Cobras, cartas e café: as melhores linguagens para IA

A IA agora é usada em saúde, bancos, manufatura e muito mais. As soluções de IA exigem conhecimentos e tecnologias avançadas. É por isso que é tão importante que você escolha a linguagem de programação certa. Embora todas as linguagens possam ser potencialmente usadas para criar modelos avançados de aprendizado de máquina, os requisitos computacionais tendem a favorecer algumas linguagens de programação em detrimento de outras.

Vamos começar com uma advertência: este artigo não tem como objetivo escolher um vencedor claro, nem tem como objetivo convencer as pessoas de que o idioma de sua escolha é terrível. Cada linguagem tem seus próprios pontos fortes e fracos, e um bom desenvolvedor de software será capaz de navegar por quaisquer problemas que surjam com base em suas habilidades e experiência.

Ou seja, se sua equipe já é especialista em um idioma específico, não persiga novas tendências. Em vez disso, concentre-se em nutrir suas habilidades e encontrar soluções dentro dessa estrutura. Procure novas soluções apenas quando ficar claro que o seu ecossistema atual não pode resolver o problema em questão.

Hoje queremos falar sobre Python, C++, Java e Julia. Todos eles são famosos, todos são usados ​​​​de forma consistente e são linguagens de programação de IA incríveis. Qual você deve escolher? Vamos ver se podemos ajudá-lo a fazer essa escolha.

Python: a linguagem da IA

Embora seja realmente difícil definir a popularidade de uma estrutura ou linguagem de programação, posso dizer confortavelmente que Python é provavelmente a linguagem mais usada em aprendizado de máquina e IA (e como Pythonista, essa é uma colina pela qual estou disposto a morrer) . Esta linguagem dinâmica de alto nível é um padrão da indústria de ciência de dados devido às suas grandes bibliotecas de suporte e à sua rápida prototipagem sem sacrificar o desempenho devido à sua sintaxe simples.

Os pacotes de código aberto do Python, como TensorFlow, Keras, PyTorch e Scikit-learn permitem que os desenvolvedores projetem algoritmos complicados com menos linhas de código do que outras linguagens. Ele oferece suporte a aplicativos sofisticados e é fácil de usar para não especialistas. Na verdade, a sintaxe é tão amigável que posso mostrar meu código com segurança a um cliente e saber que posso ter uma boa ideia do que estou fazendo.

As vantagens do Python sobre as linguagens populares

• Devido às suas capacidades de processamento de texto, Python pode lidar com grandes quantidades de dados não estruturados, que os modelos de aprendizado de máquina usam.
• A simplicidade do Python acelera as iterações do design thinking e reduz erros durante o desenvolvimento.
• A comunidade ativa do Python fornece documentação abundante em todos os níveis, tornando o aprendizado fácil para iniciantes e eficiente para especialistas no tratamento de problemas complexos.
• Python é mais fácil de usar do que outras linguagens populares. Python é mais acessível que C++ devido à sua sintaxe simples.
• O shell interativo do Python permite que os desenvolvedores testem o código sem compilar.
• O suporte da biblioteca Python é outra vantagem para aplicações de IA e aprendizado de máquina.
• Os desenvolvedores podem reutilizar código de muitas bibliotecas. TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn e OpenCV são populares.
• Finalmente, Python é amplamente utilizado em desenvolvimento web e ciência de dados. Portanto, muitos tutoriais gratuitos ajudam você a aprender rapidamente, mesmo se você não tiver nenhum conhecimento de programação!

Não posso enfatizar o quão simples o Python é comparado a outras alternativas de mercado. Ao sacrificar alguma capacidade de manobra em termos de gerenciamento de memória, ele fornece uma sintaxe concisa que permite aos desenvolvedores se concentrarem na resolução de problemas em vez de nos detalhes da linguagem. Até mesmo não programadores podem aprender.

As muitas bibliotecas e estruturas do Python aceleram o desenvolvimento da IA. Essas tecnologias fornecem soluções prontas para tarefas típicas como análise de dados, aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, visão computacional, robótica, etc., diminuindo o tempo necessário para construir aplicações sofisticadas.

