5 Mejores Lenguajes de Programación de Aprendizaje Automático (IA)

Para aquellos que están empezando con el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA), puede ser difícil decidir por dónde empezar. Incluso aquellos que ya están involucrados en el campo pueden preguntarse qué lenguaje de programación de aprendizaje automático es el mejor. Y con más de 700 lenguajes de programación diferentes siendo ampliamente utilizados, se vuelve aún más difícil decidir el mejor para una tarea.

¿Qué es el Aprendizaje Automático?

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que ayuda a los sistemas informáticos a aprender y hacer predicciones automáticamente en función de los conjuntos de datos alimentados. Por ejemplo, un sistema de aprendizaje automático puede no estar programado explícitamente para distinguir entre un perro y un gato, pero aprende a diferenciar por sí solo mediante el entrenamiento con grandes muestras de datos. El objetivo de los sistemas de aprendizaje automático es llegar a un punto en el que puedan aprender automáticamente sin intervención humana y llevar a cabo acciones.

Los casos de uso de un sistema de aprendizaje automático dictan el nivel de conocimiento de programación necesario. Si desea utilizar el aprendizaje automático para resolver problemas empresariales del mundo real, necesitará un conocimiento de programación. Pero si solo quiere aprender los conceptos del aprendizaje automático, probablemente solo necesitará conocimientos de matemáticas y estadísticas. Para implementar estos modelos, necesitará comprender los fundamentos de la programación, algoritmos, estructuras de datos, administración de memoria y lógica.

Hay muchas bibliotecas de aprendizaje automático con diferentes lenguajes de programación, lo que facilita el inicio con lenguajes de programación básicos.

Aquí están los 5 mejores lenguajes de programación de aprendizaje automático (IA):

1. Python

Python es, con diferencia, el lenguaje de aprendizaje automático más popular y mejor, con más del 60% de los desarrolladores de aprendizaje automático que lo utilizan y priorizan para el desarrollo. Hay varios aspectos clave que hacen que Python sea tan atractivo. Por un lado, es fácil de aprender, lo cual es crucial para aquellos que buscan empezar con el aprendizaje automático. También es escalable y de código abierto.

Python es la primera opción para aquellos que buscan realizar tareas que involucran análisis de datos, ciencia de datos, aprendizaje automático y IA debido a su vasto ecosistema de bibliotecas que ofrece muchas bibliotecas diferentes para manejar, transformar y procesar datos. Las bibliotecas y paquetes integrados proporcionan código de nivel base para ayudar a los ingenieros de aprendizaje automático, y están disponibles para casi todas las tareas. Además, las bibliotecas y paquetes tienen una curva de aprendizaje cero, lo que significa que una vez que aprenda los conceptos básicos de la programación en Python, está listo para empezar.

Algunas de las bibliotecas principales para Python incluyen Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn y sci-kit Learn.

El lenguaje de programación de aprendizaje automático es utilizado por algunas de las empresas más importantes del mundo, incluyendo Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber y Amazon.

Aquí están algunos de los principales beneficios de Python:

• Colección extensa de bibliotecas

• Fácil de usar y de código abierto

• Legibilidad del código

• Flexibilidad

2. Lenguaje de Programación R

Otro de los lenguajes de programación de aprendizaje automático y IA más destacados es el lenguaje de programación R, que puede ser utilizado por no programadores y programadores por igual. Los no programadores como los mineros de datos, analistas de datos y estadísticos encuentran muchos usos para R.

R es la primera opción para procesar grandes números, y es el lenguaje de elección para aplicaciones de aprendizaje automático que utilizan mucha información estadística. Sus IDEs y herramientas de usuario amigables permiten dibujar gráficos y administrar bibliotecas. También proporciona una variedad de herramientas para entrenar y evaluar algoritmos de aprendizaje automático para predecir eventos futuros.

R es muy utilizado en los campos de bioingeniería y estadísticas biomédicas, pero también es popular para implementar aprendizaje automático como clasificación, regresión y formación de árboles de decisión. Algunas de las bibliotecas para R incluyen CARET para trabajar con problemas de clasificación y regresión, y PARTY y rpart para crear particiones de datos.

