Los 5 mejores lenguajes de programación para el campo de la inteligencia artificial

Los 5 mejores lenguajes de programación para el campo de la inteligencia artificial.Si es como si estuvieras trabajando en un nuevo proyecto de inteligencia artificial y aún no has decidido qué lenguaje debes usar para programarlo, entonces estás en el lugar correcto.
La Inteligencia Artificial es una rama de la ingeniería, que básicamente tiene como objetivo hacer que las computadoras puedan pensar de manera inteligente, de la misma manera que piensan los humanos inteligentes. Estos son los principales idiomas que se usan con más frecuencia para realizar proyectos de IA:

Contenidos

1. Python

Python se considera en primer lugar en la lista de todos los lenguajes de desarrollo de IA debido a la simplicidad. Las sintaxis que pertenecen a python son muy simples y se pueden aprender fácilmente. Por lo tanto, muchos algoritmos de IA pueden implementarse fácilmente en él.

Python toma poco tiempo de desarrollo en comparación con otros lenguajes como Java, C ++ o Ruby. Python admite estilos de programación orientados a objetos, funcionales y orientados a procedimientos.

Hay muchas bibliotecas en Python, que facilitan nuestras tareas. Por ejemplo: Numpy es una biblioteca para python que nos ayuda a resolver muchos cálculos científicos. Además, tenemos Pybrain, que es para usar el aprendizaje automático en Python.

Python es el líder, con un 57% de científicos de datos y desarrolladores de aprendizaje automático que lo utilizan y un 33% lo prefiere a otros idiomas para desarrollos. Python no solo es un lenguaje ampliamente utilizado, sino que es la opción principal para la mayoría de sus usuarios debido al lanzamiento de TensorFlow y una amplia selección de otras bibliotecas.

2. R

R es uno de los lenguajes y entornos más efectivos para analizar y manipular los datos con fines estadísticos. Usando R, podemos producir fácilmente una trama de calidad de publicación bien diseñada, incluyendo símbolos matemáticos y fórmulas donde sea necesario.

Además de ser un lenguaje de propósito general, R tiene numerosos paquetes como RODBC, Gmodels, Class y Tm que se utilizan en el campo del aprendizaje automático. Estos paquetes facilitan la implementación de algoritmos de aprendizaje automático para resolver los problemas asociados con el negocio.

3. Lisp

Lisp es uno de los lenguajes más antiguos y más adecuados para el desarrollo en IA. Fue inventado por John McCarthy, el padre de la Inteligencia Artificial en 1958. Tiene la capacidad de procesar la información simbólica de manera efectiva.

También es conocido por sus excelentes capacidades de creación de prototipos y su fácil creación dinámica de nuevos objetos, con recolección automática de basura. Su ciclo de desarrollo permite la evaluación interactiva de expresiones y la recompilación de funciones o archivos mientras el programa aún se está ejecutando.

Con el paso de los años, debido al avance, muchas de estas características han migrado a muchos otros idiomas, lo que afecta la singularidad de Lisp.

4. Prolog

Este lenguaje se mantiene junto a Lisp cuando hablamos de desarrollo en el campo de la IA. Las características que ofrece incluyen una coincidencia de patrones eficiente, estructuración de datos basada en árboles y retroceso automático.

Todas estas características proporcionan un marco de programación sorprendentemente potente y flexible. Prolog es ampliamente utilizado para trabajar en proyectos médicos y también para diseñar sistemas expertos de IA.

5. Java

Java también se puede considerar como una buena opción para el desarrollo de IA. La inteligencia artificial tiene mucho que ver con algoritmos de búsqueda, redes neuronales artificiales y programación genética.

Java proporciona muchos beneficios: uso fácil, facilidad de depuración, servicios de paquetes, trabajo simplificado con proyectos a gran escala, representación gráfica de datos y mejor interacción del usuario. También tiene la incorporación de Swing y SWT (Standard Widget Toolkit). Estas herramientas hacen que los gráficos y las interfaces se vean atractivos y sofisticados.

Java es el segundo lenguaje más preferido utilizado por los científicos de datos y los desarrolladores de aprendizaje automático, con un 15% de expertos que lo utilizan para la seguridad de la red / ataques cibernéticos y la detección de fraudes donde python es menos preferible.

Java script y Scala

También vale la pena considerar Javascript y Scala.
JavaScript es el lenguaje más utilizado para mejorar el desarrollo web.

Los desarrolladores que son nuevos en la ciencia de datos y el aprendizaje automático prefieren JavaScript para aplicaciones enfocadas en la empresa. Como ayuda a visualizar los resultados de los algoritmos de aprendizaje automático en un tablero basado en la web.

Es un lenguaje interpretado de alto nivel, dinámico, sin tipo, orientado a objetos que está estandarizado en la especificación del lenguaje ECMAScript. Hace que el aprendizaje automático sea utilizable incluso para estudiantes con conocimientos no técnicos al ofrecer acceso a algoritmos y modelos de ML en el navegador.

Con la implementación de NodeJS, javascript se ha convertido en uno de los lenguajes de programación mejor valorados y, a medida que aumenta la comunidad de programadores de javascript, los repositorios de NPM son cada vez más grandes.

Scala es uno de los idiomas principales que admite la plataforma Apache Spark . Es una plataforma de datos integral que proporciona funcionalidades para el procesamiento de big data y el análisis de aprendizaje automático a través de su biblioteca MLLIB.

Este lenguaje proporciona a los programadores para desarrollar, diseñar, codificar e implementar algoritmos de aprendizaje automático haciendo el mejor uso de las capacidades proporcionadas por Spark y otras tecnologías de big data. Hay muchas bibliotecas bien desarrolladas de lenguaje de programación Scala adecuadas para álgebra lineal, generación de números aleatorios y computación científica.

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