Serpientes, letras y café: los mejores lenguajes para la IA

La IA ahora se utiliza en la atención médica, la banca, la manufactura y más. Las soluciones de IA requieren conocimientos y tecnologías avanzados. Por eso es tan importante que elija el lenguaje de programación adecuado. Si bien todos los lenguajes pueden usarse potencialmente para crear modelos avanzados de aprendizaje automático, los requisitos computacionales tienden a favorecer algunos lenguajes de programación sobre otros.

Comencemos con una advertencia: este artículo no trata de elegir un ganador claro, ni de convencer a la gente de que el idioma que han elegido es terrible. Cada idioma tiene sus propias fortalezas y debilidades, y un buen desarrollador de software podrá resolver cualquier problema que surja en función de sus habilidades y experiencia.

En otras palabras, si su equipo ya es experto en un idioma específico, no persiga nuevas tendencias. En lugar de ello, concéntrese en cultivar sus habilidades y encontrar soluciones dentro de ese marco. Solo busque nuevas soluciones cuando quede claro que su ecosistema actual no puede resolver el problema en cuestión.

Hoy queremos hablar de Python, C++, Java y Julia. Todos son famosos, todos se usan de manera consistente y todos son lenguajes de programación de IA increíbles. ¿Cuál deberías elegir? Veamos si podemos ayudarle a tomar esa decisión.

Python: el lenguaje de la IA

Si bien es realmente difícil definir la popularidad de un marco o lenguaje de programación, puedo decir cómodamente que Python es probablemente el lenguaje más utilizado en el aprendizaje automático y la IA (y como Pythonista, esa es una colina por la que estoy dispuesto a morir). Este lenguaje dinámico de alto nivel es un estándar de la industria de la ciencia de datos debido a sus grandes bibliotecas de soporte y su rápida creación de prototipos sin sacrificar el rendimiento debido a su sintaxis simple.

Los paquetes de código abierto de Python, como TensorFlow, Keras, PyTorch y Scikit-learn, permiten a los desarrolladores diseñar algoritmos complicados con menos líneas de código que otros lenguajes. Admite aplicaciones sofisticadas y es fácil de usar para no expertos. De hecho, la sintaxis es tan fácil de usar que puedo mostrar mi código de forma segura a un cliente y saber que puedo tener una buena idea de lo que estoy haciendo.

Las ventajas de Python sobre los lenguajes populares

• Debido a sus capacidades de procesamiento de texto, Python puede manejar grandes cantidades de datos no estructurados, que utilizan los modelos de aprendizaje automático.
• La simplicidad de Python acelera las iteraciones del pensamiento de diseño y reduce los errores durante el desarrollo.
• La activa comunidad de Python proporciona abundante documentación en todos los niveles, lo que hace que el aprendizaje sea fácil para los principiantes y eficiente para los expertos a la hora de abordar problemas complejos.
• Python es más fácil de usar que otros lenguajes populares. Python es más accesible que C++ debido a su sintaxis simple.
• El shell interactivo de Python permite a los desarrolladores probar el código sin compilarlo.
• La compatibilidad con la biblioteca Python es otra ventaja para las aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
• Los desarrolladores pueden reutilizar código de muchas bibliotecas. TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn y OpenCV son populares.
• Finalmente, Python se usa ampliamente en desarrollo web y ciencia de datos. Por lo tanto, muchos tutoriales gratuitos te ayudarán a aprender rápidamente incluso si no tienes ningún conocimiento de programación.

No puedo enfatizar lo simple que es Python en comparación con otras alternativas del mercado. Al sacrificar cierta maniobrabilidad en términos de gestión de memoria, proporciona una sintaxis concisa que permite a los desarrolladores centrarse en la resolución de problemas en lugar de en los detalles del lenguaje. Incluso los no programadores pueden aprender.

Las numerosas bibliotecas y marcos de Python aceleran el desarrollo de la IA. Estas tecnologías proporcionan soluciones listas para usar para tareas típicas como análisis de datos, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora, robótica, etc., lo que reduce el tiempo necesario para crear aplicaciones sofisticadas.