Grande comunidade de desenvolvedores

A popularidade do Python produziu uma comunidade significativa de desenvolvedores qualificados que fornecem trechos de código, tutoriais e outras ferramentas para iniciantes em IA e solucionadores de problemas. Esta comunidade está constantemente resolvendo bugs e criando novas bibliotecas e frameworks.

Isso por si só é fantástico, mas quando você leva em conta o enorme esforço que empresas de tecnologia como Google e Microsoft têm feito para contribuir para bibliotecas de aprendizado de máquina do Python, como o TensorFlow, é difícil não recomendá-lo como uma solução.

Interoperabilidade

A compatibilidade entre plataformas do Python permite que os programadores escrevam código em um sistema operacional e execute-o em outro sem modificação. Isso simplifica a colaboração global e entre ambientes para desenvolvedores. C++ e outras linguagens exigem recompilação ao trocar de plataforma, o que retarda as equipes ágeis.

Uso flexível

Python pode ser usado para construir projetos de análise de dados que analisam bancos de dados massivos e aplicativos de visão computacional em tempo real que analisam imagens ou vídeos. Essa ampla aplicabilidade permite alternar facilmente entre conjuntos de habilidades depois de aprendidas.

No geral, Python é a escolha ideal para o desenvolvimento de aplicações de IA devido à sua simplicidade, facilidade de uso, amplo uso na indústria e amplo suporte por meio de suas comunidades online. Ele pode lidar com aplicativos e projetos de pesquisa em toda a empresa sem perder funcionalidade, tornando-o uma escolha ideal para muitas empresas que estão entrando no espaço de IA. Definitivamente vale a pena considerar a adoção dessa linguagem.

C++

Pergunte até mesmo ao fã mais fervoroso de Python qual é a maior desvantagem de nossa linguagem favorita, e eles terão que concordar, lamentavelmente, que Python é extremamente lento. Essa é a desvantagem de sua facilidade de uso e, embora para muitos casos de uso a diferença não seja significativa o suficiente, se o desempenho for um problema, convém procurar outro lugar, como C++, a potência das linguagens de programação.

C++ é o mais próximo possível do código de máquina sem trabalhar com assembler. Essa linguagem compilada de baixo nível está, de uma forma ou de outra, subjacente a todos os sistemas operacionais no mercado, juntamente com C e assembler. Notoriamente complexo, os fãs de C++ citarão algoritmos de alto desempenho com gerenciamento de memória de baixo nível como o caso de uso mais frequente da linguagem, desde que você saiba o que está fazendo!

A característica fundamental do C++ é sua capacidade de otimizar a execução de código por meio de técnicas de gerenciamento de memória de baixo nível, como acesso direto via ponteiros, que proporcionam grande controle do consumo de recursos – essencial ao trabalhar com fluxos de dados em tempo real. Seus cálculos rápidos o tornam ideal para aplicações sensíveis à latência, como visão computacional e robótica.

Vantagens do C++ sobre linguagens populares

• Otimizações no nível do sistema: O SLO permite que o C++ crie software altamente otimizado que utiliza totalmente o hardware, resultando em resultados mais rápidos.
• Interoperabilidade: C++ é uma das poucas linguagens de programação que pode operar em todas as plataformas, tornando-a adaptável porque você pode desenvolver seu código uma vez e migrá-lo entre sistemas operacionais. Claro, tenha em mente que o código deve ser recompilado para cada plataforma.
• Multiencadeamento: C++ oferece suporte a processos multithread para computação paralela.
• Mais rápido que as alternativas: C++ contém código compilado. C++ é ideal para aplicações em tempo real com baixa latência, como carros autônomos ou robótica.
• Gerenciamento de memória eficiente: C++ permite ao programador alocar e gerenciar memória. Isso otimiza o uso da memória e permite que os desenvolvedores adaptem o desempenho do programa às necessidades do aplicativo.
• Fácil integração de hardware: C++ pode ser facilmente integrado a componentes de hardware como microcontroladores ou sensores, tornando-o uma boa escolha para sistemas embarcados que usam algoritmos de aprendizado de máquina.
• Recursos avançados de desenvolvimento de algoritmo: Modelos, sobrecarga de operadores e processamento paralelo facilitam o desenvolvimento de algoritmos complicados na linguagem.
• Grande comunidade de usuários e bibliotecas: Muitos usuários apoiam e contribuem para bibliotecas de código aberto que simplificam o desenvolvimento de aplicações de IA com aprendizado de máquina.

