Introducción a los lenguajes de programación de aprendizaje automático
El aprendizaje automático está en el mercado desde hace más de una década. La mayoría de las compañías han adoptado técnicas de aprendizaje automático para construir y mejorar sus productos y servicios. Si eres nuevo en el aprendizaje automático, es obvio que te preguntarás con qué lenguaje de programación debes comenzar para comenzar. Hay una enorme cantidad de lenguaje para que pueda comenzar a escribir su algoritmo de aprendizaje automático. Cada uno de ellos tiene su propia característica única y es bueno conocer múltiples lenguajes de programación, pero en lugar de abrumarse con múltiples idiomas, puede elegir un lenguaje de programación para comenzar y centrarse más en los conceptos. Echemos un vistazo a los pocos lenguajes de programación populares del aprendizaje automático.
Principales lenguajes de programación de aprendizaje automático
Echemos un vistazo a los pocos lenguajes de programación populares más utilizados del aprendizaje automático:
1. Python
Actualmente es el idioma de más rápido crecimiento en el mundo. Python fue construido para facilitar la lectura y la facilidad de uso. Utiliza los conceptos oops, pero también se puede utilizar como lenguaje de script. Es preferible para el procesamiento del lenguaje natural y el análisis sentimental. Tiene casi todos los paquetes necesarios para las tareas de aprendizaje automático. Consulte la tabla a continuación para ver algunas de las bibliotecas de aprendizaje automático:
| Tarea | Biblioteca |
| Compute Vision | OpenCV |
| Preprocesamiento de datos | Pandas |
| Aprendizaje automático de propósito general | Scikit learn, TensorFlow, pytorch |
| Visualización de datos | Matplotlib |
| Aplicación web | django |
Junto con estos, tenemos el portátil Jupyter, que está hecho especialmente para la programación en python para verificar la salida de cada línea de código en tiempo real. Para desarrollar su propio algoritmo desde cero, puede usar la biblioteca de matriz máxima conocida como numpy y construir su propio algoritmo de aprendizaje automático. Python tiene una vasta comunidad de foros abiertos como desbordamiento de pila y GitHub. Google recientemente creó un excelente servicio gratuito en la nube conocido como Google Colab que puede usar para construir y entrenar su red en Python desde cero. También viene con GPU y TPU, lo que le brinda la libertad de codificar también en un sistema de baja configuración.
2. Java
Java es un lenguaje de programación de propósito general, portátil y uno de los más utilizados en el mundo. Es preferible en el caso cuando queremos tener detección de seguridad y fraude en nuestra aplicación. Supongamos que la aplicación está construida en Java y queremos que una pequeña parte de ella use el aprendizaje automático, entonces es obvio implementar esa parte en Java en lugar de pasar a cualquier otro idioma. Es aceptado por la gente de la comunidad de ML debido al hecho de comerciabilidad, legibilidad, facilidad de mantenimiento, seguridad y muchos otros. Proporciona bibliotecas de código abierto que están listas para usar en el campo de la IA. Algunas de las bibliotecas de aprendizaje automático utilizadas en Java para la programación ML son:
| Biblioteca | Descripción |
| ADAMS | Para controlar el flujo de datos en la red |
| Deeplearning4j | Brindar soporte para el algoritmo de aprendizaje profundo |
| ELKI | Procesamiento de datos |
| JSAT | Marco para comenzar fácilmente con el aprendizaje automático |
| MAZO | Utilizado en áreas como PNL, análisis de conglomerados, clasificación de texto, etc. |
3. Java Script
Uno de los lenguajes de secuencias de comandos web más potentes. Si necesita ejecutar una aplicación de aprendizaje automático en el lado del cliente en un navegador, entonces javascript es la mejor opción. Una ventaja del aprendizaje automático que se ejecuta en el navegador es que el cliente no necesita instalar ninguna biblioteca adicional para usar la aplicación como los otros idiomas. Google lanzó su biblioteca de aprendizaje automático para javascript, es decir, Tensorflow.js, le ayuda a desarrollar un algoritmo de aprendizaje automático desde cero. La API se puede usar para construir y entrenar directamente su modelo en el navegador. Piense en ejecutar la aplicación web que utiliza el aprendizaje automático en su aplicación móvil, de esta manera puede aprovechar el sensor incorporado de los datos móviles y usar sus datos para entrenar sus modelos. Pocas de las otras bibliotecas populares de aprendizaje automático son Brain.js, ConvNetJS, Webdnn, Synaptic, etc.
4. C / C ++
Es uno de los idiomas más antiguos utilizados para crear aplicaciones de alto rendimiento. Proporciona un control de alto nivel sobre los recursos del sistema y la memoria debido a que su uso principal es en el desarrollo de aplicaciones en un sistema embebido. En el desarrollo del reconocimiento de voz, robot y juegos, el lenguaje más utilizado es C / C ++. Entonces, si desea tener una aplicación con alto rendimiento, esta será una buena opción.
5. R
Es un lenguaje de secuencias de comandos y es bueno para manejar y visualizar datos que juegan un papel clave en los algoritmos de aprendizaje automático. R se usa principalmente en la academia y la investigación. Es fácil de aprender e implementar y es una buena opción para trabajar con sus datos. Si sus datos no son buenos, nunca obtendrá un buen resultado. R proporciona un análisis de datos y modelos gráficos fáciles de usar. Su dominio es el análisis de datos. Se prefiere en la inferencia estadística y tiene un foro de soporte activo. R presenta el paquete que ayuda a mejorar la precisión de la predicción. Algunos paquetes de R son Nnet, Caret, Rgl, Mgcv.
6. Matlab
Otro lenguaje de programación fácil de usar para principiantes y expertos en el campo del aprendizaje automático es MATLAB. Se necesita una línea menor de códigos en comparación con los otros idiomas para la capacitación y el desarrollo de modelos para ML o DL. Proporciona interoperabilidad con otros marcos de aprendizaje profundo de código abierto. Uno de los mayores inconvenientes de MATLAB es su costo de licencia. Su costo es demasiado alto y el usuario debe pagar por cada módulo. Aunque tiene comunidades amplias y activas como desbordamiento de pila, mathworks, github, etc.
Ahora debe tener una idea de algunos de los idiomas populares utilizados en el aprendizaje automático. De estos, si hablamos sobre el rango global basado en el uso, Python está en la parte superior del gráfico, después de lo cual tenemos javascript, C / C ++.
Conclusión
Concluiremos este artículo diciendo que es más importante aprender los conceptos de aprendizaje automático que el lenguaje de programación. Porque una vez que comprenda los conceptos y, en función de la aplicación que desee desarrollar, puede elegir el lenguaje de programación más adecuado.
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Esta es una guía de lenguajes de programación de aprendizaje automático. Aquí discutimos los 6 principales lenguajes de programación de aprendizaje automático en detalle. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:
- máquina virtual de Java
- Aprendizaje automático de hiperparámetros
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- Prueba de protocolo