Los 10 Mejores Lenguajes De Programación De IA Y Aprendizaje Automático

El mundo ha visto algunos grandes y notables descubrimientos en el siglo XX. La inteligencia artificial es uno de ellos, hubo un tiempo en el que la IA y el aprendizaje automático (ML) no podían aplicarse debido a la falta de potencia de cálculo.

Pero los ordenadores actuales son lo suficientemente robustos como para manejar algoritmos de aprendizaje automático. Por eso, la IA y el ML se imponen en casi todos los campos.

El Aprendizaje Automático y la IA es una habilidad valiosa ahora. Sin embargo, para usarlo, tienes que aprender un lenguaje de programación específico de varios lenguajes de programación de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático. Hoy te ayudaremos a elegir un lenguaje de programación apropiado para trabajar en este campo.

Los 10 Mejores Lenguajes De Programación De IA Y Aprendizaje Automático

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    Los mejores lenguajes de programación de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático

    Para estar al día con los avances tecnológicos, debes aprender Al y ML. No es tan complicado como parece. Pero, al principio, hay que elegir y pasar por un lenguaje de programación.

    Y ahí es donde entramos nosotros, hemos hecho una lista con los 10 mejores lenguajes de programación de Inteligencia Artificial y Machine Learning que debes aprender para tu comodidad.

    01. Python

    Python es el líder indiscutible entre los lenguajes de programación de ML y AI. El lenguaje es ampliamente utilizado ya que tiene una sintaxis muy simple y es versátil. Alrededor del 57% de los científicos de datos utilizan Python regularmente. Python es muy práctico en IA y ML. Es de código abierto. Eso significa que los desarrolladores pueden modificarlo a su manera.

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    Además, hay muchas bibliotecas de Python incorporadas sólo para la IA y el ML. Los científicos de datos utilizan mucho Scikit-Learn para entrenar modelos. Tensorflow y Keras han ganado recientemente una gran popularidad en la industria de la IA.

    Puedes construir proyectos y software de aprendizaje profundo con PyTorch. Además de eso, miles de modelos de IA y ML en Python están presentes en Internet. En una palabra, Python es ahora el pionero de la IA y el ML.

    Características principales de Python

    • Python es tan fácil que los científicos de datos pueden aprender fácilmente el lenguaje y empezar a hacer proyectos de IA.
    • No hay necesidad de recompilar el código fuente, por lo que los desarrolladores pueden hacer algunas modificaciones y ver los resultados fácilmente.
    • Python es independiente del sistema operativo. Puedes desarrollar Machine Learning en cualquiera de los sistemas operativos disponibles en el mercado.
    • Python es muy sencillo de leer, por lo que cualquier desarrollador de Python puede entender el código de sus compañeros y modificarlo, copiarlo o compartirlo.
    • El lenguaje dispone de librerías específicas para la visualización de datos -por ejemplo, Matplotlib, seaborn, etc. Con ellas se puede hacer cualquier tipo de gráficos y diagramas.

    02. Lisp

    Entre todos los lenguajes de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático, Lisp es el más antiguo. Existe desde 1958. El lenguaje está centrado en la IA, y tiene un gran uso en el desarrollo de la misma. Lisp no es fácil ni rápido. Pero en el caso de la IA, hace el trabajo. Además, tiene fama de estar muy centrado en la arquitectura.

    Hay diferentes opiniones sobre la belleza de este lenguaje, y muchos programadores modernos lo consideran "un abridor de ojos" o incluso "un iluminador". Aunque la popularidad de Lisp no es como la de Python, C++, Javascript, la gente sigue utilizándolo en necesidades específicas de Al.

    Características principales de Lisp

    • Se adapta fácilmente a las soluciones de necesidades únicas. El lenguaje también soporta la creación rápida de prototipos.
    • Lisp es independiente de la máquina. Esto significa que se ejecuta en casi todo tipo de ordenadores que tengan cualquier propiedad de hardware.
    • Permite actualizar los programas de forma dinámica. Proporciona depuración de alto nivel.
      Proporciona un cómodo sistema de macros.
    • Proporciona una amplia gama de tipos de datos como estructuras, listas, objetos, vectores, arrays ajustables, tablas hash y símbolos.

    03. R: Un lenguaje estadístico

    Cuando se trata de computación estadística, el primer lenguaje que viene a la mente es R. El aprendizaje automático es básicamente la aplicación de la estadística y las matemáticas. R es simplemente el mejor lenguaje de programación en cálculos estadísticos. La gente también lo utiliza para la visualización de datos.

