Les 10 meilleurs langages de programmation d'IA et d'apprentissage automatique

Le monde a vu de grandes et remarquables découvertes au 20e siècle. L'intelligence artificielle en fait partie. Il fut un temps où l'IA et le Machine Learning (ML) ne pouvaient pas être appliqués en raison d'un manque de puissance de calcul. Mais les ordinateurs d'aujourd'hui sont suffisamment robustes pour gérer les algorithmes d'apprentissage automatique. C'est pourquoi l'IA et le ML règnent dans presque tous les domaines. L'apprentissage automatique et l'IA sont désormais des compétences précieuses. Cependant, pour l'utiliser, vous devez apprendre un langage de programmation spécifique à partir de divers langages de programmation d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique. Aujourd'hui, nous vous aiderons à choisir un langage de programmation approprié pour travailler dans ce domaine.

Meilleurs langages de programmation d'IA et d'apprentissage automatique

Pour faire face aux avancées technologiques, vous devez apprendre Al et ML. Ce n'est pas aussi compliqué qu'il y paraît. Mais, dans un premier temps, il faut choisir et passer par un langage de programmation. Et c'est là que nous intervenons. Nous avons répertorié les 10 meilleurs langages de programmation d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique à apprendre pour votre commodité.

01. Python

Python est le leader indiscutable parmi les langages de programmation ML et AI. Le langage est largement utilisé car il a une syntaxe très simple et est polyvalent. Environ 57% des data scientists utilisent régulièrement Python. Python est assez pratique en AI et ML. C'est open source. Cela signifie que les développeurs peuvent le modifier à leur manière.

De plus, il existe de nombreuses bibliothèques Python intégrées uniquement pour l'IA et le ML. Les data scientists utilisent largement Scikit-Learn pour former des modèles. Tensorflow et Keras ont récemment gagné en popularité dans l'industrie de l'IA. Vous pouvez créer des projets et des logiciels d'apprentissage en profondeur avec PyTorch. En plus de cela, des milliers de modèles d'IA et de ML en Python sont présents sur Internet. En un mot, Python est désormais le pionnier de l'IA et du ML.

Principales caractéristiques de Python

• Python est si simple que les data scientists peuvent facilement apprendre le langage et commencer à créer des projets d'IA.
• Il n'est pas nécessaire de recompiler le code source, les développeurs peuvent donc apporter quelques modifications et voir les résultats facilement.
• Python est indépendant du système d'exploitation. Vous pouvez développer le Machine Learning sur n'importe quel système d'exploitation disponible sur le marché.
• Python est très simple à lire, donc tout développeur Python peut comprendre le code de ses pairs et le modifier, le copier ou le partager.
• Le langage a des bibliothèques spécifiques pour la visualisation des données, par exemple, Matplotlib, seaborn, etc. Vous pouvez faire n'importe quel type de tableaux et de graphiques avec eux.

02. Zézayer

Parmi tous les autres langages d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique, Lisp est le plus ancien. Il existe depuis 1958. Le langage est centré sur l'IA et il est très utilisé dans le développement de l'IA. Lisp n'est ni facile ni rapide. Mais dans le cas de l'IA, elle fait le travail. De plus, il est réputé car il se concentre fortement sur l'architecture.

Il existe différents points de vue sur la beauté de ce langage, et de nombreux programmeurs modernes le voient comme « des yeux ouvrants » ou même « éclairant ». Bien que la popularité de Lisp ne ressemble pas à celle de Python, C++, Javascript, les gens l'utilisent toujours dans des besoins spécifiques d'Al.

Principales caractéristiques de Lisp

• Il s'adapte facilement aux solutions aux besoins uniques. Le langage prend également en charge le prototypage rapide.
• Lisp est indépendant de la machine. Cela signifie qu'il fonctionne sur presque tous les types d'ordinateurs ayant des propriétés matérielles.
• Permet de mettre à jour les programmes dynamiquement. Il fournit un débogage de haut niveau.
• Fournit un système de macros pratique.
• Il fournit une large gamme de types de données tels que des structures, des listes, des objets, des vecteurs, des tableaux ajustables, des tables de hachage et des symboles.

03. R : Un langage statistique

En matière de calcul statistique, le premier langage qui me vient à l'esprit est R. L'apprentissage automatique est essentiellement l'application des statistiques et des mathématiques. R est tout simplement le meilleur langage de programmation dans les calculs statistiques. Les gens l'utilisent également pour la visualisation des données.

