La inteligencia artificial ahora se ha convertido en una parte integral de nuestra vida diaria con todos los beneficios que brinda en cientos de casos y situaciones de uso únicos , sin mencionar lo simple y fácil que nos ha facilitado las cosas.

Con el impulso de los últimos años, la IA ha recorrido un largo camino para ayudar a las empresas a crecer y alcanzar su máximo potencial. Estos avances en IA no hubieran sido posibles sin las mejoras centrales en los lenguajes de programación subyacentes .

Con el auge de la IA , la necesidad de programadores e ingenieros eficientes y capacitados se disparó junto con las mejoras en los lenguajes de programación. Si bien hay muchos lenguajes de programación para comenzar a desarrollar en IA, ningún lenguaje de programación es una solución integral para la programación de IA, ya que varios objetivos requieren un enfoque específico para cada proyecto.

Discutiremos algunos de los más populares que se enumeran a continuación y dejaremos que usted tome la decisión:

● Python

Python es el lenguaje más poderoso que todavía puedes leer.
- Pau Dubois

Desarrollado en 1991 , Python ha sido una encuesta que sugiere que más del 57% de los desarrolladores tienen más probabilidades de elegir Python sobre C ++ como su lenguaje de programación preferido para desarrollar soluciones de IA. Al ser fácil de aprender , Python ofrece una entrada más fácil en el mundo del desarrollo de IA para programadores y científicos de datos por igual.

Python es un experimento sobre cuánta libertad necesitan los programadores. Demasiada libertad y nadie puede leer el código de otro; muy poco y la expresividad está en peligro.

- Guido van Rossum

Con Python, no solo obtiene un excelente soporte de la comunidad y un amplio conjunto de bibliotecas, sino que también disfruta de la flexibilidad que brinda el lenguaje de programación. Algunas de las características de las que puede beneficiarse más de Python son la independencia de la plataforma y los marcos extensos para el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático.

El placer de codificar Python debería ser ver clases breves, concisas y legibles que expresen mucha acción en una pequeña cantidad de código claro, no en montones de código trivial que aburre al lector hasta la muerte.

- Guido van Rossum

Ejemplo de fragmento de código de Python:

Algunas de sus bibliotecas más populares son:

● TensorFlow , para cargas de trabajo de aprendizaje automático y trabajo con conjuntos de datos

● scikit-learn , para entrenar modelos de aprendizaje automático

● PyTorch , para visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural

● Keras , como interfaz de código para operaciones y cálculos matemáticos muy complejos.

● SparkMLlib , como la biblioteca de aprendizaje automático de Apache Spark, facilita el aprendizaje automático para todos con herramientas como algoritmos y utilidades.

● MXNet , como otra biblioteca de Apache para facilitar los flujos de trabajo de aprendizaje profundo

● Theano , como biblioteca para definir, optimizar y evaluar expresiones matemáticas

● Pybrain , para poderosos algoritmos de aprendizaje automático

Además, Python ha superado a Java y se convirtió en el segundo lenguaje más popular según las contribuciones de los repositorios de GitHub . De hecho, Stack Overflow lo llama el lenguaje de programación principal de " más rápido crecimiento " ".

Cursos de Python para principiantes -

● Java

Escribe una vez, corre a cualquier lugar

Java es considerado uno de los mejores lenguajes de programación del mundo y los últimos 20 años de su uso son prueba de ello.

Con su gran facilidad de uso , naturaleza flexible e independencia de la plataforma , Java se ha utilizado para el desarrollo de IA de varias maneras, siga leyendo para conocer algunas de ellas:

● TensorFlow
La lista de lenguajes de programación compatibles de TensorFlow también incluye Java con una API. El soporte no es tan rico en funciones como otros idiomas totalmente compatibles, pero está ahí y se está mejorando a un ritmo rápido.

● Biblioteca Deep Java
Construida por Amazon para crear e implementar habilidades de aprendizaje profundo usando Java.

● Kubeflow
Kubeflow facilita la implementación y la administración de pilas de aprendizaje automático en Kubernetes, proporcionando soluciones de aprendizaje automático listas para usar.

