Les 10 meilleurs langages de programmation pour le développement de l’IA

Les langages de programmation sont notoirement flexibles, chacun ayant la capacité d’accomplir d’excellentes tâches entre de bonnes mains. La technologie moderne de l’IA (système expert) compte également sur eux pour fonctionner correctement lors de la vérification d’un système, du déclenchement de commandes, de l’affichage de contenu, etc.

En tant que développeur, vous devez connaître les langages les plus efficaces pour développer l’IA. Vous trouverez ci-dessous 10 choix auxquels réfléchir et exactement comment ils peuvent bénéficier à vos tâches judicieuses.

1. Python

C’est la convivialité de Python plus que toute autre chose qui en fait l’une des options préférées des programmeurs d’IA. Cela dit, il s’agit également d’un langage de programmation performant et couramment utilisé, efficace dans les processus complexes pour toutes sortes de tâches et de systèmes.

L’intelligence artificielle est suffisamment robuste, donc un appareil qui simplifie votre vie de codage est très utile, vous permettant d’économiser du temps, de l’argent et de la persévérance.

Un autre avantage à considérer est le support illimité des bibliothèques et des forums en ligne. Si vous pouvez produire des applications de bureau en Python avec la bibliothèque d’interface graphique Tkinter, visualisez ce que vous pouvez créer à l’aide de bibliothèques d’apprentissage automatique telles que NumPy et SciPy.

2. Java

Voici un langage de programmation supplémentaire qui séduit les développeurs d’IA par sa flexibilité, sa simplicité d’utilisation et son assistance adéquate. Java n’est pas aussi rapide que d’autres appareils de codage, mais il est puissant et fonctionne bien avec les applications d’IA.

Une fonction cruciale est sa compatibilité entre les plates-formes, vous n’avez donc pas à reformuler le code à chaque fois que vous utilisez un système différent. Java produit également de bons visuels. Vous n’avez pas à vous soucier autant de la qualité de vos graphiques AI.

Il y a encore plus de codage que Python, mais les résultats généraux de Java lorsqu’il s’agit d’un système expert en font clairement l’un des langages d’affichage les plus efficaces pour cette technologie.

3. Javascript

Les avantages et les inconvénients ressemblent à ceux de Java, sauf que JavaScript est davantage utilisé pour les sites Web dynamiques et également sécurisés. Les programmeurs qui ne craignent pas de coder le choisiront certainement plutôt que Python.

Ses capacités d’IA impliquent principalement une interactivité qui fonctionne efficacement avec d’autres codes de ressources, comme CSS et HTML. Il peut gérer les fonctions frontales et dorsales, des commutateurs et du multimédia à l’espace de stockage de données.

JavaScript est également doté de tonnes d’assistance de la part des programmeurs ainsi que de quartiers entiers. Consultez des bibliothèques telles que React.js, jQuery et Underscore.js pour obtenir des suggestions.

4. Scala

Scala a pris le paramètre Java Virtual Machine (JVM) et a établi une bien meilleure solution pour les programmes logiciels intelligents. Il convient aussi bien à Java qu’à JavaScript, tout en rendant la procédure de codage beaucoup plus facile, plus rapide et beaucoup plus productive.

Grâce aux fonctionnalités puissantes de Scala, telles que les fonctions hautes performances, les interfaces utilisateur polyvalentes, la correspondance de modèles, ainsi que les navigateurs Web, ses efforts pour exciter les développeurs se sont stabilisés. C’est actuellement l’un des langages les plus efficaces à utiliser pour l’avancement de l’IA.

Un autre avantage à garder à l’esprit est le Scaladex, un index comprenant toutes les bibliothèques Scala proposées ainsi que leurs sources.

5. Zézayer

Développé dans les années 1960, Lisp est le plus ancien langage de programmation pour l’avancement de l’IA. Il est extrêmement intelligent et adaptable, particulièrement idéal pour résoudre les problèmes, composer du code qui se modifie, développer des éléments dynamiques et un prototypage rapide.

Il y a cependant des inconvénients. La syntaxe de Lisp est inhabituelle par rapport aux langages informatiques contemporains, ce qui la rend plus difficile à interpréter. Les bibliothèques pertinentes sont également restreintes, sans parler des développeurs à vous recommander.

Malgré ses imperfections, Lisp est toujours utilisé et mérite également d’être vérifié pour ce qu’il peut fournir à vos travaux d’IA. Grammarly, DART et aussi Routinic sont quelques-unes de ses réussites.

6. R

Si vous collaborez avec l’IA qui implique l’analyse et la représentation d’informations, R est votre langage de programmation par excellence. C’est un appareil open source qui peut traiter les données, les utiliser instantanément comme vous le souhaitez, signaler des modèles et des modifications, aider aux prédictions, et bien plus encore.

