Los mejores lenguajes de programación para el aprendizaje automático: Lista de los 10 principales

Publicado: 2019-09-30

La programación es un aspecto fundamental del aprendizaje automático. Después de todo, las aplicaciones de ML y los algoritmos de ML se escriben y diseñan utilizando lenguajes de programación. Sin embargo, a menudo hay mucha confusión en torno a la pregunta "¿cuáles son los mejores lenguajes de programación para el aprendizaje automático?"

Sin más preámbulos, ¡vamos a sumergirnos en la lista de los diez mejores lenguajes de programación para ML!

  1. Pitón

Python es extremadamente popular en la comunidad de desarrolladores y programadores. Es un lenguaje de código abierto altamente dinámico que admite paradigmas de desarrollo orientados a objetos, imperativos, funcionales y procedimentales.

Python viene con una variedad de excelentes bibliotecas y herramientas para ML, que incluyen Scikit Learn, TensorFlow, ChatterBot y mucho más.

  1. C++

Uno de los lenguajes de programación más antiguos, C ++, es muy adecuado para el aprendizaje automático, gracias a sus repositorios ML como TensorFlow, LightGBM y Turi Create. La velocidad y la eficiencia son los dos aspectos clave de C++. Por lo tanto, si se implementa correctamente, C++ puede ayudar a crear algoritmos rápidos y bien codificados.

Además, C ++ le permite implementar sistemas avanzados de visión por computadora y ML desde cero. También viene con muchas otras características de bajo nivel, como la elección del sistema de administración de memoria.

  1. JavaScript

JavaScript es un lenguaje de secuencias de comandos web muy popular. Tiene numerosas bibliotecas para entrenar e implementar modelos ML, incluidos TensorFlow.js, Brain.js, stdlib-js, machinelearn.js, math.js, face-api.js y R-js.

Gracias a estas maravillosas bibliotecas ML, JavaScript ahora ha encontrado aplicaciones en proyectos personales y de nivel empresarial.

  1. Java

Java es uno de los lenguajes de programación más utilizados para desarrollar ecosistemas de Big Data y también para el desarrollo de software. De hecho, las grandes corporaciones (tanto en el sector público como en el privado) tienen una base de código Java masiva que aprovecha JVM como entorno informático principal.

Sin embargo, eso no es todo. Java también tiene una gran cantidad de bibliotecas ML como Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, RapidMiner, Neuroph, JSTAT, DL4J, por nombrar algunas.

  1. C#

C# es un lenguaje de programación orientado a objetos (OOP) general, flexible y de código abierto que se utiliza principalmente para el desarrollo web y las redes. Es un lenguaje versátil, ya que permite a los desarrolladores crear aplicaciones variadas como aplicaciones web, aplicaciones móviles, consolas e incluso marcos de back-end.

En cuanto al aprendizaje automático, C# tiene una plataforma de aprendizaje automático .NET Core dedicada: ML.NET. ML.NET es un marco de ML de código abierto y multiplataforma que permite a los desarrolladores de .NET trabajar en aplicaciones de ML. Aparte de esto, también tiene Accord.NET y ML-Agents.

  1. julia

Julia es la combinación perfecta para los desarrolladores de ML que siempre buscan lenguajes que les permitan escribir algoritmos de ML como código. Fue creado para satisfacer la necesidad de un análisis de modelos numéricos de alto rendimiento esencial para las aplicaciones de ML y, por lo tanto, es muy adecuado para el aprendizaje automático.

Julia Computing sostiene que Julia tiene el mejor soporte de su clase para marcos de ML como TensorFlow y MXNet, lo que hace que la adaptación a los flujos de trabajo existentes sea mucho más manejable. Si bien la sintaxis matemática de Julia le permite expresar algoritmos como lo haría en un papel, Flux convierte el código en modelos entrenables con diferenciación automática, aceleración de GPU y soporte para grandes conjuntos de datos a través de JuliaDB.

  1. Cascarón

Al igual que Python, Shell presenta una sintaxis simple y ordenada. Por lo tanto, es una opción amigable para principiantes para aquellos que desean explorar los conceptos básicos del desarrollo de aplicaciones ML. Otro gran aspecto de Shell es su velocidad: lo que llevaría más de diez minutos lograr a través de una interfaz gráfica, ¡Shell lo puede lograr en un minuto!

Tiene algunas bibliotecas ML de muy alta calificación que incluyen MI-Notebook, DI-Machine y Docker-predictionio.

  1. R

R es un lenguaje dinámico, basado en matrices y multiparadigma. Admite paradigmas de programación orientados a objetos, imperativos, funcionales, procedimentales y reflexivos. La razón por la que R ha ganado popularidad entre los científicos de datos y los desarrolladores es su capacidad para estadísticas y visualización de datos.

