¿Está buscando el mejor lenguaje para el aprendizaje automático? Si es nuevo en el tema, la parte más difícil de dominar el aprendizaje automático es averiguar por dónde empezar. Es normal cuestionar el lenguaje ideal para el aprendizaje automático, independientemente de si está buscando refrescar sus conocimientos de aprendizaje automático o cambiar completamente de carrera.

Sin duda, encontrar el lenguaje de programación ideal para el aprendizaje automático es difícil porque se utilizan ampliamente más de 700 lenguajes de programación distintos, y cada uno tiene ventajas y desventajas. La buena noticia es que comenzará a identificar qué lenguaje de programación se adaptará mejor a un problema comercial que está tratando de abordar cuando comience su viaje como ingeniero de aprendizaje automático.

El mejor lenguaje para el aprendizaje automático

Qué lenguaje de programación es ideal para el aprendizaje automático sin duda está en su mente si está considerando una carrera en esta área. Si bien hay numerosas opciones disponibles para varios usos, en esta publicación nos centraremos en los principales lenguajes de aprendizaje automático.

Programación de aprendizaje automático

Es fundamental comprender los fundamentos de la creación de un modelo de ML antes de descubrir por qué determinados lenguajes de programación son más adecuados para ML.

Lo más parecido a imitar el cerebro humano es el aprendizaje automático. Para crear predicciones, los algoritmos de ML buscan patrones en grandes franjas de datos, como fotos, números o texto. Estos robustos algoritmos de aprendizaje automático son los que impulsan los motores de búsqueda y los sistemas de recomendación de contenido.

El conjunto de datos debe corresponder a las predicciones que producirá el modelo en el mundo real. Los datos de entrenamiento se pueden categorizar en clases, y el modelo aprenderá a distinguir entre las clases mediante la identificación de características y patrones distintivos. Por ejemplo, el conjunto de datos contendrá imágenes de los dos animales con las etiquetas adecuadas si entrena un modelo para clasificar cebras y jirafas.

Para asegurarse de que las predicciones del modelo sean precisas y justas, debe crear un conjunto de datos inclusivo. El conjunto de datos debe ser completo, desduplicado, aleatorizado, desduplicado y dividido en conjuntos de entrenamiento y prueba.

El conjunto de entrenamiento se usa para entrenar el modelo y el conjunto de prueba se usa para evaluar la precisión del modelo y detectar cualquier problema potencial. No debería haber ninguna superposición de datos entre los conjuntos de entrenamiento y prueba.

El modelo se entrena iterativamente en el conjunto de datos, modificando pesos y sesgos en respuesta a resultados inexactos.

Desentrañando la muñeca matryoshka: AI vs. ML vs. ANN vs. DL

Probar o evaluar el modelo con datos nuevos que nunca se han utilizado para el entrenamiento le permitirá determinar qué tan preciso es. Esto le permitirá comprender cómo funciona su modelo ML en situaciones prácticas.

Después de la evaluación, puede ajustar los hiperparámetros que inicialmente podríamos haber dado por sentado durante el entrenamiento; hacerlo a veces puede ser un proceso experimental que varía según el conjunto de datos, el modelo y el procedimiento de entrenamiento. Después de comprender los conceptos básicos de la programación ML, el siguiente paso que debe dar es encontrar el mejor lenguaje para el aprendizaje automático, teniendo en cuenta las necesidades de su proyecto.

El futuro del aprendizaje automático

Además de brindar fantásticas perspectivas de desarrollo, el aprendizaje automático está revolucionando sectores establecidos. El aprendizaje automático, uno de los mejores socios de la humanidad, permite a las organizaciones tomar mejores decisiones, ayuda a los desarrolladores a resolver desafíos de manera creativa y proporciona información de manera continua a velocidades y precisión sobrehumanas.

La atención médica, las finanzas, la banca, el comercio minorista, la fabricación y el transporte son solo algunas de las industrias que han utilizado el aprendizaje automático. El aprendizaje automático tiene el potencial de transformar estas industrias de diversas maneras, desde innovaciones revolucionarias hasta tareas más rutinarias como la detección de fraudes o el servicio al cliente.