R a une ligne de commande. De plus, il a des IDE comme RStudio et Jupyter. Ils se concentrent sur la facilité d'utilisation et offrent différentes ressources pour gérer vos bibliothèques ou dessiner des diagrammes sophistiqués.

Principales caractéristiques de R

• Le logiciel R est open-source. Il est gratuit et peut être modifié et adapté selon les exigences de l'utilisateur et du projet.
• Le langage peut produire des graphiques statiques et une visualisation de haute qualité.
• Un grand nombre d'utilisateurs donne une grande communauté.
• Le réseau complet d'archives R ou CRAN propose plus de dix mille packages pour résoudre les problèmes d'apprentissage automatique.
• Le langage n'a pas besoin de compilateur car c'est un langage interprété.

04. Prologue

Prolog a été créé en 1960. Son abréviation est « Programmation en logique.” Le langage est un peu différent des autres langages de programmation AI et ML. C'est un langage logique qui n'est pas comme les langages classiques pour l'IA. Le backtracking automatique est un outil de base de Prolog. La correspondance des motifs aussi. Lorsqu'ils choisissent d'apprendre les langages de programmation d'IA, tous les programmeurs d'IA n'optent pas pour Prolog.

Principales caractéristiques de Prolog

• Prolog peut gérer la récursivité et les listes naturellement. Il donne à la langue un privilège supplémentaire.
• Cela fonctionne très bien dans le traitement du langage naturel. Le premier chatbot, ELIZA, a été développé avec prolog.
• Le langage est de nature déclarative. Il exprime la logique dans les relations, représentées comme des faits et des règles.
• L'environnement de développement intégré Visual Prolog est l'IDE de Prolog. Vous pouvez créer des applications et les tester en les utilisant.
• Le compilateur Visual Prolog est un compilateur optimisé, ce qui rend la compilation de code pratique.

05. Julia

Il existe de nombreux langages de programmation en Intelligence Artificielle et Machine Learning dans ce domaine. Mais aucun d'entre eux n'est à la fois simple et efficace. Cependant, Julia est différente dans ce cas. Julia est rapide et sa syntaxe est comparable. Pouvez-vous imaginer un langage rapide comme C et une syntaxe aussi simple que Python? Eh bien, Julia l'a. C'est pourquoi de nombreux data scientists envisagent d'utiliser Julia dans le domaine de l'IA.

Principales caractéristiques de Julia

• Utilisé dans l'analyse des données IoT. Plusieurs systèmes intelligents ont déjà été construits en l'utilisant.
• Très pratique pour reconnaître les motifs et traiter les images.
• L'analyse de rentabilisation la plus importante pour Julia est qu'il s'agit d'un langage dynamique proche de Python, mais qui rivalise avec les langages statiques en termes d'efficacité.
• Dans Julia, vous pouvez appeler le code objet C à tout moment.

06. C++ pour l'IA et l'apprentissage automatique

S'il y avait une compétition marathon entre les langages de programmation, C++ serait le premier. Il détient le titre de "Le langage de programmation le plus rapide.« Ce sont les développeurs qui l'utilisent pour créer des jeux, des applications et des moteurs de recherche. Ce langage de programmation d'IA a principalement été utilisé pour créer des systèmes cloud, des systèmes bancaires et des logiciels d'entreprise. En particulier, C++ dispose de bibliothèques disponibles pour l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones dans la programmation d'IA qui facilitent l'exécution plus rapide d'algorithmes complexes.

Principales caractéristiques de C++

• Il utilise des objets lors de la programmation. Les objets vous aident à résoudre les problèmes concernant la structure des données, l'encapsulation des données et le polymorphisme.
• Le langage est indépendant de la machine. Le même code s'exécute dans tous les types de système d'exploitation.
• C++ est un langage basé sur un compilateur. C'est pourquoi la langue est plus rapide que la plupart des autres langues.
• Le langage utilise des pointeurs. L'allocation dynamique de mémoire est possible grâce à cet attribut.
• Le contexte du C++ est très simple. C'est pourquoi les débutants choisissent la langue pour apprendre à programmer.

07. Java

Java est le langage de programmation le plus utilisé au monde.  Beaucoup de gens l'utilisent pour le développement de l'IA. Il est facile à déployer sur diverses plates-formes grâce à sa technologie de machine virtuelle. Cela signifie que vous n'avez pas à le compiler à nouveau une fois écrit et compilé sur une plate-forme. Ce principe est appelé le « WORA » (Once Written Read/Run Anywhere).

