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L'augmentation de la demande d'intelligence artificielle a nécessité l'embauche d'un nombre croissant d'ingénieurs, de chercheurs et de programmeurs. Il est impossible d'envisager l'existence sans l'impact ou la contribution de l'IA. L'intelligence artificielle est omniprésente, de la recherche d'emploi à la détection des spams, du covoiturage aux connexions aux réseaux sociaux, et elle rend nos vies meilleures et plus faciles.
L'IA peut aider votre entreprise à gagner du temps et de l'argent en automatisant et en améliorant les procédures régulières. Une fois l'IA en place, vous pouvez être sûr que ces activités seront réalisées plus rapidement, avec plus de précision et de manière plus fiable qu'une personne ne le pourrait. Cependant, pour intégrer l'IA dans les systèmes et services de votre entreprise, vous aurez besoin de développeurs de logiciels capables de le faire.
De plus, ces développeurs devront se familiariser avec les meilleurs langages d'IA. Chaque langue a son propre ensemble de forces et de limites, ainsi que des traits distincts. C'est à vous de déterminer quelles fonctionnalités sont les plus adaptées à vos besoins.
Commençons et examinons certains des meilleurs langages de programmation pour l'IA.
1. Python
Python est un langage de programmation de haut niveau, interprété et orienté objet qui met l'accent sur les idéaux de lisibilité et de simplicité du code. À l'heure actuelle, vous pouvez considérer Python comme le précurseur de tous les autres langages. La syntaxe simple de Python est responsable de sa popularité fulgurante. De plus, la syntaxe concise vous permet de passer beaucoup plus de temps à développer la structure fondamentale, faisant de Python un excellent choix pour les procédures d'apprentissage automatique.
La convivialité de Python est plus importante que toute autre chose pour en faire l'option préférée des ingénieurs en IA. Néanmoins, il s'agit d'un outil performant et largement utilisé. langage de programmation capable de procédures complexes pour un large éventail d'emplois et de plates-formes.
En termes de technologie actuelle, la raison la plus cruciale pour laquelle Python est généralement au sommet est que des frameworks spécifiques à l'IA ont été créés pour le langage. TensorFlow, une boîte à outils open source spécialement conçue pour l'apprentissage automatique qui peut être utilisée pour Réseau neuronal la formation et l'inférence, est l'un des plus populaires. Parmi les autres cadres centrés sur l'IA, citons :
- scikit-apprendre — une bibliothèque Python pour la formation modèles d'apprentissage automatique.
- Keras est une interface de programmation pour des calculs mathématiques compliqués.
- PyTorch est une bibliothèque Python pour le traitement du langage visuel et naturel.
- Theano est un package qui vous permet de définir, d'optimiser et d'évaluer des expressions mathématiques.
2. C + +
C++ est une extension de langage informatique qui peut être utilisée pour créer les réseaux de neurones. La vitesse de C++ est l'avantage le plus important car le développement de l'IA nécessite des calculs compliqués, et ce langage peut accélérer les calculs. Il dispose d'un contrôle de la mémoire de bas niveau et prend en charge les applications basées sur les actifs, les applications critiques pour les performances, etc.
C++ a une syntaxe compliquée mais est moins cher que d'autres langages tels que Java. C++ peut être utilisé dans la programmation d'intelligence artificielle pour l'optimisation et le classement des moteurs de recherche.
L'une des raisons en est la grande flexibilité du langage, qui le rend idéal pour les applications gourmandes en ressources. C++ est un langage de programmation de bas niveau qui améliore la gestion du modèle d'IA en production. Et, même si C++ n'est peut-être pas la première option pour les programmeurs d'IA, il convient de noter que de nombreux frameworks d'apprentissage profond et automatique sont développés en C++.
TensorFlow, le framework d'apprentissage automatique le plus populaire, a été écrit en C++. Il a également été utilisé pour construire l'architecture convolutive pour l'intégration rapide de fonctionnalités cadre d'apprentissage en profondeur (Café).
3. Langage de programmation R
R est le langage standard le plus fréquemment utilisé, et il a été conçu principalement pour l'analyse statistique et l'affichage de données graphiques. C'est un langage de programmation populaire parmi les mineurs de données et les statisticiens. Il est open-source et possède une importante communauté d'IA. R est particulièrement efficace pour la recherche sur l'intelligence artificielle qui intègre l'analyse de séries chronologiques, les tests statistiques, la modélisation linéaire et non linéaire et le clustering.
