Melhores linguagens de programação para aprendizado de máquina: lista das 10 principais

A programação é um aspecto fundamental do Machine Learning. Afinal, aplicativos de ML e algoritmos de ML são escritos e projetados usando linguagens de programação. No entanto, muitas vezes há muita confusão em torno da pergunta “quais são as melhores linguagens de programação para Machine Learning?”

Sem mais delongas, vamos mergulhar na lista das dez principais linguagens de programação para ML!

1. Pitão

Python é extremamente popular na comunidade de desenvolvedores e codificação. É uma linguagem de código aberto altamente dinâmica que suporta paradigmas de desenvolvimento orientado a objetos, imperativo, funcional e processual.

O Python vem com uma variedade de excelentes bibliotecas e ferramentas para ML, incluindo Scikit Learn, TensorFlow, ChatterBot e muito mais.

2. C++

Uma das linguagens de programação mais antigas, C++ é altamente adequada para Machine Learning, graças aos seus repositórios de ML como TensorFlow, LightGBM e Turi Create. Velocidade e eficiência são os dois aspectos principais de C++. Assim, se implementado corretamente, C++ pode ajudar a criar algoritmos rápidos e bem codificados.

Além disso, o C++ permite que você implemente sistemas avançados de visão computacional e ML desde o início. Ele também vem com vários outros recursos de baixo nível, como a escolha do sistema de gerenciamento de memória.

3. JavaScript

JavaScript é uma linguagem de script da web muito popular. Ele tem várias bibliotecas para treinamento e implantação de modelos de ML, incluindo TensorFlow.js, Brain.js, stdlib-js, machinelearn.js, math.js, face-api.js e R-js.

Graças a essas maravilhosas bibliotecas de ML, o JavaScript agora encontrou aplicativos em projetos pessoais e de nível empresarial.

4. Java

Java é uma das linguagens de programação mais utilizadas para o desenvolvimento de ecossistemas de Big Data e também para o desenvolvimento de software. Na verdade, grandes corporações (tanto no setor público quanto no privado) têm uma enorme base de código Java que aproveita a JVM como o ambiente de computação primário.

No entanto, isso não é tudo. Java também tem uma série de bibliotecas de ML como Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, RapidMiner, Neuroph, JSTAT, DL4J, para citar algumas.

5. C#

C# é uma linguagem de programação orientada a objetos (OOP) geral, flexível e de código aberto usada principalmente para desenvolvimento e rede da Web. É uma linguagem versátil, pois permite que os desenvolvedores criem aplicativos variados, como aplicativos da Web, aplicativos móveis, consoles e até estruturas de back-end.

Quanto ao Machine Learning, o C# possui uma plataforma dedicada de aprendizado de máquina .NET Core – ML.NET. O ML.NET é uma estrutura de ML de plataforma cruzada e de código aberto que permite que os desenvolvedores de .NET trabalhem em aplicativos de ML. Além disso, também possui Accord.NET e ML-Agents.

6. Júlia

Julia é a combinação perfeita para desenvolvedores de ML que estão sempre à procura de linguagens que permitam escrever algoritmos de ML como código. Ele foi criado para atender à necessidade de análise de modelos numéricos de alto desempenho, essencial para aplicativos de ML e, portanto, é altamente adequado para Machine Learning.

A Julia Computing afirma que Julia tem o melhor suporte da categoria para estruturas de ML, como TensorFlow e MXNet, o que torna a adaptação aos fluxos de trabalho existentes muito mais gerenciável. Enquanto a sintaxe matemática de Julia permite que você expresse algoritmos como faria em um papel, o Flux converte o código em modelos treináveis ​​com diferenciação automática, aceleração de GPU e suporte para grandes conjuntos de dados por meio do JuliaDB.

7. Casca

Assim como o Python, o Shell apresenta uma sintaxe simples e organizada. Portanto, é uma opção amigável para iniciantes para quem deseja explorar o básico do desenvolvimento de aplicativos de ML. Outro grande aspecto do Shell é sua velocidade – o que levaria mais de dez minutos para ser alcançado por meio de uma interface gráfica, o Shell pode realizar em um minuto!

Ele possui algumas bibliotecas de ML com classificação muito alta, incluindo MI-Notebook, DI-Machine e Docker-predictionio.

8. R

R é uma linguagem dinâmica, baseada em array e multiparadigma. Ele suporta os paradigmas de programação orientados a objetos, imperativos, funcionais, procedurais e reflexivos. A razão pela qual o R ganhou popularidade entre os cientistas de dados e desenvolvedores é sua capacidade de estatística e visualização de dados.

R tem suporte para sistemas operacionais Linux, OS X e Windows. Além disso, ele vem com pacotes GNU (ótimos para aplicativos ML). Além de criar algoritmos de ML usando R, você também pode criar visualizações estatísticas para o mesmo com o R studio. ML_for_Hackers, Machine Learning in R e Benchm-ml são alguns excelentes repositórios de ML em R.

9. TypeScript

Assim como C++ e Java, TypeScript é uma linguagem OOP fortemente tipada e compilada. A Microsoft o desenvolveu em 2012 como um superconjunto tipado de JavaScript compilado para JavaScript. De acordo com o relatório Octoverse do GitHub , o TypeScript é uma das linguagens de crescimento mais rápido.

O TypeScript está sendo aproveitado para aplicativos de ML por meio do Kalimdor – uma biblioteca de aprendizado de máquina baseada em navegador escrita em TypeScript. Kalimdor pode ser executado diretamente em navegadores (como o Scikit-Learn do Python). Guess.js e machinelearn.js são os dois principais repositórios de ML do TypeScript.

10. Escala

Scala é uma linguagem JVM de tipo seguro que combina os aspectos de linguagens de programação orientadas a objetos e funcionais. Essa combinação é o que torna Scala uma linguagem de programação altamente concisa e lógica. Como o Scala usa JVM em tempo de execução, ele tem um desempenho muito mais rápido que o Python. Por isso, está se tornando cada vez mais popular nas comunidades de Data Science e Machine Learning.

As duas principais bibliotecas de ML em Scala são Aerosolve e BIDMach .

Embora essas sejam as dez principais linguagens de programação populares para ML, você deve escolher a linguagem que melhor se adapta à sua situação atual. Por exemplo, se você é iniciante, o Python seria a escolha certa devido à sua sintaxe simples e fácil curva de aprendizado. No entanto, se você tiver alguma experiência no domínio do desenvolvimento, poderá experimentar essas linguagens – escolha o que melhor se adapta às suas necessidades de desenvolvimento. Por fim, lembre-se de que cada um vem com suas vantagens exclusivas para o Machine Learning – portanto, use-os com sabedoria!

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