    R tiene una línea de comandos. Además, tiene IDEs como RStudio y Jupyter. Se concentran en la facilidad de uso y ofrecen diferentes recursos para manejar sus bibliotecas o dibujar sofisticados diagramas.

    Características principales de R

    • El software R es de código abierto. Es gratuito y puede modificarse y adaptarse según las necesidades del usuario y del proyecto.
    • El lenguaje puede producir gráficos estáticos y visualización de alta calidad.
    • Un enorme número de usuarios da lugar a una gran comunidad.
    • La red de archivos R o CRAN ofrece más de diez mil paquetes para resolver problemas de aprendizaje automático.
    • El lenguaje no necesita un compilador ya que es un lenguaje interpretado.

    04. Prolog

    Prolog fue creado en 1960. Su abreviatura es "Programación en Lógica". El lenguaje es un poco diferente a otros lenguajes de programación de IA y ML. Es un lenguaje lógico que no es como los lenguajes clásicos para la IA.

    El retroceso automático es una herramienta básica de Prolog. También lo es la concordancia de patrones. A la hora de elegir aprender lenguajes de programación para IA, no todos los programadores de IA optan por Prolog.

    Características principales de Prolog

    • Prolog puede manejar la recursión y las listas de forma natural. Esto le da al lenguaje un privilegio extra.
    • Funciona muy bien en el procesamiento del lenguaje natural. El primer chatbot, ELIZA, fue desarrollado usando prolog.
    • El lenguaje es de naturaleza declarativa. Expresa la lógica en relaciones, representadas como hechos y reglas.
    • El entorno de desarrollo integrado de Prolog es el IDE de Prolog. Con él se pueden hacer aplicaciones y probarlas.
    • El compilador de Visual Prolog es un compilador optimizado, que hace que la compilación de código sea conveniente.

    05. Julia

    Hay muchos lenguajes de programación de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático en este campo. Pero ninguno de ellos es sencillo y eficiente al mismo tiempo. Sin embargo, Julia es diferente en este caso.

    Julia es rápido, y tiene una sintaxis comparativamente fácil. ¿Te imaginas un lenguaje rápido como C y con una sintaxis tan fácil como Python? Bueno, Julia lo tiene. Es por eso que muchos científicos de datos consideran el uso de Julia en el campo de la IA.

    Características principales de Julia

    • Se utiliza en el análisis de datos de IoT. Ya se han construido varios sistemas inteligentes utilizándola.
    • Muy útil para reconocer patrones y procesar imágenes.
    • El caso de negocio más significativo para Julia es que es un lenguaje dinámico cercano a Python, pero compite con lenguajes estáticos en términos de eficiencia.
    • En Julia, se puede llamar al código objeto de C en cualquier momento.

    06. C++ para la IA y el aprendizaje automático

    Si hubiera una competición de maratón entre lenguajes de programación, C++ sería el primero en ella. Tiene el título de "El lenguaje de programación más rápido". Eso hace que los desarrolladores lo utilicen para crear juegos, aplicaciones y motores de búsqueda.

    Este lenguaje de programación de IA se ha utilizado principalmente para construir sistemas en la nube, sistemas bancarios y software empresarial. En particular, C++ dispone de bibliotecas para el aprendizaje automático y las redes neuronales en la programación de IA que facilitan la ejecución de algoritmos complejos con mayor rapidez.

    Características principales de C++

    • Emplea objetos durante la programación. Los objetos le ayudan a resolver problemas relacionados con la estructura de datos, la encapsulación de datos y el polimorfismo.
    • El lenguaje es independiente de la máquina. El mismo código se ejecuta en cualquier tipo de sistema operativo.
    • C++ es un lenguaje basado en el compilador. Por eso el lenguaje es más rápido que la mayoría de los otros lenguajes.
    • El lenguaje tiene el uso de punteros. La asignación dinámica de memoria es posible gracias a este atributo.
    • El contexto de C++ es muy sencillo. Por eso los principiantes eligen el lenguaje para aprender a programar.

    07. Java

    Java es el lenguaje de programación más utilizado del mundo. Mucha gente lo utiliza para el desarrollo de IA. Es fácil de implementar en varias plataformas debido a su tecnología de máquina virtual. Esto significa que no hay que volver a compilarlo una vez escrito y compilado en una plataforma. Este principio se llama "WORA" (Once Written Read/Run Anywhere).