Gran comunidad de desarrolladores

La popularidad de Python ha generado una importante comunidad de desarrolladores capacitados que brindan fragmentos de código, tutoriales y otras herramientas para principiantes en IA y solucionadores de problemas. Esta comunidad soluciona errores constantemente y crea nuevas bibliotecas y marcos.

Esto en sí mismo es fantástico, pero si se tiene en cuenta el enorme esfuerzo que han realizado empresas de tecnología como Google y Microsoft para contribuir a bibliotecas de aprendizaje automático de Python como TensorFlow, es difícil no recomendarlo como solución.

Interoperabilidad

La compatibilidad multiplataforma de Python permite a los programadores escribir código en un sistema operativo y ejecutarlo en otro sin modificaciones. Esto simplifica la colaboración global y entre entornos para los desarrolladores. C++ y otros lenguajes requieren recompilación al cambiar de plataforma, lo que ralentiza a los equipos ágiles.

Uso flexible

Python se puede utilizar para crear proyectos de análisis de datos que analizan bases de datos masivas y aplicaciones de visión por computadora en tiempo real que analizan imágenes o videos. Esta amplia aplicabilidad le permite cambiar fácilmente entre conjuntos de habilidades una vez que las aprende.

En general, Python es una opción ideal para desarrollar aplicaciones de IA debido a su simplicidad, facilidad de uso, amplio uso en la industria y amplio soporte a través de sus comunidades en línea. Puede manejar aplicaciones y proyectos de investigación a nivel empresarial sin perder funcionalidad, lo que lo convierte en una opción ideal para muchas empresas que ingresan al espacio de la IA. Definitivamente vale la pena considerar adoptar este lenguaje.

C++

Pregúntele incluso al fanático más ferviente de Python cuál es el mayor inconveniente de nuestro lenguaje favorito y tendrá que estar de acuerdo, lamentablemente, en que Python es extremadamente lento. Esa es la desventaja de su facilidad de uso, y aunque en muchos casos de uso la diferencia no es lo suficientemente significativa, si el rendimiento es un problema, quizás quieras buscar en otra parte, como C++, el centro neurálgico de los lenguajes de programación.

C++ es lo más parecido posible al código de máquina sin trabajar con ensamblador. Este lenguaje compilado de bajo nivel es, de una forma u otra, la base de todos los sistemas operativos del mercado, junto con C y ensamblador. Notoriamente complejos, los fanáticos de C++ citarán algoritmos de alto rendimiento con administración de memoria de bajo nivel como el caso de uso más frecuente del lenguaje, ¡siempre que sepas lo que estás haciendo!

La característica fundamental de C++ es su capacidad para optimizar la ejecución de código mediante técnicas de gestión de memoria de bajo nivel, como el acceso directo mediante punteros, que proporcionan un gran control sobre el consumo de recursos, algo esencial cuando se trabaja con flujos de datos en tiempo real. Sus rápidos cálculos lo hacen ideal para aplicaciones sensibles a la latencia, como visión por computadora y robótica.

Ventajas de C++ sobre los lenguajes populares

• Optimizaciones a nivel del sistema: SLO permite a C++ crear software altamente optimizado que utiliza completamente el hardware, lo que genera resultados más rápidos.
• Interoperabilidad : C++ es uno de los pocos lenguajes de programación que puede operar en todas las plataformas, lo que lo hace adaptable porque puedes desarrollar tu código una vez y migrarlo entre sistemas operativos. Eso sí, ten en cuenta que el código debe recompilarse para cada plataforma.
• Multiproceso: C++ admite procesos multiproceso para computación paralela.
• Más rápido que las alternativas: C++ contiene código compilado. C++ es ideal para aplicaciones en tiempo real con baja latencia, como vehículos autónomos o robótica.
• Gestión eficiente de la memoria: C++ permite al programador asignar y administrar memoria. Esto optimiza el uso de la memoria y permite a los desarrolladores adaptar el rendimiento del programa a las necesidades de la aplicación.
• Fácil integración de hardware: C++ se puede integrar fácilmente con componentes de hardware como microcontroladores o sensores, lo que lo convierte en una buena opción para sistemas integrados que utilizan algoritmos de aprendizaje automático.
• Funciones avanzadas de desarrollo de algoritmos: las plantillas, la sobrecarga de operadores y el procesamiento paralelo facilitan el desarrollo de algoritmos complicados en el lenguaje.
• Gran comunidad de usuarios y bibliotecas: muchos usuarios apoyan y contribuyen a bibliotecas de código abierto que simplifican el desarrollo de aplicaciones de IA con aprendizaje automático.