El análisis predictivo es otro uso del aprendizaje automático que se utilizará con más frecuencia. El análisis predictivo requiere la creación y evaluación de modelos para proporcionar proyecciones precisas. Se utilizan varios, incluidos Python, R y RapidMiner. El modelo también ofrece previsiones de ventas y marketing.

Las predicciones se realizan mediante la identificación de patrones y la evaluación de relaciones causales en datos recientes e históricos. La previsión de datos futuros también hace uso de esta información. Los ejemplos de este tipo de análisis incluyen algoritmos de entrenamiento de regresión, clasificación y segmentación.

Por ejemplo, los bancos pueden probar hipótesis utilizando enfoques de aprendizaje automático. Un banco puede predecir qué clientes tienen más probabilidades de incumplir en el futuro analizando datos anteriores sobre qué clientes han incumplido. Como resultado, estará en una mejor posición para decidir si aprobar un préstamo. Si desea cambiar el futuro, tal vez encontrar el mejor lenguaje de aprendizaje automático para su iniciativa pueda ser un factor clave.

Lista de idiomas de aprendizaje automático

• PythonScala
• Programación R
• Java y JavaScript
• C + +
• Cáscara
• Golang
• Ceceo
• Julia
• Mecanografiado

Los 10 principales lenguajes de aprendizaje automático

Ahora examinemos el mejor lenguaje para el aprendizaje automático. ¿Seremos capaces de encontrarlo? ¡Al final del día, el mejor lenguaje para el aprendizaje automático dependerá de su proyecto!

Python

Python es un lenguaje de programación ligero, adaptable y sencillo que puede potenciar secuencias de comandos sofisticadas y aplicaciones en línea cuando se usa en un marco sólido. Como lenguaje de programación de propósito general, fue desarrollado en 1991. Los desarrolladores han elogiado durante mucho tiempo su simplicidad y facilidad de aprendizaje, y su popularidad no tiene límites. Es versátil y admite una variedad de marcos y bibliotecas.

Debido a que Python es uno de los lenguajes de programación más solicitados para el aprendizaje automático, el análisis de datos y el desarrollo web, y debido a que es rápido de codificar y fácil de aprender, los ingenieros de Python están en demanda. Todo el mundo disfruta de Python porque ofrece mucha flexibilidad de codificación. Tiene varios paquetes de visualización y bibliotecas principales importantes como sklearn, seaborn, etc., debido a su escalabilidad y naturaleza de código abierto. Estas sólidas bibliotecas facilitan la codificación y brindan a las computadoras la capacidad de aprender más.

Los ingenieros de ML construyen el puente entre los datos y la IA

Los paradigmas de desarrollo procedimental, imperativo, funcional y orientado a objetos son compatibles con Python. TensorFlow y Scikit son dos bibliotecas de aprendizaje automático muy populares entre los programadores de Python. Se considera el mejor para la ciencia de datos, el análisis de sentimientos, el procesamiento del lenguaje natural y la creación de prototipos de ciencia de datos. Python es considerado el mejor lenguaje para el aprendizaje automático por muchos expertos en codificación.

Scala

Un popular lenguaje compilado llamado Scala hace que el código ejecutable se ejecute rápidamente. Tiene un tipo de sistema estático que funciona bien con las bibliotecas y marcos de Java. Scala maneja programas de nivel empresarial con grandes bases de datos y soluciones escalables. Su punto de venta único es la capacidad de crear aplicaciones que funcionan con big data e incluyen grandes cantidades de datos.

Debido a su poderoso lenguaje de back-end, puede manejar un gran volumen de flujo de datos. La biblioteca MLLIB de Scala, que es compatible con el conocido Apache Spark, proporciona una funcionalidad competitiva. La combinación de las capacidades de Spark con otras herramientas y tecnologías de big data brinda a los desarrolladores una manera eficiente de crear, diseñar e implementar algoritmos de aprendizaje automático.

