I migliori linguaggi di programmazione per l'apprendimento automatico: elenco dei 10 migliori

La programmazione è un aspetto fondamentale del Machine Learning. Dopotutto, le applicazioni ML e gli algoritmi ML vengono scritti e progettati utilizzando linguaggi di programmazione. Tuttavia, c'è spesso molta confusione intorno alla domanda "quali sono i migliori linguaggi di programmazione per l'apprendimento automatico?"

Senza ulteriori indugi, tuffiamoci nell'elenco dei primi dieci linguaggi di programmazione per ML!

1. Pitone

Python è estremamente popolare nella comunità di sviluppatori e codificatori. È un linguaggio open source altamente dinamico che supporta paradigmi di sviluppo orientati agli oggetti, imperativi, funzionali e procedurali.

Python viene fornito con un assortimento di eccellenti librerie e strumenti per ML, tra cui Scikit Learn, TensorFlow, ChatterBot e molto altro.

2. C++

Uno dei linguaggi di programmazione più vecchi, C++ è particolarmente adatto per Machine Learning, grazie ai suoi repository ML come TensorFlow, LightGBM e Turi Create. Velocità ed efficienza sono i due aspetti chiave del C++. Pertanto, se implementato correttamente, C++ può aiutare a creare algoritmi veloci e ben codificati.

Inoltre, C++ ti consente di implementare sistemi avanzati di computer vision e ML da zero. Inoltre viene fornito con numerose altre funzionalità di basso livello come la scelta del sistema di gestione della memoria.

3. JavaScript

JavaScript è un linguaggio di scripting web molto popolare. Dispone di numerose librerie per l'addestramento e la distribuzione di modelli ML, tra cui TensorFlow.js, Brain.js, stdlib-js, machinelearn.js, math.js, face-api.js e R-js.

Grazie a queste meravigliose librerie ML, JavaScript ha ora trovato applicazioni in progetti personali e di livello aziendale.

4. Giava

Java è uno dei linguaggi di programmazione più utilizzati per lo sviluppo di ecosistemi di Big Data e anche per lo sviluppo di software. In effetti, le grandi aziende (sia nel settore pubblico che privato) dispongono di un'enorme base di codice Java che sfrutta JVM come ambiente informatico primario.

Tuttavia, non è tutto. Java ha anche una serie di librerie ML come Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, RapidMiner, Neuroph, JSTAT, DL4J, solo per citarne alcuni.

5. C#

C# è un linguaggio di programmazione orientato agli oggetti (OOP) generale, flessibile e open source utilizzato principalmente per lo sviluppo Web e il networking. È un linguaggio versatile in quanto consente agli sviluppatori di creare svariate applicazioni come app Web, app mobili, console e persino framework di back-end.

Per quanto riguarda Machine Learning, C# ha una piattaforma di machine learning dedicata .NET Core: ML.NET. ML.NET è un framework ML open source multipiattaforma che consente agli sviluppatori .NET di lavorare su applicazioni ML. Oltre a questo, ha anche Accord.NET e ML-Agents.

6. Giulia

Julia è la soluzione perfetta per gli sviluppatori ML che sono sempre alla ricerca di linguaggi che consentano loro di scrivere algoritmi ML come codice. È stato creato per soddisfare la necessità di analisi di modelli numerici ad alte prestazioni essenziali per le applicazioni ML e, quindi, è altamente adatto per l'apprendimento automatico.

Julia Computing sostiene che Julia ha il miglior supporto della categoria per framework ML come TensorFlow e MXNet, il che rende l'adattamento ai flussi di lavoro esistenti molto più gestibile. Mentre la sintassi matematica di Julia ti consente di esprimere algoritmi come faresti su un foglio, Flux converte il codice in modelli addestrabili con differenziazione automatica, accelerazione GPU e supporto per set di dati di grandi dimensioni tramite JuliaDB.

7. Guscio

Proprio come Python, Shell presenta una sintassi semplice e ordinata. Quindi, è un'opzione adatta ai principianti per coloro che desiderano esplorare le basi dello sviluppo di app ML. Un altro grande aspetto di Shell è la sua velocità: ciò che richiederebbe più di dieci minuti per essere raggiunto tramite un'interfaccia grafica, Shell può ottenere in un minuto!

Ha alcune librerie ML molto apprezzate tra cui MI-Notebook, DI-Machine e Docker-predictionio.

8. R

R è un linguaggio dinamico, basato su array e multiparadigma. Supporta paradigmi di programmazione orientati agli oggetti, imperativi, funzionali, procedurali e riflessivi. Il motivo per cui R ha guadagnato popolarità tra i data scientist e gli sviluppatori è la sua capacità di statistiche e visualizzazione dei dati.

R supporta i sistemi operativi Linux, OS X e Windows. Inoltre, viene fornito con bundle GNU (ottimo per applicazioni ML). Oltre a creare algoritmi ML utilizzando R, puoi anche progettare visualizzazioni statistiche per lo stesso con R studio. ML_for_Hackers, Machine Learning in R e Benchm-ml sono alcuni eccellenti repository ML in R.

9. Dattiloscritto

Proprio come C++ e Java, TypeScript è un linguaggio OOP fortemente tipizzato e compilato. Microsoft lo ha sviluppato nel 2012 come superset tipizzato di JavaScript compilato in JavaScript. Secondo il rapporto Octoverse di GitHub , TypeScript è uno dei linguaggi in più rapida crescita.

TypeScript viene sfruttato per le applicazioni ML tramite Kalimdor, una libreria di Machine Learning basata su browser scritta in TypeScript. Kalimdor può essere eseguito direttamente sui browser (come Scikit-Learn di Python). Guess.js e machinelearn.js sono i primi due repository ML di TypeScript.

10. Scala

Scala è un linguaggio JVM type-safe che combina gli aspetti dei linguaggi di programmazione orientati agli oggetti e funzionali. Questa combinazione è ciò che rende Scala un linguaggio di programmazione altamente conciso e logico. Poiché Scala utilizza JVM in runtime, si comporta molto più velocemente di Python. Pertanto, sta diventando sempre più popolare nelle comunità di Data Science e Machine Learning.

Le prime due librerie ML in Scala sono Aerosolve e BIDMach .

Sebbene questi siano i primi dieci linguaggi di programmazione popolari per ML, devi scegliere il linguaggio più adatto alla tua situazione attuale. Ad esempio, se sei un principiante, Python sarebbe la scelta chiara grazie alla sua semplice sintassi e alla facile curva di apprendimento. Tuttavia, se hai una certa esperienza nel dominio di sviluppo, puoi sperimentare questi linguaggi: scegli ciò che si adatta meglio alle tue esigenze di sviluppo. Infine, ricorda che ognuno ha i suoi vantaggi unici per l'apprendimento automatico, quindi usali con saggezza!

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