C++ es una herramienta artesanal orientada a objetos; Es similar a los legendarios violines Stradivarius porque, en las manos adecuadas, puede producir resultados impresionantes. Al final, no es el instrumento, sino el artista. Para los inexpertos, C++ tiene innumerables problemas potenciales porque no te toma de la mano, pero para una persona que realmente entiende la arquitectura subyacente de un sistema informático, le da un control casi absoluto sobre cada parte del proceso.

Java: lenguaje amigable para los negocios

Java tiene ventajas sobre Python y C++ para la IA. Java, un lenguaje de programación orientado a objetos de propósito general, es eficiente tanto en ciencia de datos como en aprendizaje automático. Es un lenguaje muy detallado que ganó fuerza en los años 90 gracias a su lema: Escribe una vez, ejecuta en cualquier lugar .

La máquina virtual Java fue una poderosa solución al problema de tener que reescribir y recompilar código según la plataforma. Con su adopción masiva y su rico ecosistema, Java se ha convertido en un estándar de la industria en todo el mundo.

Los SDK de Java se actualizan prácticamente anualmente, lo que permite mejoras continuas en las métricas de optimización basadas en los últimos estándares/puntos de referencia de la industria, estableciendo nuevos estándares a lo largo del tiempo y haciendo que Java sea adecuado para soluciones de software de análisis de big data de nivel de producción. Puedo decir con la máxima confianza que Java tiene uno de los mejores canales de desarrollo del mercado.

Otros beneficios incluyen:

• Java admite aplicaciones empresariales a gran escala. Su éxito se debe a su arquitectura de desarrollo de software independiente de la plataforma, que facilita a los desarrolladores la creación de programas que funcionan en Windows, Mac OS y Linux.
• El soporte de programación multiproceso de Java permite a los desarrolladores utilizar arquitecturas de hardware modernas.
• Otro punto a su favor es que tiene un procesamiento más rápido y una mejor gestión de la memoria con una menor complejidad involucrada.
• En cuanto a ciberseguridad, Java es ideal. Los desarrolladores pueden proteger sus aplicaciones con su sólida infraestructura de seguridad, que incluye verificación y cifrado de códigos de bytes.

La adaptabilidad de Java lo hace perfecto para modelos de aprendizaje automático de alta precisión. El marco de código abierto Deep Learning 4 Java (DL4J) crea modelos populares de aprendizaje profundo, como las redes neuronales artificiales (ANN). Las funciones de nivel empresarial mencionadas anteriormente son ideales para crear sistemas de inteligencia artificial complicados en grandes empresas. Java se puede combinar con marcos de procesamiento de datos escalables como Apache Hadoop o Apache Spark para construir sistemas de inteligencia artificial a gran escala y en tiempo real.

DL4J utiliza la informática distribuida Hadoop para escalar bien. Esta biblioteca es más rápida que TensorFlow y PyTorch ya que tiene mejor soporte para el procesamiento de GPU (no mucho). Además de las ANN, las bibliotecas Weka y Massive Online Analysis proporcionan implementaciones de algoritmos de aprendizaje automático prediseñados.

Python sigue siendo más popular que Java entre los investigadores que trabajan en modelos de aprendizaje profundo de vanguardia o en la creación rápida de prototipos de nuevas ideas. Aun así, dada la necesidad de las empresas de soluciones escalables, habrá casos de uso en los que las empresas prefieran las preferencias de idioma a la producción; en otras palabras, soluciones de implementación creadas con tecnologías basadas en JDK.

