Aprenda as 10 melhores linguagens de programação essenciais para PNL e IA
As ciências de inteligência artificial (IA) e processamento de linguagem natural (PNL) estão se desenvolvendo rapidamente e mudando a face da tecnologia. Linguagens de programação são essenciais para essa mudança porque fornecem aos desenvolvedores as ferramentas necessárias para criar sistemas complexos de IA e PNL. Vários recursos fornecidos por essas linguagens facilitam a execução de algoritmos complexos, a análise de dados, a criação de modelos de aprendizado de máquina e muito mais. Por esta razão, aprender estes habilidades de programação é necessário para qualquer pessoa que queira contribuir significativamente para IA e PNL. As 10 principais linguagens de programação para IA e PNL estão listados abaixo, classificados por popularidade, pontos fortes e desvantagens.
1. Pitão:
Python é uma linguagem amplamente utilizada em IA e PNL devido à sua facilidade de uso e adaptabilidade. Muitos paradigmas de programação são suportados por sua extensa biblioteca, que inclui TensorFlow, PyTorch e NLTK. Isso permite uma variedade de métodos de IA e PNL. Python é a melhor linguagem para iniciantes e especialistas devido à sua gramática de alto nível e vibrante comunidade de desenvolvedores. Projetos notáveis de IA e PNL, como o GPT-3 da OpenAI e o BERT do Google, utilizam-no.
2.Java:
Java é uma escolha popular para IA e PNL devido ao seu desempenho, portabilidade e escalabilidade. É uma linguagem compilada de tipo forte, rápida e segura. É compatível com Java Virtual Machine (JVM), que permite operação multiplataforma. O desenvolvimento de IA e PNL é facilitado por bibliotecas como Stanford CoreNLP e Deeplearning4j. Java possui uma enorme comunidade de desenvolvedores e um ambiente estável, tornando-o perfeito para aplicativos web e corporativos. Projetos como Apache OpenNLP e Apache Lucene o utilizam.
3. C++:
C++ é uma forte opção para IA e PNL devido à sua reputação de velocidade, controle e eficiência. Por ser compilado e de baixo nível, a utilização da memória e da CPU pode ser otimizada. Operações avançadas de IA e PNL são possíveis pela manipulação direta da memória. As bibliotecas que facilitam o desenvolvimento incluem TensorFlow e Caffe. A execução rápida e uma ampla gama de recursos tornam o C++ uma excelente escolha para aplicativos de alto desempenho. Projetos como o Cognitive Toolkit da Microsoft e o TensorFlow do Google também o utilizam.
4.JavaScript:
JavaScript é amplamente utilizado na web e devido à sua interatividade, é uma linguagem flexível para IA e PNL. Os aplicativos responsivos suportam vários paradigmas. O desenvolvimento é facilitado por bibliotecas como Brain.js e TensorFlow.js. JavaScript oferece uma solução multiplataforma com uma comunidade de desenvolvimento próspera, tornando-o ideal para aplicativos online e móveis. Ele é utilizado em iniciativas como o Watson Assistant da IBM e o Teachable Machine do Google.
5. Júlia:
A linguagem de alto nível Julia é promissora para IA e PNL devido ao seu desempenho e design. Embora seja mais rápido que Fortran e C, sua sintaxe expressiva permite uma programação compacta. O desenvolvimento é facilitado por bibliotecas como TextAnalysis e Flux. Julia é uma solução contemporânea adequada para computação científica e possui uma comunidade de desenvolvedores em expansão. Projetos como Genie e JuliaText o utilizam.
6. LISP:
A manipulação da estrutura de dados é um recurso bem conhecido do LISP, uma das primeiras linguagens para IA e PNL. Facilita uma variedade de técnicas de IA e PNL, apoiando vários paradigmas. A modificação da sintaxe é possível para aplicações mais expressivas graças à sua capacidade macro. O desenvolvimento é auxiliado por bibliotecas como OpenCog e AllegroGraph. LISP é a solução perfeita para pesquisa em IA, pois é flexível e possui uma comunidade de desenvolvimento vibrante. Projetos como Siri e Cyc o utilizam.
7.R:
A linguagem interpretada de alto nível R é amplamente utilizada em IA e PNL, particularmente em análise e visualização de dados. Suporta vários paradigmas. As bibliotecas que ajudam no desenvolvimento são Tidyverse e Caret. R é a ferramenta perfeita para computação estatística porque é completa e possui uma comunidade vibrante de desenvolvedores. É utilizado em projetos TidyModels e RStudio.
8. Rubi:
Ruby é uma linguagem de alto nível perfeita para IA e PNL devido à sua gramática expressiva. Vários paradigmas são suportados, permitindo um design flexível de aplicações. O desenvolvimento é facilitado com bibliotecas como Ruby-ML e Ruby on Rails. Ruby oferece uma solução simples e uma comunidade amigável de desenvolvedores, tornando-o perfeito para aplicações online. É empregado em projetos do Twitter e GitHub.
9. Rápido:
Swift é uma linguagem contemporânea que está se expandindo rapidamente. Devido aos seus recursos e desempenho, é perfeito para IA e PNL. Ele fornece segurança e velocidade como uma linguagem compilada e bem digitada. Ele atende a uma ampla base de usuários e é neutro em termos de plataforma. O desenvolvimento é facilitado por bibliotecas como Core ML e Swift for TensorFlow. Swift tem uma comunidade de desenvolvimento vibrante e é perfeita para aprendizado de máquina e aplicativos móveis. Projetos como o Face ID da Apple e o Siri fazem uso dele.
10. Prólogo:
Lógica, inferência e recursos fazem do Prolog uma das linguagens de programação mais especializadas e distintas para IA e PNL. Com a ajuda de fatos, regras e consultas, Prolog, que significa PROgramming in LOGic, pode expressar e resolver problemas com IA e PNL. Diferentes soluções de IA e PNL podem ser possíveis graças ao suporte do Prolog para muitos paradigmas, incluindo programação declarativa, relacional e de restrição. SWI-Prolog, ECLiPSe, ClioPatria e ProNTo são apenas algumas das bibliotecas e estruturas de IA e PNL disponíveis no Prolog. Para conhecimento, o Prolog é perfeito.
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