Aquí están algunos de los principales beneficios de R:

• Lenguaje de programación de código abierto

• Proporciona una amplia gama de técnicas de aprendizaje automático

• Estilo de programación fácil

• Altamente flexible y compatible con varias plataformas

3. Java

Otro de los lenguajes de programación más conocidos para el aprendizaje automático, Java tiene una fuerte presencia en la industria. Es especialmente popular entre los ingenieros de aprendizaje automático que tienen un fondo de desarrollo en Java, ya que no necesitan aprender un nuevo lenguaje de programación como Python o R para implementar modelos de aprendizaje automático.

Otro aspecto clave de Java es que muchas organizaciones ya poseen grandes códigos base de Java, y muchas herramientas de código abierto para el procesamiento de grandes datos están escritas en el lenguaje. Esto facilita a los ingenieros de aprendizaje automático integrar proyectos con repositorios de código existentes.

Java incluye una variedad de características que lo hacen una excelente opción, como facilidad de uso, mejor interacción del usuario, servicios de paquetes, depuración fácil y representación gráfica de datos. Tiene una amplia gama de bibliotecas de terceros para el aprendizaje automático, como JavaML, que es una biblioteca de aprendizaje automático integrada que proporciona una colección de algoritmos implementados en Java.

Algunas de las bibliotecas principales asociadas con Java incluyen Weka, JavaML, Deeplearning4j y ELKI. También incluye la Máquina Virtual de Java, que es una de las mejores plataformas para el aprendizaje automático, ya que permite a los ingenieros escribir el mismo código en varias plataformas.

Aquí están algunos de los principales beneficios de Java:

• Muchas bibliotecas de terceros para ML

• Escalabilidad

• Máquina Virtual de Java

• Fácil para los ingenieros con fondo de desarrollo en Java

4. Julia

Un lenguaje de programación dinámico de alto rendimiento y propósito general, Julia ha surgido como un posible competidor para Python y R. Ofrece muchas características excelentes exclusivamente para el aprendizaje automático, y aunque es un lenguaje de propósito general para el desarrollo de una amplia gama de aplicaciones, es mejor utilizado para análisis numérico de alto rendimiento y ciencia computacional.

Julia tiene soporte para todos los tipos de hardware, como TPUs y GPUs, y es utilizado por grandes empresas como Apple, Oracle, Disney y NASA.

El lenguaje de aprendizaje automático fue diseñado específicamente para implementar matemáticas y consultas científicas básicas que componen muchos algoritmos de aprendizaje automático. Su código es universalmente ejecutable, y es escalable, lo cual es fundamental para los ingenieros de aprendizaje automático.

Aquí están algunos de los principales beneficios de Julia:

• Universalmente ejecutable

• Escalable

• Soporte para editores como Emacs y VIM

• Muchas características predominantes exclusivamente para ML

5. LISP

Cerrando nuestra lista de los 5 mejores lenguajes de programación de aprendizaje automático (IA) está LISP, que es el segundo lenguaje de programación más antiguo que todavía se utiliza hoy en día. Está principalmente desarrollado para aplicaciones enfocadas en IA.

El lenguaje de programación ha llevado a la creación de varios otros lenguajes como Python, Julia y Java. También tiene la capacidad de codificar, compilar y ejecutar código en más de 30 lenguajes de programación. LISP se considera un lenguaje de aprendizaje automático muy eficiente y flexible para resolver problemas específicos, ya que se adapta a la solución que el programador está codificando, lo que lo distingue de algunos de los otros lenguajes principales.

En el mundo de hoy, LISP se utiliza comúnmente para problemas de lógica inductiva y aprendizaje automático. Es ampliamente conocido por crear el primer chatbot de IA, y todavía se puede utilizar hoy en día para desarrollar chatbots para industrias como el comercio electrónico.

Aquí están algunas de las características principales de LISP:

• Capacidades de prototipado rápido

• Flexible y muy eficiente

• Se adapta a las soluciones que los programadores están codificando

• Soporte para expresiones simbólicas