C++ é uma ferramenta artesanal orientada a objetos; é semelhante aos lendários violinos Stradivarius porque, nas mãos certas, pode produzir resultados inspiradores. No final das contas, não é o instrumento, mas o artista. Para os inexperientes, o C++ tem inúmeras minas terrestres de possíveis problemas porque não segura sua mão, mas para uma pessoa que realmente entende a arquitetura subjacente de um sistema de computador, dá a eles controle quase absoluto sobre todas as partes do processo.

Java: linguagem amigável para empresas

Java tem vantagens sobre Python e C++ para IA. Java, uma linguagem de programação orientada a objetos de uso geral, é eficiente tanto em ciência de dados quanto em aprendizado de máquina. É uma linguagem altamente detalhada que ganhou força nos anos 90 com base em seu lema: Escreva uma vez, corra em qualquer lugar.

A Java Virtual Machine foi uma solução poderosa para o problema de ter que reescrever e recompilar código dependendo da plataforma. Com sua adoção massiva e ecossistema rico, Java se tornou um padrão da indústria em todo o mundo.

Os Java SDKs são atualizados virtualmente anualmente, permitindo melhorias contínuas nas métricas de otimização com base nos mais recentes padrões/benchmarks do setor, estabelecendo novos padrões ao longo do tempo e tornando o Java adequado para soluções de software analítico de big data de nível de produção. Posso dizer com a maior confiança que Java possui um dos melhores pipelines de desenvolvimento do mercado.

Outros benefícios incluem:

• Java oferece suporte a aplicativos corporativos de grande escala. Seu sucesso decorre de sua arquitetura de desenvolvimento de software independente de plataforma, que torna mais fácil para os desenvolvedores criarem programas que operam em Windows, Mac OS e Linux.
• O suporte à programação multithread do Java permite que os desenvolvedores usem arquiteturas de hardware modernas.
• Outro ponto a seu favor é que possui processamento mais rápido e melhor gerenciamento de memória com menos complexidade envolvida.
• Em relação à segurança cibernética, Java é ideal. Os desenvolvedores podem proteger seus aplicativos com sua forte infraestrutura de segurança, que inclui verificação e criptografia de bytecode.

A adaptabilidade do Java o torna perfeito para modelos de aprendizado de máquina de alta precisão. A estrutura de código aberto do Deep Learning 4 Java (DL4J) cria modelos populares de aprendizado profundo, como redes neurais artificiais (ANNs). Os recursos de nível empresarial mencionados acima são ideais para a construção de sistemas complicados de IA em grandes empresas. Java pode ser combinado com estruturas de processamento de dados escaláveis, como Apache Hadoop ou Apache Spark, para construir sistemas de IA em grande escala e em tempo real.

O DL4J usa a computação distribuída do Hadoop para escalar bem. Esta biblioteca é mais rápida que TensorFlow e PyTorch, pois tem melhor suporte para processamento de GPU (não muito). Além das RNAs, as bibliotecas Weka e Massive Online Analysis fornecem implementações de algoritmos de aprendizado de máquina pré-construídos.

Python continua mais popular do que Java entre pesquisadores que trabalham em modelos de aprendizagem profunda de ponta ou na prototipagem rápida de novas ideias. Ainda assim, dada a necessidade das empresas por soluções escaláveis, haverá casos de utilização em que as empresas preferem preferências linguísticas em relação à produção, por outras palavras, soluções de implementação construídas com tecnologias baseadas em JDK.

