Sylvain Le Roux
Le monde a évolué à un rythme étonnant, et une part substantielle du mérite de cette avancée revient aux développeurs candidats. Au cas où vous ne l’auriez pas remarqué, le développement d’applications est récemment devenu à la mode. La plupart tentent de s’imposer sur la scène du développement d’applications, car elle offre bon nombre des cheminements de carrière les plus rémunérateurs, tels que le développement Web, la science des données, l’intelligence artificielle, etc.
Langage de programmation pour l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique
L’intelligence artificielle et la science des données sont les principales technologies qui développeront l’avenir. Les entreprises embauchent activement des professionnels de la technologie ayant des compétences dans les langages courants, avec JavaScript, Ruby, Python, PHP, C#, C++ et Objective-C. Les plus en hausse comme Go, Scala, Swift, Clojure et Haskell ont une applicabilité.
Python
Développé par Guido van Rossum dans les années 1990, le Python de haut niveau polyvalent est devenu extraordinairement rapide au fil des ans pour devenir l’un des langages de programmation les plus populaires aujourd’hui. Et la principale raison de la popularité de Python est sa convivialité pour les débutants, qui permet à n’importe qui, même aux personnes sans expérience en programmation, de choisir Python et de commencer à créer des programmes simples. Python sera utilisé pour construire à peu près n’importe quoi, et il brille extrêmement une fois qu’il implique un engagement dans des technologies telles que l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’analyse de l’information. Python s’avère également utile pour le développement Web, les applications d’entreprise et les interfaces graphiques d’application.
Manuscrit
Microsoft a développé le langage de programmation open source en 2012. Le script dactylographié permet aux utilisateurs de signaler des bogues et d’utiliser une forme de système identique pour créer du code. Typescript est livré avec son propre système de type statique facultatif qui permet aux utilisateurs d’écrire dynamiquement ou de combiner chaque variété de code.
Scala
Scala a pris l’environnement Java Virtual Machine (JVM) et a développé une réponse robuste supplémentaire pour un logiciel de programmation intelligent. Il est compatible avec Java et JavaScript, tandis que la création de la méthode d’écriture secrète est plus facile, plus rapide et plus productive. Grâce aux fonctionnalités puissantes de Scala, telles que les fonctions hautes performances, les interfaces polyvalentes, la correspondance de modèles et les outils de navigation, ses efforts pour impressionner les programmeurs portent leurs fruits. C’est actuellement l’un des meilleurs langages à utiliser pour le développement de l’IA.
C++ pour l’IA et l’apprentissage automatique
Développé en 1983 par Bjarne Stroustrup, C++ est le langage de programmation le plus rapide, idéal pour les projets d’IA urgents. Il est utilisé dans l’écriture d’applications lorsque les performances et l’utilisation correcte des ressources sont essentielles. Il fournit en outre un espace pour une utilisation intensive d’algorithmes et de techniques mathématiques appliquées à l’IA et prend en charge la réutilisation de programmes pour le développement. C++ peut ne pas être votre première alternative lors du développement d’une application d’IA.
Il est cependant parfait pour les personnes opérant dans un environnement intégré qui ne peuvent pas se permettre la valeur de surcharge de la machine virtuelle Java. C++ est utilisé pour les applications gourmandes en ressources, l’IA dans les jeux, la locomotion des robots et l’exécution rapide en raison de ses performances et de son efficacité élevées.
R
L’autre langage de programmation de l’IA et environnement logiciel libre et open source est R. Kaggle. La récente enquête de R. Kaggle a montré que le R agit souvent comme une alternative principale pour les logiciels qui utilisent des tas d’informations statistiques. Ce n’est pas surprenant puisque le langage couvre l’analyse de données, la modélisation massive de données et la visualisation. Un exemple de projet ml dans R est Healthcare.ai, une plate-forme de création d’IA à des fins médicales spécifiques. À l’aide de R, les ingénieurs produiront des dessins de publication bien conçus et de qualité, ainsi que les symboles et formules mathématiques requis. En plus d’être un langage général, R possède plusieurs progiciels tels que Class, Gmodels et tm qui créent des algorithmes ml simples à implémenter, trouvant ainsi des problèmes liés à l’entreprise. De plus, il se combine bien avec d’autres langages de codage tels que SQL, C++ et Java. En conséquence, de nombreuses institutions financières et d’énormes entreprises informatiques aiment R dans leur analyse et leur développement.