Principales caractéristiques de Java

• Java a une bibliothèque d'apprentissage automatique. Vous pouvez créer des modèles basés sur l'apprentissage automatique et l'IA à l'aide des bibliothèques.
• Le langage est un langage de programmation orienté objet fort qui permet de résoudre des problèmes complexes.
• Il aide au développement de systèmes sans virus et sans falsification avec la fonctionnalité Java stable. Les techniques d'authentification sont basées sur le cryptage à clé publique.
• Le compilateur Java est indépendant de l'architecture. Vous pouvez exécuter le code compilé sur de nombreux processeurs.
•  Cette fonctionnalité de conception permet aux développeurs de créer des applications immersives qui peuvent fonctionner sans problème.

08. Haskell

Haskell est le choix de nombreuses personnes pour créer des modèles d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique. Il a des attributs tels que la liste, l'évaluation paresseuse et LogicT. Le langage fournit une structure de données infinie, ce qui est excellent pour les arbres de recherche. Les fonctionnalités du langage lui permettent d'être utilisé dans l'IA et le ML. Au début, beaucoup trouvent perturbant de travailler avec des graphiques, ce qui est le seul inconvénient du langage.

Principales caractéristiques de Haskell

• Il dispose d'un système de gestion automatique de la mémoire qui assure la sécurité de la mémoire.
• Le langage a une fonction de récupération de place. La fonctionnalité le rend approprié pour une productivité plus élevée des développeurs.
• Haskell prend en charge l'inspection et la génération de l'arbre de syntaxe abstraite du programme.
• Il a une fonction appelée Template Haskell et est utilisé pour tester le temps de compilation et automatiser la génération de passe-partout.

09. Scala pour l'apprentissage automatique

Quand il s'agit de coder, beaucoup de gens détestent Java à cause de ses caractéristiques gonflées et distrayantes - et c'est tout à fait normal. Cependant, le développeur a créé Scala pour créer un langage ayant les bons côtés de Java tout en évitant ses mauvais côtés. Le langage est compatible avec les bibliothèques Java. En conséquence, il a un système de type statique. Contrairement à Python, c'est un langage compilé qui accélère l'exécution du code. Scala possède de nombreuses fonctionnalités qui valent la peine d'être utilisées comme langage de programmation d'intelligence artificielle.

Principales caractéristiques de Scala

• Bien que le langage manque de flexibilité et de liberté comme Python, il est extrêmement stable.
• Scala est un langage de programmation d'entreprise, et il est utile lorsqu'il s'agit de créer des applications basées sur le Big Data qui mâchent d'énormes quantités de données.
• Dans Scala, vous n'avez pas besoin de mentionner spécifiquement le type de données et le type de retour de fonction. La Scala est assez intelligente pour en déduire le formulaire de données.
• La langue applique le principe d'immuabilité. Les variables sont immuables. Immuable implique que vous ne pouvez pas changer sa valeur.
• Scala fournit la bibliothèque standard qui inclut le modèle d'acteur. En utilisant l'acteur, vous pouvez écrire du code de concurrence.

dix. AIML

AIML est abrégé en langage de balisage d'intelligence artificielle. Il s'agit essentiellement d'un langage basé sur XML. Il est généralement utilisé pour créer des agents logiciels en langage naturel. AIML permet de développer des interfaces humaines. La langue n'est pas si complexe. Vous pouvez l'entretenir assez facilement.

Principales caractéristiques d'AIML

• La plus grande utilisation d'AIML est la création de Chatterbots et la reconnaissance de formes.
• Le langage peut gérer plusieurs robots à la fois.
• Vous pouvez l'utiliser avec Python pour créer un logiciel d'IA.
• C'est tout simplement le roi du traitement du langage naturel.

Enfin, des aperçus

Je suppose que maintenant vous avez réalisé les potentiels infinis de l'IA et les opportunités qu'elle peut apporter. L'IA et le ML apportent un changement considérable à chaque secteur et industrie. Le prochain âge est l'âge de l'IA. Le temps n'est pas loin où vous verrez des voitures autonomes où que vous regardiez. C'est pourquoi vous devez connaître l'IA et apprendre les langages de programmation d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique.

Nous avons répertorié les meilleurs langages de programmation ML et AI dans cet article. Il est maintenant de votre devoir de choisir une langue en fonction de vos besoins. L'article vous aidera à sélectionner un langage approprié pour l'IA et le ML. Mais encore, il peut y avoir des points manquants. Faites-nous savoir si vous pensez à quelque chose qui pourrait être ajouté. Bienvenue dans le monde de l'IA!