R tiene soporte para los sistemas operativos Linux, OS X y Windows. Además, viene con paquetes GNU (ideal para aplicaciones ML). Además de crear algoritmos de ML con R, también puede diseñar visualizaciones estadísticas para los mismos con R Studio. ML_for_Hackers, Machine Learning en R y Benchm-ml son excelentes repositorios de ML en R.

9. Mecanografiado

Al igual que C++ y Java, TypeScript es un lenguaje OOP fuertemente tipado y compilado. Microsoft lo desarrolló en 2012 como un superconjunto escrito de JavaScript compilado en JavaScript. Según el informe Octoverse de GitHub , TypeScript es uno de los lenguajes de más rápido crecimiento.

TypeScript se está aprovechando para aplicaciones ML a través de Kalimdor, una biblioteca de aprendizaje automático basada en navegador escrita en TypeScript. Kalimdor puede ejecutarse directamente en navegadores (como Scikit-Learn de Python). Guess.js y machinelearn.js son los dos principales repositorios de ML de TypeScript.

  1. Scala

Scala es un lenguaje JVM con seguridad de tipos que combina los aspectos de los lenguajes de programación funcionales y orientados a objetos. Esta combinación es lo que hace de Scala un lenguaje de programación altamente conciso y lógico. Dado que Scala usa JVM en tiempo de ejecución, funciona mucho más rápido que Python. Por lo tanto, se está volviendo cada vez más popular en las comunidades de ciencia de datos y aprendizaje automático.

Las dos principales bibliotecas de ML en Scala son Aerosolve y BIDMach .

Si bien estos son los diez lenguajes de programación más populares para ML, debe elegir el lenguaje que mejor se adapte a su situación actual. Por ejemplo, si es un principiante, Python sería la elección clara debido a su sintaxis simple y su curva de aprendizaje fácil. Sin embargo, si tiene algo de experiencia en el dominio del desarrollo, puede experimentar con estos lenguajes: elija lo que mejor se adapte a sus necesidades de desarrollo. Por último, recuerde que cada uno viene con sus ventajas únicas para el aprendizaje automático, ¡así que utilícelos sabiamente!

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¿Necesitamos dominar la programación para aprender el aprendizaje automático?

El alcance de las habilidades de programación necesarias para comprender el aprendizaje automático está determinado por cómo desea utilizarlo. Si va a utilizar modelos de aprendizaje automático para resolver problemas comerciales del mundo real, necesitará experiencia en programación, pero las habilidades matemáticas y estadísticas serán suficientes si desea comprender los fundamentos. Todo depende de cómo desee utilizar el aprendizaje automático en todo su potencial. Para ser exactos, los modelos de ML requieren una comprensión sólida de los fundamentos de la programación, las técnicas, las estructuras de datos, la asignación de memoria y el razonamiento. Cualquier persona con una comprensión básica de la programación puede comenzar fácilmente una carrera en el aprendizaje automático, ya que varios lenguajes de programación proporcionan muchas bibliotecas de aprendizaje automático integradas para el aprendizaje automático.

¿Por qué las empresas utilizan la programación R para el aprendizaje automático?

Como R es un lenguaje de programación de código abierto, ofrece una opción de bajo costo para proyectos de aprendizaje automático de cualquier escala. Los profesionales del aprendizaje automático tendrán que utilizar el módulo NumPy en el lenguaje de programación Python, que es una implementación más torpe en comparación con R. R permite la implementación natural de la aritmética matricial y otras estructuras de datos como los vectores. Debido a la variedad de técnicas de aprendizaje automático que ofrece, R es una opción popular para el aprendizaje automático. Tiene una amplia gama de herramientas para proporcionar, que incluyen visualización de datos, muestreo de datos, análisis de datos, evaluación de modelos y aprendizaje automático supervisado/no supervisado. El lenguaje de programación R tiene un estilo de programación simple y es un lenguaje de programación poderoso que también es compatible con varias plataformas.

¿Qué es el lenguaje de programación Julia?

Julia es un lenguaje de programación sólido, de propósito general y de alto nivel que está ganando terreno como posible rival de Python y R, centrándose en el aprendizaje automático. Aunque es un lenguaje de programación de propósito general que los aprendices automáticos pueden usar para crear una amplia gama de aplicaciones, es más adecuado para el análisis numérico de alto rendimiento y la investigación computacional. Julia está ayudando a las organizaciones a hacer uso del aprendizaje automático. El marco LLVM se utiliza para crear programas de Julia y se compila justo a tiempo o en tiempo de ejecución. Julia permite a los profesionales del aprendizaje automático trabajar rápidamente sin depender de enfoques de optimización o creación de perfiles manuales para resolver todos los problemas de rendimiento.