L'intelligence artificielle fait désormais partie intégrante de notre vie quotidienne avec tous les avantages qu'elle offre sur des centaines de cas d'utilisation et de situations uniques , sans parler de la simplicité et de la facilité avec lesquelles elle a rendu les choses pour nous.

Avec le coup de pouce de ces dernières années, l' IA a parcouru un long chemin pour aider les entreprises à se développer et à atteindre leur plein potentiel. Ces progrès dans l'IA n'auraient pas été possibles sans les améliorations de base des langages de programmation sous - jacents .

Avec l'essor de l' IA , le besoin de programmeurs et d'ingénieurs efficaces et qualifiés a grimpé en flèche avec des améliorations dans les langages de programmation. Bien qu'il existe de nombreux langages de programmation pour vous aider à développer sur l'IA, aucun langage de programmation unique n'est une solution unique pour la programmation de l'IA, car divers objectifs nécessitent une approche spécifique pour chaque projet.

Nous discuterons de certains des plus populaires énumérés ci-dessous et nous laisserons la décision à vous -

● Python

Python est le langage le plus puissant que vous puissiez encore lire.
- Pau Dubois

Développé en 1991 , Python a été un sondage qui suggère que plus de 57% des développeurs sont plus susceptibles de choisir Python plutôt que C ++ comme langage de programmation de choix pour développer des solutions d'IA. Étant facile à apprendre , Python offre une entrée plus facile dans le monde du développement de l'IA pour les programmeurs et les scientifiques des données.

Python est une expérience sur la liberté dont les programmeurs ont besoin. Trop de liberté et personne ne peut lire le code d'autrui; trop peu et l'expressivité est en danger.

- Guido van Rossum

Avec Python, vous bénéficiez non seulement d'un excellent support communautaire et d'un vaste ensemble de bibliothèques, mais vous bénéficiez également de la flexibilité offerte par le langage de programmation. Certaines des fonctionnalités dont vous pouvez bénéficier le plus de Python sont l'indépendance de la plate-forme et des cadres étendus pour le Deep Learning et le Machine Learning.

La joie de coder Python devrait être de voir des classes courtes, concises et lisibles qui expriment beaucoup d'action dans une petite quantité de code clair - pas dans des rames de code trivial qui ennuient le lecteur à mort.

- Guido van Rossum

Exemple d'extrait de code Python:

Certaines de ses bibliothèques les plus populaires sont -

● TensorFlow , pour les charges de travail d'apprentissage automatique et l'utilisation d'ensembles de données

● scikit-learn , pour la formation de modèles d'apprentissage automatique

● PyTorch , pour la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel

● Keras , comme interface de code pour les calculs et opérations mathématiques très complexes

● SparkMLlib , comme la bibliothèque d'apprentissage automatique d'Apache Spark, qui facilite l'apprentissage automatique pour tous avec des outils tels que des algorithmes et des utilitaires

● MXNet , en tant qu'autre bibliothèque d'Apache pour faciliter les flux de travail d'apprentissage en profondeur

● Theano , en tant que bibliothèque de définition, d'optimisation et d'évaluation d'expressions mathématiques

● Pybrain , pour de puissants algorithmes d'apprentissage automatique

De plus, Python a dépassé Java et est devenu le deuxième langage le plus populaire selon les contributions des référentiels GitHub . En fait, Stack Overflow l'appelle le langage de programmation majeur qui connaît la « croissance la plus rapide ». »

Cours Python pour débutants -

● Java

Écrivez une fois, exécutez partout

Java est considéré comme l'un des meilleurs langages de programmation au monde et les 20 dernières années de son utilisation en sont la preuve.

Avec sa grande convivialité , sa nature flexible et son indépendance de plate-forme , Java a été utilisé pour le développement pour l'IA de différentes manières, lisez la suite pour en savoir plus:

● TensorFlow
La liste des langages de programmation pris en charge de TensorFlow comprend également Java avec une API. Le support n'est pas aussi riche en fonctionnalités que d'autres langages entièrement pris en charge, mais il est là et est amélioré à un rythme rapide.

● Deep Java Library
Construit par Amazon pour créer et déployer des capacités d'apprentissage profond à l'aide de Java.

