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langages de programmation (IA)
langages de programmation (IA)

langages de programmation (IA) : Les outils, applications et technologies d’IA ont émergé de manière exponentielle dans presque tous les domaines après la pandémie de Covid, en particulier dans les domaines des sciences médicales, de la robotique, de l’automatisation des processus et de la recherche universitaire.

 Du point de vue du développeur, il n’y a pas un seul langage de programmation pour le développement d’IA qui puisse être décidé comme le gagnant ultime puisque tous les bons ont leur attrait. Cependant, il existe de nombreux supports communautaires, documentation et didacticiels disponibles pour les programmeurs en herbe ou professionnels pour apprendre plusieurs langues à utiliser pour leurs tâches et sprints spécifiques.

 Selon marketwatch ,La taille du marché de l’IA devrait croître à un «TCAC de 31% au cours de la période de prévision. Le «taux de croissance annuel (d’une année à l’autre) pour 2021 est estimé à 27,61%» d’ici la fin de 2023. » Voici notre liste des langages de programmation les plus populaires, fiables et préférés pour le développement d’IA. 

Python langages de programmation (IA)

Sans doute le langage de programmation le plus populaire et le plus efficace en matière de développement d’IA / ML et de PNL, Python est idéal pour la programmation indépendante de la plate-forme ainsi que pour l’apprentissage en profondeur. Le code Python est simple, concis et lisible, ce qui rend le codage plus amusant puisque des milliers d’algorithmes d’algorithmes AI / ML peuvent être exécutés à l’aide d’une énorme bibliothèque. 

Plus de la moitié des développeurs du monde préfèrent utiliser Python plutôt que d’autres langages de programmation. Ses bibliothèques prennent facilement en charge la programmation orientée objet et procédurale. 

Certaines des meilleures bibliothèques sur Python pour le développement d’algorithmes AI / ML sont TensorFlow, SciKit-Learn, NLTK, entre autres. C’est le meilleur pour la programmation d’IA car il peut également être utilisé comme langage d’interface ainsi que comme soft computing, web scripting ou piratage éthique.

langages de programmation (IA)
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C ++ : langages de programmation (IA)

Le langage de programmation le plus rapide, C ++ est idéal pour être productif tout en développant un code IA stellaire pour des projets limités dans le temps. Ses vastes bibliothèques sont idéales pour le code AI complexe , l’optimisation du référencement, le classement, les calculs mathématiques plus rapides et les applications hautes performances.

 Alors que la programmation de haut niveau peut être mieux réalisée en Python, une analyse intensive des nombres peut être effectuée dans un C / C ++ précompilé. C’est également utile pour la programmation multi-thread.

 Certaines de ses meilleures bibliothèques sont Microsoft Cognitive Toolkit, mlpack Library, Dynamic Neural Network, Shogun, entre autres. Pour les API généralisées et les modèles sûrs, C ++ est idéal pour la flexibilité et une sortie accrue lorsqu’il est combiné avec un hybride de Python et d’autres outils spécifiques au sprint. 

R : langages de programmation (IA)

R est non seulement un excellent langage à usage général, mais c’est aussi un langage de programmation procédural à typage dynamique très efficace. Il a quelque chose appelé CRAN, un référentiel centralisé de packages pour des tâches générales, spéciales ou très spécifiques. L’IDE du langage de programmation R connu sous le nom de R Studio est une partie populaire et essentielle de l’écosystème r-TensorFlow. Dans le contexte de la nouvelle vague d’IA / ML, R est particulièrement utile pour les calculs statistiques, l’analyse numérique, la visualisation, pour le calcul numérique à l’aide de graphiques de flux de données. Il permet aux programmeurs de former des modèles d’apprentissage profond critiques avec des efforts de codage limités. 

Largement utilisé dans la finance, la recherche et le milieu universitaire, R est idéal pour la modélisation de l’IA. 