En plus de servir principalement des fonctionnalités statistiques, R est un langage difficile à apprendre et doit être couplé à divers autres appareils réputés pour générer un logiciel complet et également un flux de travail productif pour votre entreprise.

Mais, ce que R manque de variété, il le compense par une compatibilité élevée et une excellente conception lors de la production de visuels tels que des graphiques et des graphiques, quelle que soit leur description.

sept. Prologue

Pour une méthode beaucoup plus sensée de configuration de votre système d’IA, jetez un œil à Prolog. Les logiciels qui l’utilisent suivent un ensemble fondamental de réalités, de règles, d’objectifs, ainsi que des requêtes plutôt qu’une série d’instructions codées.

Prolog peut comprendre et également faire correspondre des modèles, trouver et structurer des informations de manière rationnelle, et revenir automatiquement en arrière sur un processus pour localiser un bien meilleur chemin. Dans l’ensemble, la meilleure façon d’utiliser ce langage dans l’IA est pour l’analytique, où Prolog recherche une option – ou plusieurs.

D’où son utilisation dans les chatbots et aussi dans les aides virtuelles comme Watson d’IBM. Considérez à quel point ces types d’interactions judicieuses sont simples mais pratiques. Prolog n’est peut-être pas aussi fonctionnel ou simple à utiliser que Python ou Java, mais il peut fournir une solution très utile.

8. Julia

Julia est un autre produit haut de gamme qui n’a tout simplement pas atteint la condition ou le soutien de la communauté dont il est digne. Cependant, ses caractéristiques ne laissent pas tomber. Ce langage de programme est utile pour les tâches de base, mais fonctionne mieux avec les chiffres et l’évaluation des données.

Il fournit plusieurs outils pour créer une interface dynamique ainsi que des graphismes remarquables pour mettre en image vos informations, par exemple. Il y a aussi l’administration de la mémoire, la métaprogrammation et le débogage pour les performances.

En ce qui concerne les capacités de l’IA, Julia est merveilleuse pour toute tâche de découverte de créateur. Que vous souhaitiez des versions prédéfinies, une aide aux algorithmes ou jouer avec des programmes probabilistes, une variété de bundles vous attendent, notamment MLJ.jl, Flux.jl, Turing.jl et Metalhead.

9. Haskell

Si vous désirez avant tout une capacité pure, Haskell est un excellent langage de spectacles à découvrir. La prise en main de l’avancement de l’IA peut prendre un certain temps, en partie à cause d’un support restreint.

Mais, ses capacités d’abstraction le rendent extrêmement adaptable, en particulier lors de la prise en charge des erreurs. La surveillance efficace de la mémoire et le système de type de Haskell sont des avantages majeurs, tout comme votre capacité à recycler le code.

Il s’agit également d’un langage d’affichage paresseux, suggérant qu’il n’évalue que les éléments de code lorsque cela est nécessaire. D’une part, il peut aider à générer une procédure extrêmement intelligente. D’un autre côté, il peut finir par être à la traîne. Même ainsi, la configuration appropriée peut faire de Haskell un appareil décent pour les programmeurs d’IA.

dix. C++

C’est peut-être l’un des langages les plus populaires, mais il n’est pas aussi fiable pour le développement de l’IA que les alternatives précédentes. Le principal problème en ce qui concerne l’IA est la syntaxe de C++. Il est également compliqué de créer rapidement un codage précieux pour les applications de machine ou de connaissances approfondies.

Dans le même temps, nous n’aurions pas TensorFlow, un framework de découverte d’équipement crucial, sans C++. Il reste un outil efficace et polyvalent pour la création d’applications logicielles, vous devez donc le garder à l’esprit pour des travaux particuliers et également avec d’autres outils.

Par exemple, un moteur de recherche Internet comme Google utilise ses capacités de mémoire et ses fonctions rapides pour assurer des temps d’action réduits ainsi qu’un système de classement efficace. En termes simples, n’hésitez pas à utiliser C++, mais faites-le avec précaution.

Découvrez ce que vous pouvez créer avec la programmation IA

Vous avez le choix entre plusieurs langages de programmation pour l’avancement de l’IA, en fonction de la facilité ou de la technicité que vous souhaitez pour votre processus. Un aspect supplémentaire à considérer est quel système fonctionne le mieux pour le logiciel que vous développez.

Une méthode pour résoudre le problème consiste à vérifier les applications préférées déjà présentes. Que font-ils? Comment fonctionnent leurs fonctions de base ou interactives ? Quelles langues utilisent-ils ? Plus vous en découvrirez, plus vous obtiendrez de suggestions.