Algunas bibliotecas, como NLTK, son módulos de código abierto de Python, datos lingüísticos y documentación para investigación y desarrollo en procesamiento de lenguaje natural y análisis de texto con distribuciones para Windows, Mac OSX y Linux. Veamos ahora dónde se encuentra Python con otro lenguaje informático para IA como C ++ y Java.
Por esa razón y muchas otras más no menos importantes, es que te recomendamos este curso de python profesional, el cual lo imparten de manera presencial o en linea, con instructores expertos en este lenguaje de programación.
Python frente a c++ es un lenguaje más popular que C++ para IA y lidera con un 57% de votos entre los desarrolladores.
Eso es porque Python es fácil de aprender e implementar. Con sus numerosas bibliotecas, también se pueden utilizar para el análisis de datos.
En cuanto al rendimiento, C ++ supera a Python. Esto se debe a que C ++ tiene la ventaja de ser un lenguaje de tipado estático y, por lo
tanto, no hay errores de tipeo durante el tiempo de ejecución. C ++ también crea un código en tiempo de ejecución más compacto y rápido.
Por otro lado, Python es un lenguaje dinámico (en lugar de estático) y reduce la complejidad cuando se trata de colaborar, lo que significa que puede implementar la funcionalidad con menos código. A diferencia de C ++, donde todos los compiladores importantes tienden a realizar una optimización específica y pueden ser específicos de la plataforma, el código Python se puede ejecutar en prácticamente cualquier plataforma sin perder tiempo en configuraciones específicas.
Con el aumento de las capacidades de oferta informática acelerada por GPU para el paralelismo que ha llevado a la creación de bibliotecas como CUDA Python y cuDNN, Python tiene la ventaja sobre C ++. Esto significa que cada vez más de la informática real para cargas de trabajo de aprendizaje automático se descarga a las GPU, y el resultado es que cualquier ventaja de rendimiento que pueda tener C ++ se está volviendo cada vez más irrelevante.
Por eso, Python gana a C ++ en lo que respecta a la simplicidad del código, especialmente entre los nuevos desarrolladores. C ++ es un lenguaje de nivel inferior que requiere más experiencia y habilidad para dominarlo. La sintaxis simple de Python también permite un proceso ETC (Extraer, Transformar, Cargar) más natural e intuitivo, y significa que es más rápido para el desarrollo en comparación con C ++, lo que permite a los desarrolladores probar algoritmos de aprendizaje automático sin tener que implementarlos rápidamente.
Entre C ++ y Python, este último tiene más ventaja y es más adecuado para IA. Con su sintaxis simple y legibilidad que promueven la prueba rápida de algoritmos complejos de aprendizaje automático y una comunidad próspera reforzada por herramientas colaborativas como Jupyter Notebooks y Google Colab, Python gana la corona.
Veamos LISP con IA y cómo son compatibles entre sí. LISP se ve favorecido en IA porque después de muchos años de investigación en varias universidades se eligió la creación rápida de prototipos sobre la ejecución rápida. La recolección de basura, la escritura dinámica, las funciones como datos, la sintaxis consistente, el entorno interactivo y la extensibilidad son algunas de sus características que hacen que el lenguaje sea adecuado para la programación de IA.
Diseño Web Grupo Codesi