Le langage est orienté objet, extensible et permet aux objets d'être manipulés par d'autres langages. L'efficacité de R dans le traitement et l'analyse des données est l'un de ses avantages les plus significatifs. Il possède également d'excellentes compétences en matière de cartographie. R, en revanche, est difficile à apprendre. Il est lent et présente des failles de sécurité.
Les packages étendus doivent être considérés davantage que les fonctionnalités générales de R. Des packages tels que Gmodels, RODBC, OneR et Tm fournissent une prise en charge étendue des opérations d'apprentissage automatique. Une fois que vous aurez commencé à apprendre, vous verrez que les statistiques sont le fondement de l'IA et du ML. Le statut open source de R indique qu'il est libre d'utilisation. Il a une base d'utilisateurs importante.
4. JAVA
Le langage de programmation Java est un langage de haut niveau, à usage général, programmation orientée objet Langue. La syntaxe de Java est comparable à celles des langages C et C++ ; cependant, Java est censé être autonome et a des dépendances minimales. JAVA est sans doute le langage le plus largement utilisé sur la planète pour une variété d'activités, l'IA étant l'une d'entre elles.
L'existence de la technologie de la machine virtuelle est l'avantage le plus important de l'utilisation du langage de programmation JAVA. Que fait exactement JVM ? Eh bien, la machine virtuelle Java simplifie le processus de mise en œuvre, vous permettant d'économiser du temps et de l'énergie en compilant l'application encore et encore.
Le Big Data et l'IA sont inextricablement liés, et les frameworks Big Data les plus importants, tels que Fink, Hadoop, Hive et Spark, ont été écrits en Java. Il fournit également un certain nombre de cadres de développement d'IA, notamment Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j et MOA, OenNLP, Kubeflow, la bibliothèque Deep Java, Neuroph.
5. Scala
Scala est un langage de programmation typé statiquement, de haut niveau, orienté objet et fonctionnel. Il a été créé avec l'intention de récolter les bénéfices de Java tout en atténuant certains de ses défauts. Scala a créé une meilleure méthode pour créer des logiciels intelligents à l'aide de l'environnement Java Virtual Machine (JVM). Il est compatible avec Java et JavaScript, et rend le développement plus facile, plus rapide et plus productif
Scala est devenu un composant essentiel des systèmes d'analyse de données tels qu'Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka et Akka Stream en raison de ces caractéristiques. Les principaux inconvénients de Scala incluent un manque de support communautaire, une adoption limitée, des contraintes de compatibilité descendante et une courbe d'apprentissage élevée.
Breeze est l'outil d'apprentissage automatique le plus populaire pour Scala. Cette bibliothèque combine les fonctionnalités de Matlab et la bibliothèque NumPy de Python. Il est né de la fusion des projets ScalaNLP et Scala. Breeze inclut de nombreuses capacités de calcul nécessaires pour créer les systèmes d'IA actuels.
6. Julia
Julia est un autre produit haut de gamme qui n'a pas obtenu la reconnaissance ou le soutien de la communauté qu'il mérite. Néanmoins, ses caractéristiques ne déçoivent pas. Ce langage de programmation est utile pour une variété d'emplois, mais il excelle dans l'analyse des chiffres et des données.
Julia est un autre produit haut de gamme qui n'a pas obtenu la reconnaissance ou le soutien de la communauté qu'il mérite. Néanmoins, ses caractéristiques ne déçoivent pas. Ce langage de programmation est utile pour une variété d'emplois, mais il excelle dans l'analyse des chiffres et des données.
Julia fournit des DataFrames pour traiter des ensembles de données et effectuer des transformations de données typiques pour l'analyse statistique et la science des données. Les packages JuliaGraphs vous permettent de travailler avec des données combinatoires. Julia fonctionne bien avec les bases de données utilisant les pilotes JDBC, ODBC et Spark. C'est le langage idéal pour créer L'apprentissage en profondeur code sur le backend. jl et Flux.jl sont des outils natifs de Julia extrêmement puissants pour l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle.
