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Principais linguagens de programação para programadores de IA em 2020

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Em várias linguagens de programação, os engenheiros e cientistas da IA podem escolher a que melhor se adapta às necessidades de seu projeto.

Agora, a Inteligência Artificial se tornou parte integrante de nossas vidas diárias, com todos os benefícios que oferece em centenas de casos e situações de uso exclusivos , sem mencionar o quão simples e fácil tornou as coisas para nós.

Com o impulso nos últimos anos, a IA percorreu um longo caminho para ajudar as empresas a crescer e alcançar todo o seu potencial. Esses avanços na IA não seriam possíveis sem as principais melhorias nas linguagens de programação subjacentes .

Com o boom da IA, a necessidade de programadores e engenheiros eficientes e qualificados disparou junto com as melhorias nas linguagens de programação. Embora existam muitas linguagens de programação para você começar a desenvolver a IA, nenhuma linguagem de programação é uma solução completa para a programação da IA, pois vários objetivos exigem uma abordagem específica para cada projeto.

Python

Desenvolvido em 1991, em uma pesquisa realizada que mais de 57% dos desenvolvedores têm maior probabilidade de escolher o Python sobre C++ como sua linguagem de programação preferida para o desenvolvimento de soluções de IA. Sendo fácil de aprender, o Python oferece uma entrada mais fácil no mundo do desenvolvimento de IA para programadores e cientistas de dados.

Com o Python, você não apenas obtém excelente suporte da comunidade e um extenso conjunto de bibliotecas, mas também desfruta da flexibilidade fornecida pela linguagem de programação. Alguns dos recursos que você pode se beneficiar mais do Python são a independência de plataforma e estruturas abrangentes para Deep Learning e Machine Learning.

Exemplo de snippet de código Python:

import itertools

def iter_primes():
     # um iterador de todos os números entre 2 e + infinito
     numbers = itertools.count(2)

     # gera números primos
     while True:
         # get the first number from the iterator (always a prime)
         prime = numbers.next()
         yield prime

         # esse código cria iterativamente uma cadeia de
         # filtros ... um pouco complicado, mas pondere um pouco
         numbers = itertools.ifilter(prime.__rmod__, numbers)

for p in iter_primes():
    if p > 1000:
        break
    print p

Algumas de suas bibliotecas mais populares são

  • TensorFlow, para cargas de trabalho de aprendizado de máquina e trabalho com conjuntos de dados.
  • scikit-learn, para treinar modelos de aprendizado de máquina.
  • PyTorch, para visão computacional e processamento de linguagem natural.
  • Keras, como interface de código para cálculos e operações matemáticas de alta complexidade.
  • SparkMLlib, como a biblioteca Machine Learning do Apache Spark, facilitando o aprendizado de máquina para todos com ferramentas como algoritmos e utilitários.
  • MXNet, como mais uma biblioteca da Apache para facilitar os fluxos de trabalho de aprendizado profundo.
  • Theano, como a biblioteca para definir, otimizar e avaliar expressões matemáticas.
  • Pybrain, para poderosos algoritmos de aprendizado de máquina.
Fonte: https://octoverse.github.com/

Java

Java é considerada uma das melhores linguagens de programação do mundo e os últimos 20 anos de uso são uma prova disso.

Com sua alta facilidade de uso, natureza flexível e independência de plataforma, o Java foi usado para o desenvolvimento de IA de várias maneiras, continue lendo para saber sobre alguns deles:

  • TensorFlow: A lista de linguagens de programação suportadas do TensorFlow também inclui Java com uma API. O suporte não é tão rico em recursos quanto outros idiomas totalmente suportados, mas está lá e está sendo aprimorado rapidamente.
  • Kubeflow O Kubeflow facilita a implantação e o gerenciamento fáceis de pilhas de Machine Learning no Kubernetes, fornecendo soluções de ML prontas para uso.
  • OpenNLP O OpenNLP do Apache é uma ferramenta de aprendizado de máquina para processamento de linguagem natural.
  • Biblioteca de aprendizado de máquina Java O Java-ML fornece aos desenvolvedores vários algoritmos de aprendizado de máquina.
  • Neuroph A Neuroph possibilita o design de redes neurais usando a estrutura de código-fonte aberto de Java com a ajuda da Neuroph GUI.

