As 10 melhores linguagens de programação de aprendizado de máquina e IA

O mundo viu algumas grandes e notáveis ​​descobertas no século 20. Inteligência Artificial é uma delas. Houve um tempo em que a IA e o aprendizado de máquina (ML) não podiam ser aplicados devido à falta de capacidade de computação. Mas os computadores de hoje são robustos o suficiente para lidar com algoritmos de aprendizado de máquina. É por isso que AI e ML governam em quase todos os campos. Aprendizado de máquina e IA são uma habilidade valiosa agora. No entanto, para usá-lo, você deve aprender uma linguagem de programação específica de várias linguagens de programação de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina. Hoje vamos ajudá-lo a escolher uma linguagem de programação apropriada para trabalhar neste campo.

Melhores linguagens de programação de aprendizado de máquina e IA

Para lidar com os avanços tecnológicos, você deve aprender Al e ML. Não é tão complicado quanto parece. Mas, primeiro, você tem que escolher e passar por uma linguagem de programação. E é aí que entramos. Listamos as 10 principais linguagens de programação de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina para aprender para sua conveniência.

01. Pitão

Python é o líder indiscutível entre as linguagens de programação de ML e AI. A linguagem é amplamente utilizada, pois tem uma sintaxe muito simples e é versátil. Cerca de 57% dos cientistas de dados usam Python regularmente. Python é muito útil em IA e ML. É open source. Isso significa que os desenvolvedores podem modificá-lo à sua maneira.

Além disso, existem muitas bibliotecas Python integradas apenas para AI e ML. Cientistas de dados usam Scikit-Learn extensivamente para modelos de treinamento. Tensorflow e Keras recentemente ganharam grande popularidade na indústria de IA. Você pode construir projetos de aprendizagem profunda e software com PyTorch. Além disso, milhares de modelos de IA e ML em Python estão presentes na internet. Em uma palavra, Python é agora o pioneiro em IA e ML.

Principais recursos do Python

• Python é tão fácil que os cientistas de dados podem aprender facilmente a linguagem e começar a fazer projetos de IA.
• Não há necessidade de recompilar o código-fonte, então os desenvolvedores podem fazer algumas modificações e ver os resultados facilmente.
• Python é independente do sistema operacional. Você pode desenvolver o aprendizado de máquina em qualquer um dos sistemas operacionais disponíveis no mercado.
• Python é muito simples de ler, então qualquer desenvolvedor Python pode entender o código de seus colegas e modificá-lo, copiá-lo ou compartilhá-lo.
• A linguagem possui bibliotecas específicas para visualização de dados - por exemplo, Matplotlib, seaborn, etc. Você pode fazer qualquer tipo de tabelas e gráficos com eles.

02. Lisp

Entre todas as outras linguagens de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina, Lisp é a mais antiga. Existe desde 1958. A linguagem é centrada em IA e tem grande uso no desenvolvimento de IA. Lisp não é fácil nem rápido. Mas no caso da IA, faz o trabalho. Além disso, é conhecido por focar fortemente na arquitetura.

Existem diferentes pontos de vista sobre a beleza desta linguagem, e muitos programadores modernos a veem como "olhos abertos" ou mesmo "esclarecedores". Embora a popularidade do Lisp não seja como a do Python, C ++, Javascript, as pessoas ainda o usam em necessidades específicas de Al.

Principais recursos do Lisp

• Ele se adapta facilmente às soluções para necessidades exclusivas. A linguagem também suporta prototipagem rápida.
• Lisp é independente da máquina. Isso significa que ele funciona em quase todos os tipos de computador com qualquer propriedade de hardware.
• Permite atualizar os programas dinamicamente. Ele fornece depuração de alto nível.
• Fornece um sistema macro conveniente.
• Ele fornece uma ampla gama de tipos de dados como estruturas, listas, objetos, vetores, matrizes ajustáveis, tabelas de hash e símbolos.

03. R: uma linguagem estatística

Quando se trata de computação estatística, a primeira linguagem que vem à mente é R. O aprendizado de máquina é basicamente a aplicação de estatística e matemática. R é simplesmente a melhor linguagem de programação em cálculos estatísticos. As pessoas também o usam para visualização de dados.

