave de AIML

El mayor uso de AIML es para hacer Chatterbots y reconocimiento de patrones.
El lenguaje puede manejar varios bots a la vez.
Puedes usarlo con Python para hacer software de inteligencia artificial.
Es simplemente el rey del procesamiento del lenguaje natural.

Finalmente, Insights

Supongo que ahora se ha dado cuenta del potencial infinito de la IA y las oportunidades que puede brindar. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están logrando un cambio tremendo en todos los sectores e industrias. La próxima era es la era de la IA. No está lejos el momento en que verá coches autónomos dondequiera que mire. Es por eso que necesita saber sobre inteligencia artificial y aprender lenguajes de programación de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Hemos enumerado los principales lenguajes de programación de ML y AI en este artículo. Ahora es tu deber elegir un idioma de acuerdo a tus necesidades. El artículo lo ayudará a seleccionar un idioma adecuado para IA y ML. Pero aún así, pueden faltar algunos puntos. Háganos saber si piensa en algo que podría agregarse. Bienvenido al mundo de la IA!