Exemplo de snippet de código Java:

public class StandardDeviation {
    public static void main(String[] args) {
        double[] numArray = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 };
        double SD = calculateSD(numArray);

        System.out.format("Standard Deviation = %.6f", SD);
    }

    public static double calculateSD(double numArray[]) {
        double sum = 0.0, standardDeviation = 0.0;

        for(double num : numArray) {
            sum += num;
        }

        double mean = sum / 10;

        for(double num: numArray) {
            standardDeviation += Math.pow(num - mean, 2);
        }

        return Math.sqrt(standardDeviation / 10);
    }
}

Linguagem R

R foi criado por Ross Ihaka e Robert Gentleman, com a primeira versão lançada em 1995 . Atualmente sendo mantido pela equipe principal de desenvolvimento do R, R é a implementação da linguagem de programação S e ajuda no desenvolvimento de software estatístico e análise de dados.
As qualidades que estão tornando o R um bom ajuste para a programação de IA entre os desenvolvedores são:

O recurso fundamental de R ser bom em processar grandes números coloca-o em uma posição melhor que o Python com seu pacote NumPy relativamente não refinado.
Com R, você pode trabalhar em vários paradigmas de programação, como programação funcional, computação vetorial e programação orientada a objetos.

Alguns dos pacotes de programação AI disponíveis para R são:

  • Gmodels fornece uma coleção de várias ferramentas para ajuste de modelo
  • Tm, como uma estrutura para aplicativos de mineração de texto
  • RODBC como uma interface ODBC para R
  • OneR, para implementar o algoritmo de classificação One Rule Machine Learning, útil para modelos de aprendizado de máquina.

Utilizados amplamente entre mineradores de dados e estatísticos, os recursos fornecidos por R são:

  • Grande variedade de bibliotecas e pacotes para ampliar suas funcionalidades
  • Comunidade ativa e solidária
  • Capaz de trabalhar em conjunto com C, C++ e Fortran
  • Vários pacotes ajudam a ampliar as funcionalidades
  • Suporte para produção de gráficos de alta qualidade

Prolog

Abreviação de Programação Lógica, o Prolog apareceu pela primeira vez em 1972. É uma ferramenta interessante para o desenvolvimento da inteligência artificial, especificamente o processamento de linguagem natural. O Prolog funciona melhor para criar chatbots, o ELIZA foi o primeiro chatbot criado com o Prolog a existir.

Fonte: https://towardsdatascience.com/top-programming-languages-for-ai-engineers-in-2020-33a9f16a80b0

Para entender o Prolog, você deve se familiarizar com alguns dos termos fundamentais do Prolog que orientam seu funcionamento, eles são explicados resumidamente abaixo:

  • Fatos definem as afirmações verdadeiras
  • Regras definem a declaração, mas com condições adicionais
  • Metas definem onde as declarações enviadas estão de acordo com a base de conhecimento
  • As consultas definem como tornar sua declaração verdadeira e a análise final de fatos e regras

O Prolog oferece duas abordagens para a implementação da IA que estão em prática há muito tempo e são bem conhecidas entre cientistas e pesquisadores de dados:

  • A Abordagem Simbólica inclui sistemas especialistas baseados em regras, provadores de teoremas, abordagens baseadas em restrições.
  • A abordagem estatística inclui redes neurais, mineração de dados, aprendizado de máquina e várias outras.

Lisp

;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;

;;; perceptron learning - single-layer neural networks

;;; make-perceptron returns a one-layer network with m units, n inputs each

(defun make-perceptron (n m &optional (g  #'(lambda (i) (step-function 0 i)))
                &aux (l nil))
  (dotimes (i m (list l))
    (push (make-unit :parents (iota (1+ n))
             :children nil
             :weights (random-weights (1+ n) -0.5 +0.5)
             :g g)
      l)))

(defun majority-perceptron (n &optional (g  #'(lambda (i) (step-function 0 i))))
  (list (list (make-unit :parents (iota (1+ n))
             :children nil
             :weights (cons (/ n 4) 
                    (make-list n :initial-element 0.5))
             :g g))))

;;; perceptron-learning is the standard "induction algorithm"
;;; and interfaces to the learning-curve functions

(defun perceptron-learning (problem)
  (nn-learning problem
           (make-perceptron 
                (length (learning-problem-attributes problem))
                (length (learning-problem-goals problem)))
           #'perceptron-update))