R tem uma linha de comando. Além disso, possui IDEs como RStudio e Jupyter. Eles se concentram na facilidade de uso e oferecem diferentes recursos para lidar com suas bibliotecas ou desenhar diagramas sofisticados.

Principais recursos do R

• O software R é de código aberto. É gratuito e pode ser modificado e adaptado de acordo com as necessidades do usuário e do projeto.
• A linguagem pode produzir gráficos estáticos e visualização de alta qualidade.
• Um grande número de usuários oferece uma grande comunidade.
• Comprehensive R Archive Network ou CRAN oferece mais de dez mil pacotes para resolver problemas de aprendizado de máquina.
• A linguagem não precisa de um compilador, pois é uma linguagem interpretada.

04. Prolog

Prolog foi criado em 1960. Sua abreviatura é “Programação em lógica.”A linguagem é um pouco diferente das outras linguagens de programação de AI e ML. É uma linguagem lógica que não é como as linguagens clássicas para IA. O retrocesso automático é uma ferramenta básica do Prolog. Assim como a correspondência de padrões. Ao escolher aprender as linguagens de programação de IA, nem todo programador de IA opta pelo Prolog.

Principais recursos do Prolog

• Prolog pode lidar com recursão e listas naturalmente. Dá ao idioma um privilégio extra.
• Funciona muito bem no processamento de linguagem natural. O primeiro chatbot, ELIZA, foi desenvolvido usando prólogo.
• A linguagem é de natureza declarativa. Expressa a lógica das relações, representadas como fatos e regras.
• Visual Prolog Integrated Development Environment é o IDE do Prolog. Você pode fazer aplicativos e testá-los usando-os.
• O compilador Visual Prolog é um compilador otimizado, o que torna a compilação do código conveniente.

05. Julia

Existem muitas linguagens de programação de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina neste campo. Mas nenhum deles é simples e eficiente ao mesmo tempo. No entanto, Julia é diferente neste caso. Julia é rápida e tem uma sintaxe comparativamente fácil. Você pode imaginar uma linguagem rápida como C e sintaxe tão fácil quanto Python? Bem, Julia tem. É por isso que muitos cientistas de dados consideram o uso de Julia no campo da IA.

Principais recursos de Julia

• Usado na análise de dados de IoT. Vários sistemas inteligentes já foram construídos com ele.
• Muito útil no reconhecimento de padrões e processamento de imagens.
• O caso de negócios mais significativo para Julia é que ela é uma linguagem dinâmica próxima ao Python, mas compete com as linguagens estáticas em termos de eficiência.
• Em Julia, você pode chamar o código do objeto C a qualquer momento.

06. C ++ para IA e aprendizado de máquina

Se houvesse uma maratona de competição entre as linguagens de programação, C ++ seria o primeiro. Possui o título de “A linguagem de programação mais rápida.”Isso é o que os desenvolvedores usam para criar jogos, aplicativos e mecanismos de pesquisa. Esta linguagem de programação de IA tem sido usada principalmente para construir sistemas em nuvem, sistemas bancários e software empresarial. Em particular, C ++ tem bibliotecas disponíveis para aprendizado de máquina e redes neurais na programação de IA que tornam mais fácil executar algoritmos complexos com mais rapidez.

Principais recursos do C++

• Ele emprega objetos durante a programação. Os objetos ajudam a resolver problemas relacionados à estrutura de dados, encapsulamento de dados e polimorfismo.
• A linguagem é independente da máquina. O mesmo código é executado em todos os tipos de sistema operacional.
• C ++ é uma linguagem baseada em compilador. É por isso que o idioma é mais rápido do que a maioria dos outros idiomas.
• A linguagem tem o uso de ponteiros. A alocação de memória dinâmica é possível devido a este atributo.
• O contexto do C ++ é muito simples. É por isso que os iniciantes escolhem o idioma para aprender a programar.

07. Java

Java é a linguagem de programação mais usada no mundo.  Muitas pessoas o usam para o desenvolvimento de IA. É fácil de implantar em várias plataformas devido à sua tecnologia de máquina virtual. Isso significa que você não precisa compilá-lo novamente depois de escrito e compilado em uma plataforma. Este princípio é chamado de “WORA” (Uma vez Escrito, Ler / Executar em Qualquer Lugar).