● Kubeflow
Kubeflow facilite le déploiement et la gestion des piles d'apprentissage automatique sur Kubernetes, en fournissant des solutions de ML prêtes à l'emploi.

● OpenNLP OpenNLP d'
Apache est un outil d'apprentissage automatique pour le traitement du langage naturel.

● Bibliothèque d'apprentissage automatique Java
Java-ML fournit aux développeurs plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique.

● Neuroph
Neuroph permet de concevoir des réseaux de neurones à l'aide du framework open-source de Java avec l'aide de l'interface graphique de Neuroph.

Si Java avait un véritable garbage collection, la plupart des programmes se supprimeraient lors de l'exécution.
- Robert Sewell

Exemple d'extrait de code Java:

Cours Java pour débutants -

● R

R a été créé par Ross Ihaka et Robert Gentleman avec la première version lancée en 1995 . Actuellement géré par l'équipe de développement de R, R est la mise en œuvre du langage de programmation S et aide au développement de logiciels statistiques et d'analyse de données.

Les qualités qui font de R un bon choix pour la programmation IA parmi les développeurs sont:

● La caractéristique fondamentale de R étant bon pour traiter des nombres énormes le place dans une meilleure position que Python avec son package NumPy comparativement non raffiné.

● Avec R, vous pouvez travailler sur différents paradigmes de programmation tels que la programmation fonctionnelle, le calcul vectoriel et la programmation orientée objet.

Certains des packages de programmation AI disponibles pour R sont:

● Gmodels fournit une collection de plusieurs outils pour l'ajustement de modèle

● Tm, en tant que cadre pour les applications d'exploration de texte

● RODBC en tant qu'interface ODBC pour R

● OneR, pour la mise en œuvre de l'algorithme de classification One Rule Machine Learning, utile pour les modèles de machine learning

Largement utilisées parmi les mineurs de données et les statisticiens, les fonctionnalités fournies par R sont:

● Grande variété de bibliothèques et de packages pour étendre ses fonctionnalités

● Communauté active et solidaire

● Capable de travailler en tandem avec C, C ++ et Fortran

● Plusieurs packages permettent d'étendre les fonctionnalités

● Prise en charge de la production de graphiques de haute qualité

Quelque chose d'intéressant -
Carte interactive Covid-19 réalisée à l'aide de R

● Prologue

Abréviation de Logic Programming , Prolog est apparu pour la première fois en 1972 . C'est un outil passionnant pour développer l'intelligence artificielle , en particulier le traitement du langage naturel. Prolog fonctionne mieux pour créer des chatbots, ELIZA a été le tout premier chatbot créé avec Prolog à avoir jamais existé.

Pour comprendre Prolog, vous devez vous familiariser avec certains des termes fondamentaux de Prolog qui guident son fonctionnement, ils sont expliqués brièvement ci-dessous:

● Les faits définissent les vraies déclarations

● Les règles définissent l'instruction mais avec des conditions supplémentaires

● Les objectifs définissent la position des déclarations soumises selon la base de connaissances

● Les requêtes définissent comment rendre votre déclaration vraie et l'analyse finale des faits et des règles

Prolog propose deux approches de mise en œuvre de l'IA qui sont en pratique depuis longtemps et bien connues des scientifiques et des chercheurs en données:

● L'approche symbolique comprend des systèmes experts basés sur des règles, des prouveurs de théorèmes et des approches basées sur des contraintes.

● L'approche statistique comprend les réseaux neuronaux, l'exploration de données, l'apprentissage automatique et plusieurs autres.

● Lisp

Abréviation de List Processing , c'est le deuxième langage de programmation le plus ancien après Fortran . Appelé comme l'un des pères fondateurs de l'IA, Lisp a été créé par John McCarthy en 1958 .

Lisp est un langage pour faire ce que l'on vous a dit est impossible.