Em resumo, as poderosas bibliotecas/ferramentas/estruturas do Java para processar efetivamente grandes conjuntos de dados e fornecer escalabilidade e segurança testadas pelo tempo o tornam perfeito para a construção de sistemas de IA de nível empresarial.

Os aplicativos empresariais usam Java há décadas. O seu potencial de desenvolvimento e investigação em IA está a crescer. AI usa Java das seguintes maneiras:

• Estruturas de ML: as estruturas de aprendizado de máquina (ML) ajudam a construir e treinar modelos. DL4J baseado em Java é um exemplo. Ele pode processar conjuntos de dados massivos com Hadoop e outras ferramentas de big data.
• Processamento de linguagem: O processamento de linguagem natural (PNL) ajuda as máquinas a compreender a linguagem humana. OpenNLP possui modelos pré-construídos para segmentação de frases, tokenização, reconhecimento de entidade nomeada e muito mais. Stanford NLP fornece marcação de classes gramaticais, reconhecimento de entidade nomeada, resolução de correferência e análise de sentimento.
• Robótica: A robótica combina engenharia mecânica, engenharia elétrica e ciência da computação para construir robôs que podem realizar vários trabalhos com o mínimo de intervenção humana. A biblioteca cliente Java do Robot Operating System oferece suporte a linguagens de programação Java, o que ajudou no desenvolvimento da robótica.
• Processamento de Big Data: para aprender com grandes quantidades de dados de diversas fontes e formatos, os algoritmos de IA precisam de um pipeline forte para apoiá-los. As estruturas de Big Data do Java podem lidar com grandes quantidades de dados sem travar ou desacelerar.
• Visão Computacional: A visão computacional (CV) permite que as máquinas interpretem imagens e vídeos como os humanos fazem. A Open Source Computer Vision Library (OpenCV) do Java foi fundada pelos laboratórios Intel e atualmente conta com contribuições de inúmeras pessoas em todo o mundo sob a GPLv2.
• Análise de dados: A análise de dados utiliza abordagens estatísticas para encontrar padrões nos dados coletados. Devido à sua versatilidade e facilidade de uso, a Biblioteca Weka, uma coleção de algoritmos de ML, é amplamente utilizada por pesquisadores em todo o mundo para análise de dados em Java.

Julia: uma promissora novata em computação científica e aprendizado de máquina

Julia é uma linguagem emergente de script dinâmico de alto nível com elementos de design semelhantes ao MATLAB, R e Python, mas com capacidade computacional aprimorada como a de linguagens de programação de sistema de nível inferior, como C++. As equipes de pesquisa estão interessadas no Julia porque ele permite prototipagem rápida e bases de codificação robustas para otimizações posteriores do projeto. Julia está se tornando mais popular em todos os ambientes, especialmente no meio acadêmico.

Por que Julia se adapta ao desenvolvimento de IA? Julia funciona como linguagens de programação compiladas de baixo nível, como C/C++, permitindo um tempo de execução mais rápido e exigindo menos alocações manuais de memória, tornando o código “mais limpo” do que o esperado dos estilos de script tradicionais. Muitas disciplinas de engenharia, como dinâmica de fluidos, apoiam fortemente Julia porque existem poucas alternativas.

O desempenho de Julia o torna ideal para tarefas de computação de alto desempenho, como ML. Julia suporta computação distribuída, multithreading, memória compartilhada e aceleração de GPU, tornando-a ideal para cálculos paralelos em grande escala. Ele lida com grandes conjuntos de dados sem desacelerar.

Julia tem muitas bibliotecas de computação científica e ML de alta qualidade, como Flux.jl para aprendizado profundo, JuMP.jl para otimização matemática e DataFrames.jl para tabelas de dados. As comunidades contribuíram com mais de 1.900 pacotes para o repositório oficial de pacotes para desenvolver essas bibliotecas.