En resumen, las potentes bibliotecas, herramientas y marcos de Java para procesar eficazmente grandes conjuntos de datos y proporcionar escalabilidad y seguridad probadas en el tiempo lo hacen perfecto para crear sistemas de inteligencia artificial de nivel empresarial.

Las aplicaciones empresariales han utilizado Java durante décadas. Su potencial de desarrollo e investigación en IA es creciente. La IA utiliza Java de las siguientes maneras:

• Marcos de aprendizaje automático : los marcos de aprendizaje automático (ML) le ayudan a crear y entrenar modelos. DL4J basado en Java es un ejemplo. Puede procesar conjuntos de datos masivos con Hadoop y otras herramientas de big data.
• Procesamiento del lenguaje : el procesamiento del lenguaje natural (NLP) ayuda a las máquinas a comprender el lenguaje humano. OpenNLP tiene modelos prediseñados para segmentación de oraciones, tokenización, reconocimiento de entidades con nombre y más. Stanford NLP proporciona etiquetado de partes del discurso, reconocimiento de entidades nombradas, resolución de correferencias y análisis de sentimientos.
• Robótica : la robótica combina la ingeniería mecánica, la ingeniería eléctrica y la informática para construir robots que puedan realizar diversos trabajos con una mínima intervención humana. La biblioteca cliente Java del Robot Operating System admite lenguajes de programación Java, lo que ha ayudado en el desarrollo de la robótica.
• Procesamiento de Big Data : para aprender de grandes cantidades de datos de diversas fuentes y formatos, los algoritmos de IA necesitan un canal sólido que los respalde. Los marcos de Java Big Data pueden manejar grandes cantidades de datos sin fallar ni ralentizarse.
• Visión por computadora : La visión por computadora (CV) permite a las máquinas interpretar imágenes y videos como lo hacen los humanos. La biblioteca de visión por computadora de código abierto (OpenCV) de Java fue fundada por Intel Labs y actualmente es aportada por innumerables personas en todo el mundo bajo GPLv2.
• Análisis de datos : el análisis de datos utiliza enfoques estadísticos para encontrar patrones en los datos recopilados. Debido a su versatilidad y facilidad de uso, la biblioteca Weka, una colección de algoritmos de aprendizaje automático, es ampliamente utilizada por investigadores de todo el mundo para el análisis de datos en Java.

Julia: una recién llegada prometedora en informática científica y aprendizaje automático

Julia es un lenguaje de secuencias de comandos dinámico de alto nivel emergente con elementos de diseño similares a MATLAB, R y Python, pero con una potencia computacional mejorada como la de los lenguajes de programación de sistemas de nivel inferior como C++. Los equipos de investigación están interesados ​​en Julia porque permite la creación rápida de prototipos y bases de codificación sólidas para optimizaciones de diseño posteriores. Julia es cada vez más popular en todos los entornos, especialmente en el académico.

¿Por qué Julia se adapta al desarrollo de la IA? Julia funciona como lenguajes de programación compilados de bajo nivel como C/C++, lo que permite un tiempo de ejecución más rápido y requiere menos asignaciones de memoria manuales, lo que hace que el código sea "más limpio" de lo esperado en los estilos de secuencias de comandos tradicionales. Muchas disciplinas de ingeniería, como la dinámica de fluidos, apoyan firmemente a Julia porque existen pocas alternativas.

El rendimiento de Julia la hace ideal para tareas informáticas de alto rendimiento como ML. Julia admite computación distribuida, subprocesos múltiples, memoria compartida y aceleración de GPU, lo que la hace ideal para cálculos paralelos a gran escala. Maneja grandes conjuntos de datos sin ralentizarse.

Julia tiene muchas bibliotecas de aprendizaje automático y computación científica de alta calidad, como Flux.jl para aprendizaje profundo, JuMP.jl para optimización matemática y DataFrames.jl para tablas de datos. Las comunidades han contribuido con más de 1900 paquetes al repositorio de paquetes oficial para desarrollar estas bibliotecas.

El bucle Leer-Evaluar-Imprimir de Julia permite a los investigadores crear prototipos de su código y obtener comentarios instantáneos. La sintaxis concisa y fácil de leer de Julia reduce el tiempo de desarrollo en comparación con C++ o Java.