Muchas bibliotecas útiles en Scala, incluidas Aerosol, Saddle y otras, se pueden usar para crear programas para computación científica, álgebra lineal y generación de números aleatorios. Estas bibliotecas brindan excelentes capacidades de manipulación de datos a través de varias funciones, como alineación de datos automatizada, estructuras de datos 2D y otras funciones. Scala puede considerarse fácilmente como el mejor lenguaje para el aprendizaje automático si busca manejar un gran volumen de flujo de datos.

Programación R

R es un conocido lenguaje de visualización de datos de código abierto con un fuerte énfasis en la computación estadística que domina el espacio de aprendizaje automático. La Fundación R y el equipo central de desarrollo de R están a cargo de su administración. La USP de R es que lo prefieren profesionales como analistas, estadísticos y mineros de datos que no tienen mucha experiencia en codificación. Admite una línea de comandos y otros IDE, simplifica la codificación y tiene varias herramientas para una mejor gestión de bibliotecas y gráficos.

Gracias a sus características distintivas que ayudan a desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático, R tiene un buen grupo de recursos. Ha sido ampliamente utilizado para datos y estadísticas. Con sus poderosas capacidades computacionales, se pueden proporcionar soluciones efectivas de aprendizaje automático. Es un lenguaje basado en gráficos utilizado por grandes corporaciones, particularmente en la industria biomédica, y científicos de datos para análisis de datos basados ​​en gráficos.

Las técnicas de aprendizaje automático como la clasificación, la regresión, la construcción de árboles de decisión, etc., a menudo se implementan en R. Ha sido un lenguaje dinámico, imperativo y funcional debido a sus propiedades estadísticas y funcionales. Es compatible con una variedad de sistemas operativos, incluidos Windows, Linux y OS X.

Java y JavaScript

Java y JavaScript son lenguajes de programación de propósito general que han establecido un valor para los métodos y aplicaciones de aprendizaje automático. Estos lenguajes, reconocidos por su estabilidad y confiabilidad, están orientados a objetos y admiten habilidades intensivas de procesamiento de datos. Los fuertes marcos de Java que manejan algoritmos de aprendizaje automático, árboles de decisión, enfoques de regresión, etc. incluyen Weka, Rapid Miner y otros. Cuando se usa con sistemas basados ​​en empresas, ha sido bastante efectivo. Debido a que es un lenguaje simple de aprender, hay muchos recursos disponibles para JavaScript.

Encontrar lagunas con técnicas de aprendizaje automático

Las empresas gigantes utilizan con frecuencia Java y JavaScript en sus iniciativas de alto perfil. Estas tecnologías, que se cree que son eficientes para las aplicaciones de aprendizaje automático, se basan en las numerosas bibliotecas de aprendizaje automático conectadas a ellas. Están siendo utilizados por expertos para fortalecer la seguridad de la red y para identificar fraudes y ataques cibernéticos.

Los lenguajes de programación Java y JavaScript disfrutan de un gran número de seguidores en la comunidad de aprendizaje automático como resultado de sus características, incluidos los servicios de paquetes, la representación gráfica y una mayor participación del usuario. Al crear algoritmos e interpretarlos en tableros e informes, se aseguran de que sean rápidos, exactos y precisos. Por eso, dependiendo del proyecto, Java puede ser el mejor lenguaje para modelos de aprendizaje automático.

C + +

Potente, adaptable y apreciado, C++ es uno de los lenguajes de programación más utilizados y preferidos del mundo. Y no hay vuelta atrás cuando se trata de crear algoritmos de aprendizaje automático. Estos son lenguajes establecidos que han dominado durante mucho tiempo la comunidad de desarrolladores y, gracias a las actualizaciones periódicas, se han mantenido al día con los desarrollos tecnológicos más recientes.

Dado que se consideran lenguajes de bajo nivel, las computadoras pueden entenderlos fácilmente. Ofrecer funciones a nivel de hardware es simple, lo que facilita la integración de aplicaciones de aprendizaje automático en dispositivos IoT. Es perfecto para estas aplicaciones debido a sus rápidos tiempos de ejecución y entrega.

