6. Lenguajes de programación en IA

Python

• Algoritmos: se utiliza en diversos algoritmos como aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y visión por ordenador.
• Datos: bibliotecas como Numpy, Pandas y scikit-learn facilitan la manipulación y el análisis de datos.

R

• Algoritmos: se utiliza en estadísticas y análisis de datos. Tiene una amplia variedad de paquetes para algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático.
• Datos: especialmente fuerte en manipulación y análisis estadístico de datos.

Java

• Algoritmos: se puede utilizar en algoritmos de IA, especialmente en aplicaciones empresariales.
• Datos: Java es robusto en el manejo de grandes conjuntos de datos y es utilizado en entornos empresariales.

C++

• Algoritmos: se utiliza en algoritmos de aprendizaje automático, especialmente en situaciones donde se requiere eficiencia y velocidad.
• Datos: ofrece un rendimiento eficiente y se utiliza en aplicaciones de alto rendimiento.

JavaScript (Node.js)

• Algoritmos: utilizado en el desarrollo de aplicaciones web con elementos de IA, chatbots y aplicaciones basadas en navegador.
• Datos: se puede utilizar para manipulación de datos en el lado del servidor.

Lisp

• Algoritmos: se utiliza en sistemas expertos.
• Datos: adaptado para manipulación de datos simbólicos y lógicos.

Prolog

• Algoritmos: especializado en lógica y programación declarativa, utilizado en sistemas expertos y procesamiento de lenguaje natural.
• Datos: eficiente para manipular datos estructurados.

Scala

• Algoritmos: utilizado en aprendizaje automático y procesamiento de datos, a menudo con el framework Apache Spark.
• Datos: combina la concisión de la sintaxis con la eficiencia de Java.

Matlab

• Algoritmos: se utiliza en investigación y desarrollo para algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento de señales.
• Datos: herramientas poderosas para manipulación y visualización de datos.

Go

• Algoritmos: utilizado en implementación de algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento de datos.
• Datos: eficiente para el procesamiento de datos, especialmente en sistemas distribuidos.