;;; Perceptron updating - simple version without lower bound on delta
;;; Hertz, Krogh, and Palmer, eq. 5.19 (p.97)

(defun perceptron-update (perceptron actual-inputs predicted target
              &optional (learning-rate 0.1)
              &aux (all-inputs (cons -1 actual-inputs)))
  (mapc #'(lambda (unit predicted-i target-i)
        (mapl #'(lambda (weights inputs)
              (incf (car weights)
                (* learning-rate
                   (- target-i predicted-i)
                   (car inputs))))
          (unit-weights unit) all-inputs))
    (car perceptron) predicted target)
  perceptron)

Abreviação de Processamento de Lista, é a segunda linguagem de programação mais antiga ao lado de Fortran . Chamado como um dos Pais Fundadores da IA, Lisp foi criado por John McCarthy em 1958 .

Construído como uma notação matemática prática para programas, o Lisp logo se tornou a escolha da linguagem de programação AI para desenvolvedores muito rapidamente. Abaixo estão alguns dos recursos do Lisp que o tornam uma das melhores opções para projetos de IA no Machine Learning:

  • Prototipagem Rápida
  • Criação dinâmica de objetos
  • Coleta de Lixo
  • Flexibilidade

Com grandes melhorias em outras linguagens de programação concorrentes, vários recursos específicos do Lisp chegaram a outras linguagens. Alguns dos projetos notáveis que envolveram o Lisp em algum momento são o Reddit e o HackerNews.

Haskell

Definido em 1990 e nomeado em homenagem ao famoso matemático Haskell Brooks Curry, Haskell é uma linguagem de programação puramente funcional e com estaticamente tipagem, combinada com avaliação lenta e código mais curto.

É considerada uma linguagem de programação muito segura, pois tende a oferecer mais flexibilidade em termos de manipulação de erros, pois ocorrem tão raramente em Haskell em comparação com outras linguagens de programação. Mesmo que ocorram, a maioria dos erros não sintáticos é detectada no tempo de compilação, em vez do tempo de execução. Alguns dos recursos oferecidos por Haskell são:

  • Fortes recursos de abstração. Gerenciamento de memória integrado.
  • Reutilização de código

SQL, Lisp e Haskell são as únicas linguagens de programação que eu já vi, onde gastamos mais tempo pensando do que digitando.

Seus recursos ajudam a melhorar a produtividade do programador. Haskell é muito parecido com as outras linguagens de programação, usadas apenas por um grupo de desenvolvedores de nicho. Colocando os desafios de lado, Haskell pode provar ser tão bom quanto outros idiomas concorrentes para a IA, com maior adoção pela comunidade de desenvolvedores.

Julia

Julia é uma linguagem de programação dinâmica de alto desempenho e uso geral, projetada para criar quase qualquer aplicativo, mas é altamente adequada para análise numérica e ciência da computação. Várias ferramentas disponíveis para trabalhar com Julia são:

  • Editores populares, como Vim e Emacs
  • IDEs como Juno e Visual Studio
Fonte: https://github.com/JuliaLang/julia

Alguns dos vários recursos oferecidos por Julia que o tornam uma opção notável para programação de IA, aprendizado de máquina, estatística e modelagem de dados são:

  • sistema de tipo dinâmico
  • Gerenciador de pacotes embutido
  • Capaz de trabalhar com computação distribuída e paralela
  • Macros e habilidades de metaprogramação
  • Suporte para vários despachos

Suporte direto para funções C

Criada para eliminar os pontos fracos de outras linguagens de programação, a Julia também pode ser usada para aplicativos de Machine Learning com integrações com ferramentas como T ensorFlow.jl , MLBase.jl , MXNet.jl e muitas outras que utilizam a escalabilidade fornecida por Julia.

Google Trend - Tendencia da linguagem de programação Juilia.

Conclusão

Com várias linguagens de programação de IA para escolher, os programadores e cientistas de dados podem escolher a que melhor se adapta às necessidades de seu projeto. Toda linguagem de programação de IA vem com varias vantagens e desvantagens. E não demorará muito para o desenvolvimento da IA se tornar mais confortável do que é hoje, para que mais pessoas possam se juntar a essa onda de inovação. O excelente apoio da comunidade tornou as coisas ainda melhores para as novas pessoas, e as contribuições da comunidade para vários pacotes e extensões facilitam a vida de todos.