Muchas bibliotecas potentes, incluidas Torch, TensorFlow y otras, se crean en C/C++. Han demostrado su valor para las aplicaciones que dependen del rendimiento. C++ puede realizar una gestión de memoria meticulosa a un nivel detallado y manipular algoritmos. Proporciona un amplio control sobre varios parámetros de rendimiento, lo que lo convierte en el mejor lenguaje para el aprendizaje automático en algunas situaciones.

Cáscara

El shell de Unix, un intérprete de línea de comandos, fue diseñado para ejecutar el lenguaje de programación de shell. Shell es una excelente opción para crear modelos, algoritmos y aplicaciones de aprendizaje automático debido a sus lenguajes de secuencias de comandos y contenedores, que utilizan su sintaxis sencilla.

Mediante el uso de modelos matemáticos, Shell, una interfaz de usuario para realizar procesos, puede ser muy útil para recopilar y preparar datos. Todos los sistemas operativos, incluidos Windows, Linux y macOS, pueden usar Shell, que proporciona una movilidad extremadamente alta.

La recopilación de datos y la preparación para el cómputo posterior se logran mediante comandos y scripts de shell. Ofrece un método simple y fácil de usar para procesar datos.

Golang

Go (Golang) ha ganado popularidad debido a sus características clave, incluido su estado de código abierto, propiedad de Google y ligereza de ejecución. Con varios procesos que se completan simultáneamente, tiene la capacidad de incluir conjuntos de datos masivos con mayor facilidad. Su aspecto positivo es su concurrencia. Es un lenguaje de programación para sistemas y viene con un vocabulario incorporado.

Es uno de los lenguajes de más rápido crecimiento de GitHub y los servicios de computación en la nube a menudo lo aceptan bien. Es muy apreciado en la infraestructura informática sin servidor debido a características como recolección de basura, escritura dinámica, etc., similar a C.

Se considera que Go es relativamente más fácil de aprender y los desarrolladores lo aceptan rápidamente gracias a su clara sintaxis y seguridad. Podría ser el mejor lenguaje para el aprendizaje automático si eres principiante.

Ceceo

Un lenguaje de programación más antiguo llamado Lisp ha ganado popularidad recientemente para su uso en proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. A los desarrolladores les gusta por sus métodos y diseño, particularmente para proyectos que involucran inteligencia artificial y aprendizaje automático. Brinda a sus desarrolladores innumerables oportunidades.

Es bien conocido por sus características sobresalientes, incluido el lenguaje específico del dominio entretejido con el código y los propietarios de los edificios. Los desarrolladores han disfrutado usando sus funciones para crear aplicaciones de aprendizaje automático porque hay varias oportunidades para hacerlo.

John McCarthy, el padre de la inteligencia artificial, creó ceceo, que tiene sus propios beneficios. Se ha demostrado que es eficaz para la creación de prototipos y simplifica y agiliza la creación de nuevos elementos. Una función de recolección de basura automatizada está disponible para ayudar a que todo funcione sin problemas.

Julia

Un conocido lenguaje de programación dinámico de alto nivel llamado Julia es el mejor lenguaje para el aprendizaje automático a fin de producir el análisis de modelo eficiente que se requiere para crear aplicaciones de aprendizaje automático. Los desarrolladores lo prefieren porque tiene una sintaxis sencilla y un lenguaje de rendimiento sólido. Ofrece una variedad de beneficios, que incluyen precisión numérica, un compilador moderno, ejecución paralela distribuida y una biblioteca considerable de funciones matemáticas.

Funciona sin problemas en varias plataformas y se considera interactivo con respecto a las secuencias de comandos. Tiene una base de seguidores considerable y se considera la mejor opción para crear aplicaciones de aprendizaje automático porque es funcional y está orientada a objetos. Es accesible y fácil de comprender. Es gratuito y de código abierto bajo la licencia MIT.