Haskell
Haskell pourrait être un langage de programmation fonctionnel soutenu par la sémantique du langage de programmation Miranda. En plus de tout, Haskell offre sécurité et rapidité dans les contextes d’apprentissage automatique.
En raison de la prise en charge de langages intégrés et spécifiques à un domaine très importants pour la recherche sur l’IA, Haskell a trouvé une niche dans le milieu universitaire, mais des géants de la technologie comme Microsoft et Facebook ont rassemblé Haskell pour créer des cadres qui manipulent les informations et combattent les logiciels malveillants, respectivement. La bibliothèque HLearn de Haskell propose des implémentations récursives pour l’apprentissage automatique, tandis que sa liaison Tensorflow prend en charge l’apprentissage en profondeur.
Haskell permet aux utilisateurs de coder des algorithmes de communication extrêmement simples sans sacrifier les performances. Le langage est donc adapté à ce qui implique des mathématiques abstraites et une programmation probable.
Avec Haskell, les utilisateurs représenteront un modèle avec simplement une poignée de code et liront les lignes qu’ils ont écrites comme des équations mathématiques. De cette façon, Haskell transmettra avec compétence la complexité d’un modèle d’apprentissage en profondeur avec un code propre qui ressemble aux mathématiques réelles du modèle.
Prologue
Prolog pourrait être un langage de programmation logique et un moteur d’inférence sémantique liés au traitement linguistique et à l’intelligence artificielle. C’est un cadre polyvalent et puissant largement utilisé pour la démonstration de théorèmes, la programmation non numérique, le traitement du langage et l’IA en général. C’est un langage déclaratif avec une logique formelle.
Les développeurs d’IA apprécient son mécanisme de recherche préconçu, son non-déterminisme, son mécanisme de retour en arrière, sa nature récursive, son abstraction de haut niveau et sa correspondance de modèles. Prolog partage les mêmes idées pour les problèmes impliquant des objets structurés et les relations entre eux.
Par exemple, il est plus facile en Prolog de créer précisément des relations spatiales entre les objets ; un triangle simple est derrière le bleu. Il est également simple d’énoncer une règle générale – si l’objet A est plus proche de la personne que l’objet B, et B est plus proche de C. A devrait être plus proche que C. La nature de Prolog facilite la mise en œuvre des faits et des règles. En fait, tout dans Prolog pourrait être un fait ou une règle. Il vous permet d’interroger la base de données même après avoir des milliers de ces faits et règles.
Petit discours
Smalltalk est un langage de programmation réflexif orienté objet et typé dynamiquement. C’était le principal outil de langage graphique pour prendre en charge les techniques de débogage avancées et les modifications de code tout au long de l’exécution. Smalltalk inspire de nombreux langages de programmation.
De nombreuses variantes de Smalltalk sont disponibles. C’était l’un des langages populaires pour le développement de code informatique agile, le développement rapide d’applications et les modèles de style logiciel. Cela a été important dans les interfaces graphiques, les éditeurs de polices, les métaphores de bureau et les IDE. En parlant du front de l’IA, ce n’est pas aussi populaire que R et Python ; Cependant, Smalltalk dispose d’une communauté Pharo robuste qui se développe dans le domaine de l’IA. De nombreuses bibliothèques sont utilisées pour les réseaux de neurones, la PNL, le traitement d’images et les algorithmes génétiques.
Conclusion
Les langages de programmation pour AI et ml sont toujours dynamiques, et vous devez être prudent lorsque vous suivez ces tendances. Pour tous ceux qui souhaitent développer une carrière en tant que data scientist ou programmeur, avoir une bonne connaissance d’un ou de plusieurs langages de programmation répertoriés en haut est indispensable.