    Características principales de Java

    • Java tiene una biblioteca de aprendizaje automático. Puedes hacer modelos basados en el aprendizaje automático y la IA utilizando las bibliotecas.
    • El lenguaje es un fuerte lenguaje de programación orientado a objetos que permite resolver problemas complejos.
    • Ayuda al desarrollo de sistemas libres de virus y manipulaciones con la característica estable de Java. Las técnicas de autenticación se basan en el cifrado de clave pública.
    • El compilador de Java es neutral en cuanto a la arquitectura. Puede ejecutar el código compilado en muchos procesadores.
    • Esta característica de diseño hace posible que los desarrolladores creen aplicaciones envolventes que puedan ejecutarse sin problemas.

    08. Haskell

    Haskell es la elección de mucha gente para hacer modelos de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático. Tiene atributos como la lista, la evaluación perezosa y LogicT. El lenguaje proporciona una estructura de datos infinita, que es excelente para los árboles de búsqueda.

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    Las características del lenguaje permiten su uso en IA y ML. Al principio, a muchos les resulta molesto trabajar con grafos, que es el único inconveniente del lenguaje.

    Características principales de Haskell

    • Tiene un sistema de gestión de memoria automático que garantiza la seguridad de la memoria.
    • El lenguaje tiene una función de recolección de basura. Esta característica lo hace adecuado para una mayor productividad del desarrollador.
    • Haskell soporta la inspección y generación del árbol de sintaxis abstracta del programa.
    • Tiene una función llamada Template Haskell y se utiliza para probar en tiempo de compilación y automatizar la generación de boilerplate.

    09. Scala para el aprendizaje automático

    Cuando se trata de codificar, mucha gente odia Java por sus características hinchadas y de distracción - y eso es totalmente normal. Sin embargo, los desarrolladores crearon Scala para hacer un lenguaje que tuviera los lados buenos de Java y al mismo tiempo evitara sus lados malos.

    El lenguaje es compatible con las bibliotecas de Java. Como resultado, tiene un sistema de tipos estático. A diferencia de Python, es un lenguaje compilado que hace que la ejecución del código sea más rápida. Scala tiene muchas características que hacen que valga la pena utilizarlo como lenguaje de programación de Inteligencia Artificial.

    Características principales de Scala

    • Aunque el lenguaje carece de flexibilidad y libertad como Python, es extremadamente estable.
    • Scala es un lenguaje de programación empresarial, y es útil cuando se trata de construir aplicaciones impulsadas por grandes datos que mastican algunas cantidades enormes de datos.
    • En Scala, no es necesario mencionar el tipo de datos y el tipo de retorno de la función específicamente. Scala es lo suficientemente inteligente como para deducir la forma de los datos.
    • El lenguaje aplica el principio de inmutabilidad. Las variables son inmutables. Inmutable implica que no se puede cambiar su valor.
    • Scala proporciona la biblioteca estándar que incluye el modelo de actor. Usando el actor, puedes escribir código de concurrencia.

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    10. AIML

    AIML es la abreviatura de Artificial Intelligence Markup Language. Es básicamente un lenguaje basado en XML. Se utiliza generalmente en la creación de agentes de software en lenguaje natural. AIML permite desarrollar interfaces humanas. El lenguaje no es tan complejo. Se puede mantener con bastante facilidad.

    Características principales de AIML

    • El mayor uso de AIML es para hacer Chatterbots y reconocimiento de patrones.
    • El lenguaje puede manejar múltiples bots a la vez.
    • Puedes usarlo con Python para hacer software de IA.
    • Es simplemente el rey del procesamiento del lenguaje natural.

    Conclusión

    Supongo que ahora te has dado cuenta de los infinitos potenciales de la IA y de las oportunidades que puede aportar. La IA y el ML están provocando un cambio tremendo en todos los sectores e industrias.

    La próxima era es la era de la IA. No está lejos el momento en el que verás coches autoconducidos allá donde mires. Por eso es necesario conocer la IA y aprender lenguajes de programación de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático.

    Hemos enumerado los principales lenguajes de programación de ML y AI en este artículo. Ahora es tu deber elegir un lenguaje de acuerdo a tus necesidades. El artículo te ayudará a seleccionar un lenguaje adecuado para la IA y el ML. Pero aún así, es posible que falten algunos puntos. Háganos saber si se te ocurre algo que podría añadirse. ¡Bienvenido al mundo de la IA!

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