O loop Read-Evaluate-Print de Julia permite que os pesquisadores criem protótipos de seu código e obtenham feedback instantâneo. A sintaxe concisa e fácil de ler de Julia reduz o tempo de desenvolvimento em comparação com C++ ou Java.

Alguns de seus principais benefícios incluem:

• Velocidade: a compilação just-in-time (JIT) de Julia executa programas quase tão rápido quanto C ou Fortran. É ideal para aplicativos que consomem muitos recursos, como técnicas de ML.
• Flexibilidade: Julia oferece suporte a paradigmas de programação orientada a objetos, funcional e processual. Os desenvolvedores podem resolver desafios na mesma linguagem usando métodos diferentes.
• Suporte integrado: O suporte integrado de Julia para chamar bibliotecas C e Fortran facilita a integração com o código existente.
• Processamento paralelo: Julia possui funcionalidade de computação distribuída integrada, permitindo que os desenvolvedores conduzam cálculos em vários processadores ou máquinas sem software ou bibliotecas extras.
• Ecossistema rico: Julia oferece um ecossistema crescente de pacotes para estruturas de ML, bibliotecas de otimização, ferramentas de visualização de dados e muito mais.
• Comunidade: Julia também tem uma comunidade de desenvolvedores dedicada. Portanto, vários recursos online ensinam Julia para uso em IA e ciência de dados.

Conclusão: em qual idioma você deve iniciar seu próximo grande projeto?

Selecionar uma linguagem de programação para o seu projeto de IA é difícil. Python, C++, Java e Julia são as principais linguagens de programação de IA. Cada idioma tem prós e contras.

Devido à sua simplicidade e grande biblioteca, Python é a linguagem de desenvolvimento de IA mais popular. Sua sintaxe de alto nível agiliza a escrita de códigos complexos, tornando-o perfeito para análise de dados e ML. Sua curva de aprendizado superficial o torna um bom idioma para iniciantes.

No entanto, C++ é excelente em trabalhos computacionalmente caros, como processamento de imagens e visão computacional. O acesso direto à memória permite que os desenvolvedores criem código mais rápido que Python ou Java. Ele oferece hardware e recursos de sistema de baixo nível.

Java suporta bem aplicativos corporativos. Ele fornece aos desenvolvedores ferramentas e bibliotecas para criar aplicativos seguros, escalonáveis ​​e de grande escala. O tratamento de exceções do Java é ideal para aplicativos orientados a dados.

Julia é uma linguagem emergente para computação científica e ML. Os usuários do MATLAB podem começar rapidamente porque sua sintaxe é semelhante. O compilador JIT de Julia permite que os usuários escrevam código rapidamente, sem gargalos de desempenho como o do Python.

Ao projetar um aplicativo de IA, sua linguagem de programação deve atender aos seus objetivos. Python é uma linguagem popular e fácil de aprender. C++ é melhor para velocidade, Java para soluções de nível empresarial e Julia para desempenho, facilidade de uso e computação científica.

Antes de escolher, considere o seguinte:

1. Metas do projeto: Precisa de uma linguagem de big data? Construindo um aplicativo em tempo real de alto desempenho? Conhecer os objetivos do seu projeto ajuda você a escolher um idioma.
2. Recursos de suporte a idiomas: Sua linguagem possui tutoriais, bibliotecas e estruturas adequadas? Desenvolvedores suficientes podem codificar ou depurar?
3. Limitações de tempo: Se você tem pouco tempo para desenvolver uma solução de IA, escolha uma linguagem com bibliotecas de alto nível e de fácil aprendizado.
4. Compatibilidade de plataforma: Os idiomas funcionam melhor em vários sistemas.
5. Orçamento: Os custos de desenvolvimento da linguagem de programação podem influenciar sua escolha.

Concluindo, a linguagem de programação certa depende do seu nível de habilidade, requisitos do projeto, recursos disponíveis (como bibliotecas) e preferências pessoais. Dependendo da finalidade, cada linguagem de programação tem prós e contras para projetar aplicativos de IA. Ao escolher uma linguagem de programação, considere todos esses critérios.

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