Hay MUCHOS factores que deben considerarse. Por ejemplo, ¿el sistema de inteligencia artificial es algo experimental o quieres que sea una fortaleza industrial? ¿Cuántos datos hay que manejar? ¿Qué tan complejos son los algoritmos y cuánto tienes que jugar con ellos?
La mayor consideración es dónde se encuentran las herramientas para lo que exactamente está tratando de hacer. Si tiene que manejar cantidades de datos increíblemente masivas, la mayoría de las herramientas actuales están escritas en Java. Si está haciendo algoritmos complicados que no está del todo seguro de comprender, entonces gran parte de ese espacio se está haciendo con Python hoy. Si está manteniendo una visión del mundo en 3D en su IA, entonces, nuevamente, Python es donde desea trabajar. Si tiene que hacer cálculos masivos muy rápidamente, recurra a C (para el procesamiento de una sola máquina) o Java (para el procesamiento masivo en paralelo).
Como especificas “para la web“, probablemente querrás trabajar en Java. La interfaz Java JSP es excelente para responder solicitudes de servicios web, puede conectarse fácilmente a todos los requisitos de almacenamiento de datos masivos que tienen la mayoría de las aplicaciones de IA y es bastante extensible. Sin embargo, no es tan útil para algoritmos de “pensamiento pesado” como Python, por lo que es posible que desee que algunas partes de su back-end ejecuten Python solo para mejorar su tiempo de desarrollo de, por ejemplo, algoritmos estadísticos.
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