Julia puede operar de la mejor manera en el lado del servidor y del cliente. Al realizar estadísticas computacionales y cálculos numéricos, es altamente efectivo. Como resultado, se cree que es perfecto para los estadísticos que trabajan en los campos de la analítica y la bioinformática.

Mecanografiado

Microsoft creó TypeScript, un lenguaje de programación orientado a objetos, en 2012. Para el desarrollo a escala de aplicaciones, es JavaScript. Se considera una excelente opción para crear aplicaciones de aprendizaje automático gracias a la biblioteca Kalimdor escrita en TypeScript y basada en navegador. JavaScript es la base de TypeScript y es compatible con todas las bibliotecas de JavaScript.

Es un lenguaje fuertemente tipado y compilado. Se considera un lenguaje y una colección de herramientas que, en esencia, son extensiones de JavaScript. El lenguaje, el Compilador de TypeScript y el Servicio de lenguaje de TypeScript constituyen el corazón de TypeScript.

Es el mejor lenguaje para el aprendizaje automático si está utilizando TypeScript porque es una versión condensada de JavaScript, lo que facilita su comprensión y depuración. Proporciona herramientas de desarrollo IDE de JavaScript eficientes, así como otras técnicas de programación. Se vuelve mucho más fácil de entender y leer el código.

Preguntas Frecuentes

¿Java es bueno para el aprendizaje automático?

Java tiene una historia y es ampliamente utilizado en aplicaciones empresariales, pero también ofrece otras ventajas que lo convierten en una buena plataforma de desarrollo para el aprendizaje automático. Dado que tiene un tipo fuerte, los programadores se ven obligados a ser explícitos y precisos sobre las variables y los tipos de datos. La gestión de grandes aplicaciones de datos se simplifica y la base de código es más fácil de mantener gracias a esta característica altamente tipada.

Comprensión de una arquitectura de canalización de aprendizaje automático

Java también es más rápido que otros lenguajes de programación para el aprendizaje automático. Es una solución fantástica para crear aplicaciones de aprendizaje automático más grandes y complejas debido a su escalabilidad inherente. Los desarrolladores de software pueden escribir código para varias plataformas y producir herramientas únicas para cualquier solución de aprendizaje automático, ya que utiliza la máquina virtual de Java. Entonces, dependiendo de la situación, puede ser el mejor lenguaje para el aprendizaje automático.

¿Es C++ un buen lenguaje para el aprendizaje automático?

Sí, los algoritmos de aprendizaje automático deben codificarse de forma rápida y limpia, que es la respuesta corta. Con C++, puede crear sistemas complejos de aprendizaje automático y visión artificial desde cero.

Las manipulaciones de puntero directo están disponibles en C++, junto con muchas otras capacidades de bajo nivel, incluida la opción del sistema de administración de memoria. Para administrar las asignaciones y desasignaciones de memoria, puede crear sus propios algoritmos.

En general, no te gusta pensar en los algoritmos como "cajas negras”, para que las personas prueben las cosas por sí mismas para ver cómo funcionan y comprender cómo funcionan los sistemas para poder desarrollar e implementar mejores sistemas.

Todo se reduce a la cantidad de conocimiento que realmente necesita. Desglose las cosas y mire adentro si desea aprender más sobre el aprendizaje automático a un nivel práctico de experto.

Conclusión

El aprendizaje automático es importante porque ayuda a desarrollar nuevos productos y brinda a las empresas una imagen de las tendencias en el comportamiento del consumidor y los patrones comerciales operativos. Una parte significativa de las operaciones de muchas de las principales empresas de la actualidad, como Facebook, Google y Uber, giran en torno al aprendizaje automático. Para muchas empresas, el aprendizaje automático se ha convertido en una diferenciación competitiva clave. Si desea implementar un proyecto de aprendizaje automático en su negocio, es vital elegir el mejor lenguaje para el aprendizaje automático.

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• Fuente: https://dataconomy.com/2022/11/best-language-for-machine-learning/