多くの人工知能システムは、書くために多くのコードと技術的な専門知識を採用しています。開始するために、あらゆる種類のニューラルネットワークは、PytorchまたはTensorflowライブラリを使用してMLの最大のサポートがあるため、Pythonで最もよく書かれています。

意思決定ツリーは多くの方法で書くことができますが、最も一般的なのは、ノードのクラスを作成し、さまざまな機能のノードを拡張することです。

ルールベースのシステムは、ケースごとのコードです。
Many artificial intelligence systems take a lot of code and technical expertise in order to write. To get started, any type of neural network is best written in Python because it has the largest support for ML using the PyTorch or Tensorflow libraries. 

Decision trees can be written in many ways, but the most common is writing a class for a node and extending the node for different functionalities.

Rule based systems are very much per-case code.