● OpenNLP OpenNLP de
Apache es una herramienta de aprendizaje automático para el procesamiento del lenguaje natural.

● Biblioteca de aprendizaje automático de Java
Java-ML proporciona a los desarrolladores varios algoritmos de aprendizaje automático.

● Neuroph
Neuroph hace posible el diseño de redes neuronales utilizando el marco de código abierto de Java con la ayuda de Neuroph GUI.

Si Java tuviera una verdadera recolección de basura, la mayoría de los programas se borrarían al ejecutarse.
- Robert Sewell

Ejemplo de fragmento de código Java:

Cursos de Java para principiantes -

● R

R fue creado por Ross Ihaka y Robert Gentleman y la primera versión se lanzó en 1995 . R es actualmente mantenido por el equipo central de desarrollo de R, R es la implementación del lenguaje de programación S y ayuda en el desarrollo de software estadístico y análisis de datos.

Las cualidades que hacen que R sea una buena opción para la programación de IA entre los desarrolladores son:

● La característica fundamental de que R es bueno para procesar grandes números lo coloca en una mejor posición que Python con su paquete NumPy comparativamente poco refinado.

● Con R, puede trabajar en varios paradigmas de programación, como la programación funcional, el cálculo vectorial y la programación orientada a objetos.

Algunos de los paquetes de programación de IA disponibles para R son:

● Gmodels proporciona una colección de varias herramientas para el ajuste de modelos.

● Tm, como marco para aplicaciones de minería de texto

● RODBC como interfaz ODBC para R

● OneR, para implementar el algoritmo de clasificación de aprendizaje automático de una regla, útil para modelos de aprendizaje automático

Usado ampliamente entre mineros de datos y estadísticos, las características proporcionadas por R son:

● Amplia variedad de bibliotecas y paquetes para ampliar sus funcionalidades.

● Comunidad activa y solidaria

● Capaz de trabajar en conjunto con C, C ++ y Fortran

● Varios paquetes ayudan a ampliar las funcionalidades.

● Soporte para producir gráficos de alta calidad.

Algo interesante:
mapa interactivo Covid-19 creado con R

● Prólogo

Prolog, abreviatura de Logic Programming , apareció por primera vez en 1972 . Es una herramienta interesante para el desarrollo de la inteligencia artificial , específicamente el procesamiento del lenguaje natural. Prolog funciona mejor para crear chatbots, ELIZA fue el primer chatbot creado con Prolog que existió.

Para comprender Prolog, debe familiarizarse con algunos de los términos fundamentales de Prolog que guían su funcionamiento, se explican brevemente a continuación:

● Los hechos definen las declaraciones verdaderas

● Las reglas definen la declaración pero con condiciones adicionales.

● Los objetivos definen dónde se encuentran las declaraciones enviadas según la base de conocimientos.

● Las consultas definen cómo hacer que su declaración sea verdadera y el análisis final de hechos y reglas.

Prolog ofrece dos enfoques para implementar la IA que se han aplicado durante mucho tiempo y son bien conocidos entre los científicos e investigadores de datos:

● El enfoque simbólico incluye sistemas expertos basados ​​en reglas, probadores de teoremas y enfoques basados ​​en restricciones.

● El enfoque estadístico incluye redes neuronales, minería de datos, aprendizaje automático y varios otros.

● Lisp

Abreviatura de procesamiento de listas , es el segundo lenguaje de programación más antiguo después de Fortran . Llamado como uno de los padres fundadores de AI, Lisp fue creado por John McCarthy en 1958 .

Lisp es un lenguaje para hacer lo que te han dicho que es imposible.

-Kent Pitman

Construido como una notación matemática práctica para programas, Lisp pronto se convirtió en la elección del lenguaje de programación de IA para los desarrolladores muy rápidamente. A continuación se muestran algunas de las características de Lisp que lo convierten en una de las mejores opciones para proyectos de IA en Machine Learning:

● Creación rápida de prototipos

● Creación dinámica de objetos

● Recolección de basura

● Flexibilidad

Con importantes mejoras en otros lenguajes de programación de la competencia, varias características específicas de Lisp se han abierto camino en otros lenguajes. Algunos de los proyectos notables que involucraron a Lisp en algún momento son Reddit y HackerNews .