7. ROUILLE
Rust est un langage de programmation multi-paradigme qui donne la priorité à la vitesse, à la sécurité et à la simultanéité. Rust a une syntaxe comparable à C++, bien qu'il soit beaucoup plus sûr pour la mémoire. Les pointeurs nuls, les pointeurs pendants et les courses de données ne sont pas autorisés. La mémoire et les autres ressources sont gérées à l'aide d'une méthode spécialisée qui offre une gestion prévisible avec peu de temps système, plutôt que via une récupération de place automatique.
Dans l'enquête annuelle auprès des développeurs de StackOverflow, le langage de programmation open source a été nommé le plus populaire. De nombreuses entreprises informatiques utilisent les principes de Rust dans leurs projets. Microsoft a utilisé les principes de Rust dans son projet open source Verona. Rust est considéré comme un langage de test pour la programmation d'infrastructures sécurisées.
Rust est un langage difficile à apprendre car il nécessite une compréhension des idées de programmation orientée objet. Il a un compilateur lent et d'énormes fichiers binaires en conséquence. Il n'y a que quelques bibliothèques d'apprentissage automatique développées expressément dans Rust. Cependant, de nombreuses liaisons à des machine learning des frameworks, tels que PyTorch ou TensorFlow, sont disponibles pour les développeurs.
8. Zézayer
Depuis les années 1960, Lisp a été largement utilisé pour l'étude scientifique dans les disciplines des langues naturelles, les preuves de théorèmes et la solution des problèmes d'intelligence artificielle. Lisp a été conçu à l'origine comme un langage mathématique pratique pour la programmation, mais il est rapidement devenu une option populaire parmi les développeurs d'IA.
Plus important encore, le créateur de Lisp (John McCarthy) était une figure majeure dans le domaine de l'IA, et une grande partie de son travail avait été mis en œuvre depuis longtemps.
La principale motivation pour développer Lisp était d'établir une représentation mathématique viable dans le code. En raison de cet avantage intrinsèque, il est rapidement devenu le langage de choix pour la recherche en IA. De nombreux concepts informatiques, tels que la récursivité, les structures de données arborescentes et le typage dynamique, ont été inventés dans Lisp.
Lisp est incroyablement efficace et permet une exécution très rapide du programme. Les programmes Lisp sont plus petits, plus rapides à concevoir, fonctionnent plus rapidement et sont plus faciles à entretenir que C++ ou Java applications.
9. Prologue
Prolog, l'un des premiers langages de programmation, est un framework sophistiqué qui fonctionne avec trois éléments : des faits, des règles et des objectifs. Un développeur doit identifier les trois éléments avant que Prolog puisse construire des relations entre eux afin de parvenir à une conclusion spécifique en examinant les faits et les règles.
Prolog est capable de comprendre et de faire correspondre des modèles, de trouver et de structurer des données de manière logique et de revenir automatiquement en arrière sur un processus pour découvrir un meilleur chemin. Dans l'ensemble, la meilleure application de ce langage en IA est la résolution de problèmes, où Prolog cherche une solution ou plusieurs.
En conséquence, il est utilisé dans les chatbots et les assistants virtuels tels que Watson d'IBM. Prolog n'est peut-être pas aussi diversifié ou simple à utiliser que Python ou Java, mais il peut être très utile. Prolog a été utilisé pour développer un certain nombre de bibliothèques d'IA. Zamia-AI, par exemple, est un cadre qui fournit des composants et des outils pour le développement de systèmes open source de traitement de la parole et du langage naturel.
Basé sur Prolog machine learning Les packages mlu, cplint et les jeux de données cplint sont également très utiles pour développer l'intelligence artificielle.
Conclusion
L'intégration d'un logiciel d'IA dans un environnement d'entreprise déjà varié nécessite l'utilisation d'une gamme de outils de programmation, tels que plusieurs langages, frameworks et bibliothèques. Ces technologies exigent souvent des degrés extraordinaires de compétence et d'expertise.
Tous les langages mentionnés ci-dessus sont d'excellents choix pour les projets d'intelligence artificielle. Il s'agit simplement de sélectionner le projet idéal pour vos besoins. Avec une compréhension de base du projet, vous pouvez sélectionner le langage le plus approprié et augmenter l'efficacité de votre entreprise. Bonne chance avec votre prochain projet d'IA !
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