Meilleurs langages de programmation pour l'apprentissage automatique : liste des 10 meilleurs

La programmation est un aspect essentiel de l'apprentissage automatique. Après tout, les applications ML et les algorithmes ML sont écrits et conçus à l'aide de langages de programmation. Cependant, il y a souvent beaucoup de confusion autour de la question « quels sont les meilleurs langages de programmation pour l'apprentissage automatique ? »

Sans plus tarder, plongeons dans la liste des dix meilleurs langages de programmation pour ML !

1. Python

Python est extrêmement populaire dans la communauté des développeurs et des développeurs. Il s'agit d'un langage open source hautement dynamique qui prend en charge les paradigmes de développement orientés objet, impératifs, fonctionnels et procéduraux.

Python est livré avec un assortiment d'excellentes bibliothèques et outils pour ML, notamment Scikit Learn, TensorFlow, ChatterBot et bien plus encore.

2. C++

L'un des langages de programmation les plus anciens, C++ est parfaitement adapté à l'apprentissage automatique, grâce à ses référentiels ML tels que TensorFlow, LightGBM et Turi Create. Rapidité et efficacité sont les deux aspects clés de C++. Ainsi, s'il est correctement implémenté, C++ peut aider à créer des algorithmes rapides et bien codés.

De plus, C++ vous permet d'implémenter des systèmes avancés de vision par ordinateur et de ML à partir de zéro. Il est également livré avec de nombreuses autres fonctionnalités de bas niveau comme le choix du système de gestion de la mémoire.

3. Javascript

JavaScript est un langage de script Web très populaire. Il dispose de nombreuses bibliothèques pour la formation et le déploiement de modèles ML, notamment TensorFlow.js, Brain.js, stdlib-js, machinelearn.js, math.js, face-api.js et R-js.

Grâce à ces merveilleuses bibliothèques ML, JavaScript a maintenant trouvé des applications dans des projets d'entreprise et personnels.

4. Java

Java est l'un des langages de programmation les plus utilisés pour développer des écosystèmes Big Data et également pour le développement de logiciels. En fait, les grandes entreprises (tant dans le secteur public que privé) ont une énorme base de code Java qui exploite la JVM comme environnement informatique principal.

Cependant, ce n'est pas tout. Java possède également une multitude de bibliothèques ML telles que Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, RapidMiner, Neuroph, JSTAT, DL4J, pour n'en nommer que quelques-unes.

5. C#

C # est un langage de programmation orienté objet (OOP) général, flexible et open source principalement utilisé pour le développement Web et la mise en réseau. C'est un langage polyvalent car il permet aux développeurs de créer des applications variées telles que des applications Web, des applications mobiles, des consoles et même des frameworks backend.

En ce qui concerne l'apprentissage automatique, C # dispose d'une plate-forme d'apprentissage automatique .NET Core dédiée - ML.NET. ML.NET est un framework ML open source multiplateforme qui permet aux développeurs .NET de travailler sur des applications ML. En dehors de cela, il a également Accord.NET et ML-Agents.

6. Julia

Julia est la solution idéale pour les développeurs ML qui sont toujours à la recherche de langages leur permettant d'écrire des algorithmes ML sous forme de code. Il a été créé pour répondre au besoin d'analyse de modèle numérique haute performance essentielle pour les applications ML, et par conséquent, il est parfaitement adapté à l'apprentissage automatique.

Julia Computing soutient que Julia dispose du meilleur support de sa catégorie pour les frameworks ML tels que TensorFlow et MXNet, ce qui rend l'adaptation aux flux de travail existants beaucoup plus facile à gérer. Alors que la syntaxe mathématique de Julia vous permet d'exprimer des algorithmes comme vous le feriez sur un papier, Flux convertit le code en modèles entraînables avec différenciation automatique, accélération GPU et prise en charge de grands ensembles de données via JuliaDB.

7. Coquille

Tout comme Python, Shell présente une syntaxe simple et soignée. Par conséquent, il s'agit d'une option conviviale pour les débutants pour ceux qui souhaitent explorer les bases du développement d'applications ML. Un autre grand aspect de Shell est sa rapidité - ce qui prendrait plus de dix minutes à réaliser via une interface graphique, Shell peut l'accomplir en une minute !

Il possède des bibliothèques ML très bien notées, notamment MI-Notebook, DI-Machine et Docker-predictionio.

8. R

R est un langage multi-paradigme dynamique, basé sur des tableaux. Il prend en charge les paradigmes de programmation orientés objet, impératifs, fonctionnels, procéduraux et réflexifs. La raison pour laquelle R a gagné en popularité parmi les Data Scientists et les développeurs est sa capacité de statistiques et de visualisation de données.

R prend en charge les systèmes d'exploitation Linux, OS X et Windows. De plus, il est livré avec des bundles GNU (idéal pour les applications ML). Outre la création d'algorithmes ML à l'aide de R, vous pouvez également concevoir des visualisations statistiques pour la même chose avec R studio. ML_for_Hackers, Machine Learning in R et Benchm-ml sont d'excellents référentiels ML dans R.

9. Tapuscrit

Tout comme C++ et Java, TypeScript est un langage OOP fortement typé et compilé. Microsoft l'a développé en 2012 en tant que sur-ensemble typé de JavaScript compilé en JavaScript. Selon le rapport Octovere de GitHub , TypeScript est l'un des langages à la croissance la plus rapide.

TypeScript est utilisé pour les applications ML via Kalimdor, une bibliothèque d'apprentissage automatique basée sur un navigateur écrite en TypeScript. Kalimdor peut s'exécuter directement sur les navigateurs (comme Scikit-Learn de Python). Guess.js et machinelearn.js sont les deux principaux référentiels ML de TypeScript.

10. Scala

Scala est un langage JVM de type sécurisé qui combine les aspects des langages de programmation orientés objet et fonctionnels. Cette combinaison fait de Scala un langage de programmation hautement concis et logique. Étant donné que Scala utilise JVM lors de l'exécution, il fonctionne beaucoup plus rapidement que Python. Par conséquent, il devient de plus en plus populaire dans les communautés de science des données et d'apprentissage automatique.

Les deux principales bibliothèques ML de Scala sont Aerosolve et BIDMach .

Bien qu'il s'agisse des dix langages de programmation les plus populaires pour le ML, vous devez choisir le langage qui convient le mieux à votre situation actuelle. Par exemple, si vous êtes débutant, Python serait le choix évident en raison de sa syntaxe simple et de sa courbe d'apprentissage facile. Cependant, si vous avez une certaine expérience dans le domaine du développement, vous pouvez expérimenter ces langages - choisissez ce qui correspond le mieux à vos besoins de développement. Enfin, rappelez-vous que chacun a ses avantages uniques pour l'apprentissage automatique - alors, utilisez-les judicieusement !

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