Tome Lisp, usted sabe que es el idioma más hermoso del mundo, al menos hasta que llegó Haskell.
-Larry Wall

● Haskell

Definido en 1990 y nombrado en honor al famoso matemático Haskell Brooks Curry , Haskell es un lenguaje de programación puramente funcional y tipado estáticamente , combinado con una evaluación perezosa y un código más corto.

Se considera un lenguaje de programación muy seguro, ya que tiende a ofrecer más flexibilidad en términos de manejo de errores, ya que ocurren muy raramente en Haskell en comparación con otros lenguajes de programación. Incluso si ocurren, la mayoría de los errores no sintácticos se detectan en tiempo de compilación en lugar de en tiempo de ejecución. Algunas de las funciones que ofrece Haskell son:

● Fuertes capacidades de abstracción

● Gestión de memoria incorporada

● Reutilización de código

● Fácil de entender

SQL, Lisp y Haskell son los únicos lenguajes de programación que he visto en los que uno pasa más tiempo pensando que escribiendo.
-Philip Greenspun

Sus características ayudan a mejorar la productividad del programador. Haskell es muy parecido a los otros lenguajes de programación, solo que lo utiliza un grupo de desarrolladores de nicho. Dejando de lado los desafíos, Haskell puede demostrar ser tan bueno como otros lenguajes de la competencia para la IA con una mayor adopción por parte de la comunidad de desarrolladores.

● Julia

Julia es un lenguaje de programación dinámico de alto rendimiento y propósito general diseñado para crear casi cualquier aplicación, pero es muy adecuado para el análisis numérico y la ciencia computacional. Varias herramientas disponibles para trabajar con Julia son:

● Editores populares como Vim y Emacs

● IDE como Juno y Visual Studio

Algunas de las diversas características que ofrece Julia que la convierten en una opción destacada para la programación de IA, el aprendizaje automático, las estadísticas y el modelado de datos son:

● Sistema de tipo dinámico

● Administrador de paquetes integrado

● Capaz de trabajar para computación distribuida y paralela

● Macros y habilidades de metaprogramación.

● Soporte para varios envíos

● Soporte directo para funciones C

Creado para eliminar las debilidades de otros lenguajes de programación, Julia también se puede utilizar para aplicaciones de aprendizaje automático con integraciones con herramientas como T ensorFlow.jl , MLBase.jl , MXNet.jl y muchas más que utilizan la escalabilidad proporcionada por Julia.

Google Trend: interés de Julia a lo largo del tiempo

Lo más destacado de la JuliaCon 2019 -

Conclusión

Con varios lenguajes de programación de IA para elegir, los ingenieros y científicos de IA pueden elegir el más adecuado que se adapte a las necesidades de su proyecto. Cada lenguaje de programación de IA viene con una buena cantidad de pros y contras. Con las mejoras que se realizan en estos lenguajes con regularidad, no pasará mucho tiempo cuando el desarrollo para IA sea más cómodo de lo que es hoy en día, de modo que más personas puedan unirse a esta ola de innovación. El excelente apoyo de la comunidad ha mejorado aún más las cosas para las personas nuevas, y las contribuciones de la comunidad hacia varios paquetes y extensiones facilitan la vida de todos.

Artículos similares -

¡Espero que este artículo te haya resultado útil! A continuación se muestran recursos adicionales si está interesado en obtener más información: -

Los 7 lenguajes de programación y marcos para aprender en 2020

sobre el autor

Claire D . es un creador de contenido y comercializador en Digitalogy , un mercado de contratación de tecnología y emparejamiento personalizado que conecta a las personas con desarrolladores y diseñadores preseleccionados y de primer nivel en función de sus necesidades específicas en todo el mundo. Conéctese con Digitalogy en Linkedin , Twitter , Instagram .