Prolog : langages de programmation (IA)

Langage de programmation déclaratif, Prolog est un moteur d’inférence sémantique pour la programmation logique en AI / ML, utilisé pour la correspondance de modèles sur des arbres d’analyse en langage naturel. Les programmeurs d’ IA peuvent alimenter les données comme des faits et des règles concernant l’objectif final et il vous suffit d’interroger vos données pour exécuter la programmation logique.

Même s’il n’est peut-être pas considéré comme un langage glamour, il est largement utilisé pour la correspondance de modèles, la programmation d’ensemble de réponses ou la PNL, pour les requêtes simples et complexes. Il peut générer du code en Java, Ruby, C #, Objective-C, entre autres. Son optimisation du compilateur peut être implémentée comme une relation entre un programme initial et sa forme optimisée. 

Java : langages de programmation (IA)

Le langage de programmation le plus convivial pour la programmation orientée objet et l’évolutivité dans les projets d’IA, ainsi que la facilité d’exécutions simplifiées de projets gourmands en données. Il est facile à entretenir et transparent grâce à sa technologie de machine virtuelle.

Une grande communauté de développeurs prend en charge le codage rapide et efficace de tous les types d’algorithmes. Certaines de ses meilleures fonctionnalités sont des protocoles de débogage simples, un ramasse-miettes intégré et, Swing et Standard Widget Toolkit. 

Il ne serait pas exagéré de dire que Java est le langage le plus populaire préféré par la plupart des développeurs du monde entier. Les utilisateurs de Java fonctionnent mieux et plus rapidement tout en créant des réseaux de neurones et des algorithmes de moteur de recherche avec concurrence. Sa capacité multiplateforme exceptionnelle peut faciliter le codage pour diverses plates-formes telles que Windows, Linux, Android, iOS. 

LISP : langages de programmation (IA)

Il est célèbre pour le prototypage rapide de l’IA, un système de macro exploratoire, des compilateurs par opposition aux interprètes et au gestionnaire de mémoire automatique, ce qui le rend adapté à la programmation logique et à l’apprentissage automatique.

Comme il s’agit de l’un des langages de programmation les plus anciens aux côtés de Fortran, il a également contribué au développement de R et Julia. Il est hautement capable d’auto-apprentissage, de programmes auto-modifiants, et est assez flexible. Le concept de programmation fonctionnelle a été renforcé par LISP et son code de programme est écrit sous forme d’expressions s ou de listes entre parenthèses. Le développement de LISP est effectué par les dialectes Common Lisp et Scheme. 

Julia : langages de programmation (IA)

Langage de programmation dynamique et de haut niveau, Julia propose des bibliothèques natives ou non natives pour rendre le développement AI / ML très performant. Un système de type avec polymorphisme paramétrique, analyse numérique, exécution de requêtes mathématiques et scientifiques. 

C’est également bon pour la modélisation prédictive, les statistiques, la visualisation et l’apprentissage automatique pour les projets complexes. C’est plus facile que Python mais idéal pour le calcul scientifique ou complexe dans une variété de domaines car il prend en charge un codage approfondi. Il a une syntaxe plus simple que Python et un pourcentage d’utilisation du processeur étonnamment inférieur.

La vitesse, la productivité et l’évolutivité sont les principales caractéristiques qui font de Julia l’un des meilleurs langages pour le développement d’IA / ML. 

Haskell : langages de programmation (IA)

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Un langage flexible avec une grande abstraction, Haskell est utilisé par quelques-uns parmi les développeurs qui aiment utiliser Haskell pour ses mathématiques abstraites et ses algorithmes expressifs. Il est également parfait pour appliquer des fonctionnalités avancées telles que les classes de types, le compilateur Glasgow Haskell, le type polymorph, entre autres. 

En tant que passionné d’IA ou développeur , vous pouvez peser soigneusement les avantages et les inconvénients de chaque langage de programmation en fonction des exigences du projet et utiliser un mélange pratique de langages qui vous rendent productif et innovant à la fois. 

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