-Kent Pitman

Construit comme une notation mathématique pratique pour les programmes, Lisp est rapidement devenu le choix du langage de programmation AI pour les développeurs très rapidement. Vous trouverez ci-dessous certaines des fonctionnalités Lisp qui en font l'une des meilleures options pour les projets d'intelligence artificielle sur l'apprentissage automatique:

● Prototypage rapide

● Création d'objets dynamiques

● Collecte des ordures

● Flexibilité

Avec des améliorations majeures dans d'autres langages de programmation concurrents, plusieurs fonctionnalités spécifiques à Lisp ont fait leur chemin dans d'autres langages. Certains des projets notables qui ont impliqué Lisp à un moment donné sont Reddit et HackerNews .

Prenez Lisp, vous savez que c'est la plus belle langue du monde - du moins jusqu'à l'arrivée de Haskell.
-Larry Wall

● Haskell

Défini en 1990 et nommé d'après le célèbre mathématicien Haskell Brooks Curry , Haskell est un langage de programmation purement fonctionnel et typé statiquement , associé à une évaluation paresseuse et à un code plus court.

Il est considéré comme un langage de programmation très sûr car il a tendance à offrir plus de flexibilité en termes de gestion des erreurs, car elles se produisent si rarement dans Haskell par rapport aux autres langages de programmation. Même si elles se produisent, la majorité des erreurs non syntaxiques sont détectées au moment de la compilation au lieu de l'exécution. Certaines des fonctionnalités offertes par Haskell sont:

● Fortes capacités d'abstraction

● Gestion de la mémoire intégrée

● Réutilisation du code

● Facile à comprendre

SQL, Lisp et Haskell sont les seuls langages de programmation que j'ai vus où l'on passe plus de temps à réfléchir qu'à taper.
-Philip Greenspun

Ses fonctionnalités aident à améliorer la productivité du programmeur. Haskell ressemble beaucoup aux autres langages de programmation, juste utilisé par un groupe de développeurs de niche. En mettant les défis de côté, Haskell peut s'avérer aussi efficace que d'autres langages concurrents pour l'IA avec une adoption accrue par la communauté des développeurs.

● Julia

Julia est un langage de programmation dynamique haute performance et polyvalent conçu pour créer presque toutes les applications, mais il est parfaitement adapté à l'analyse numérique et à la science informatique. Les différents outils disponibles pour travailler avec Julia sont:

● Éditeurs populaires tels que Vim et Emacs

● IDE tels que Juno et Visual Studio

Certaines des nombreuses fonctionnalités offertes par Julia qui en font une option remarquable pour la programmation IA, l'apprentissage automatique, les statistiques et la modélisation de données sont:

● Système de type dynamique

● Gestionnaire de packages intégré

● Capable de travailler pour le calcul parallèle et distribué

● Macros et capacités de métaprogrammation

● Prise en charge de plusieurs envois

● Prise en charge directe des fonctions C

Conçu pour éliminer les faiblesses d'autres langages de programmation, Julia peut également être utilisée pour les applications d'apprentissage automatique avec des intégrations avec des outils tels que T ensorFlow.jl , MLBase.jl , MXNet.jl et bien d'autres qui utilisent l'évolutivité fournie par Julia.

Google Trend - Intérêt de Julia au fil du temps

Faits saillants de la JuliaCon 2019 -

Conclusion

Avec plusieurs langages de programmation d'IA parmi lesquels choisir, les ingénieurs et les scientifiques de l'IA peuvent choisir celui qui convient aux besoins de leur projet. Chaque langage de programmation AI a sa juste part d'avantages et d'inconvénients. Avec des améliorations régulièrement apportées à ces langages, il ne faudra pas longtemps pour que le développement pour l'IA devienne plus confortable que ce qu'il est aujourd'hui afin que davantage de personnes puissent rejoindre cette vague d'innovation. Le soutien exceptionnel de la communauté a rendu les choses encore meilleures pour les nouvelles personnes, et les contributions de la communauté à plusieurs packages et extensions facilitent la vie de tout le monde.

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à propos de l'auteur

Claire D . est un Content Crafter and Marketer chez Digitalogy - un marché de sourcing technologique et de matchmaking personnalisé qui connecte les gens avec des développeurs et designers présélectionnés et de premier ordre en fonction de leurs besoins spécifiques à travers le monde. Connectez-vous avec Digitalogy sur Linkedin , Twitter , Instagram .