Algunos de sus principales beneficios incluyen:

• Velocidad : la compilación justo a tiempo (JIT) de Julia ejecuta programas casi tan rápido como C o Fortran. Es ideal para aplicaciones que consumen muchos recursos, como técnicas de aprendizaje automático.
• Flexibilidad : Julia admite paradigmas de programación procedimental, funcional y orientada a objetos. Los desarrolladores pueden resolver desafíos en el mismo idioma utilizando diferentes métodos.
• Soporte integrado: el soporte integrado de Julia para llamar a bibliotecas C y Fortran facilita la integración con el código existente.
• Procesamiento paralelo: Julia tiene una funcionalidad informática distribuida incorporada, que permite a los desarrolladores realizar cálculos en múltiples procesadores o máquinas sin software ni bibliotecas adicionales.
• Ecosistema rico: Julia ofrece un ecosistema creciente de paquetes para marcos de aprendizaje automático, bibliotecas de optimización, herramientas de visualización de datos y más.
• Comunidad: Julia también tiene una comunidad de desarrolladores dedicada. Por lo tanto, varios recursos en línea le enseñan a Julia cómo usarla en inteligencia artificial y ciencia de datos.

Conclusión: ¿En qué idioma deberías empezar tu próximo gran proyecto?

Seleccionar un lenguaje de programación para su proyecto de IA es difícil. Python, C++, Java y Julia son los principales lenguajes de programación de IA. Cada idioma tiene pros y contras.

Debido a su simplicidad y gran biblioteca, Python es el lenguaje de desarrollo de IA más popular. Su sintaxis de alto nivel agiliza la escritura de códigos complejos, lo que lo hace perfecto para análisis de datos y ML. Su curva de aprendizaje poco profunda lo convierte en un buen idioma para principiantes.

Sin embargo, C++ destaca en trabajos computacionalmente costosos como el procesamiento de imágenes y la visión por computadora. El acceso directo a la memoria permite a los desarrolladores crear código más rápido que Python o Java. Ofrece recursos de sistema y hardware de bajo nivel.

Java soporta bien las aplicaciones empresariales. Proporciona a los desarrolladores herramientas y bibliotecas para crear aplicaciones seguras, escalables y de gran escala. El manejo de excepciones de Java es ideal para aplicaciones orientadas a datos.

Julia es un lenguaje emergente para la informática científica y el aprendizaje automático. Los usuarios de MATLAB pueden empezar rápidamente porque su sintaxis es similar. El compilador JIT de Julia permite a los usuarios escribir código rápidamente sin cuellos de botella de rendimiento como Python.

Al diseñar una aplicación de IA, su lenguaje de programación debe cumplir sus objetivos. Python es un lenguaje popular y fácil de aprender. C++ es mejor por su velocidad, Java para soluciones de nivel empresarial y Julia por su rendimiento, facilidad de uso y computación científica.

Antes de elegir, considere lo siguiente:

1. Objetivos del proyecto : ¿Necesita un lenguaje de big data? ¿Crear una aplicación en tiempo real de alto rendimiento? Conocer los objetivos de tu proyecto te ayuda a elegir un idioma.
2. Recursos de soporte lingüístico : ¿Su idioma tiene tutoriales, bibliotecas y marcos adecuados? ¿Pueden suficientes desarrolladores codificar o depurar?
3. Limitaciones de tiempo : si tiene poco tiempo para desarrollar una solución de IA, elija un lenguaje con bibliotecas de alto nivel que sean fáciles de aprender.
4. Compatibilidad de plataforma : los idiomas funcionan mejor en todos los sistemas.
5. Presupuesto : Los costos de desarrollo del lenguaje de programación pueden influir en su elección.

En conclusión, el lenguaje de programación adecuado depende de su nivel de habilidad, los requisitos del proyecto, los recursos disponibles (como bibliotecas) y las preferencias personales. Dependiendo del propósito, cada lenguaje de programación tiene ventajas y desventajas para diseñar aplicaciones de IA. Al elegir un lenguaje de programación, considere todos estos criterios.

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