Principais recursos do Java

• Java tem uma biblioteca de aprendizado de máquina. Você pode fazer aprendizado de máquina e modelos baseados em IA usando as bibliotecas.
• A linguagem é uma forte linguagem de programação orientada a objetos que torna possível resolver problemas complexos.
• Ajuda o desenvolvimento de sistemas livres de vírus e adulteração com o recurso Java estável. As técnicas de autenticação são baseadas na criptografia de chave pública.
• O compilador java tem arquitetura neutra. Você pode executar o código compilado em muitos processadores.
•  Este recurso de design possibilita que os desenvolvedores criem aplicativos imersivos que podem ser executados sem problemas.

08. Haskell

Haskell é a escolha de muitas pessoas para fazer modelos de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina. Possui atributos como lista, avaliação lenta e Lógica. A linguagem fornece uma estrutura de dados infinita, o que é excelente para árvores de pesquisa. Os recursos da linguagem permitem seu uso em IA e ML. No início, muitos acham perturbador trabalhar com gráficos, que é a única desvantagem da linguagem.

Principais recursos do Haskell

• Possui um sistema de gerenciamento automático de memória que garante a segurança da memória.
• A linguagem tem um recurso de coleta de lixo. O recurso o torna adequado para maior produtividade do desenvolvedor.
• Haskell suporta inspeção e geração da árvore de sintaxe abstrata do programa.
• Ele tem uma função chamada Template Haskell e é usado para testar o tempo de compilação e automatizar a geração de clichês.

09. Scala para aprendizado de máquina

Quando se trata de codificação, muitas pessoas odeiam Java por causa de suas características inchadas e perturbadoras - e isso é totalmente normal. No entanto, o desenvolvedor criou Scala para fazer uma linguagem com os lados bons do Java, evitando seus lados ruins. A linguagem é compatível com bibliotecas Java. Como resultado, tem um sistema de tipo estático. Ao contrário do Python, é uma linguagem compilada que torna a execução do código mais rápida. Scala tem muitos recursos que valem a pena ser usado como uma linguagem de programação de Inteligência Artificial.

Principais recursos do Scala

• Embora a linguagem não tenha flexibilidade e liberdade como Python, é extremamente estável.
• Scala é uma linguagem de programação empresarial e é útil quando se trata de criar aplicativos movidos a big data que mastigam grandes quantidades de dados.
• No Scala, você não precisa mencionar o tipo de dados e o tipo de retorno da função especificamente. O Scala é inteligente o suficiente para deduzir a forma de dados.
• A linguagem aplica o princípio da imutabilidade. As variáveis ​​são imutáveis. Imutável implica que você não pode alterar seu valor.
• Scala fornece a biblioteca padrão que inclui o modelo de ator. Usando o ator, você pode escrever código de simultaneidade.

10. AIML

AIML é abreviado para Artificial Intelligence Markup Language. É basicamente uma linguagem baseada em XML. É geralmente usado para fazer agentes de software de linguagem natural. AIML permite que interfaces humanas sejam desenvolvidas. A linguagem não é tão complexa. Você pode mantê-lo facilmente.

Principais recursos do AIML

• O maior uso do AIML é fazer Chatterbots e reconhecimento de padrões.
• A linguagem pode lidar com vários bots ao mesmo tempo.
• Você pode usá-lo com Python para fazer software de IA.
• É simplesmente o rei do processamento de linguagem natural.

Finalmente, Insights

Acho que agora você percebeu os potenciais infinitos da IA ​​e as oportunidades que ela pode trazer. AI e ML estão fazendo uma grande mudança em todos os setores e setores. A próxima era é a era da IA. Não está longe o tempo em que você verá carros autônomos onde quer que você olhe. É por isso que você precisa saber sobre IA e aprender linguagens de programação de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina.

Listamos as principais linguagens de programação de ML e AI neste artigo. Agora é seu dever escolher um idioma de acordo com suas necessidades. O artigo ajudará você a selecionar uma linguagem adequada para IA e ML. Mesmo assim, pode haver alguns pontos faltando. Deixe-nos saber se você pensa em algo que possa ser adicionado. Bem-vindo ao mundo da IA!