Los 5 mejores lenguajes de programación de aprendizaje automático (IA)

Para quienes recién comienzan con el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA), puede resultar 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 ampliamente utilizados, resulta aún más difícil decidir cuál es 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 automáticamente y hacer predicciones basadas en conjuntos de datos alimentados. Por ejemplo, es posible que un sistema de aprendizaje automático no esté programado explícitamente para distinguir entre un perro y un gato, pero aprende a diferenciar por sí mismo al entrenarse 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, posteriormente, llevar a cabo acciones.

Los casos de uso para un sistema de aprendizaje automático dictan el nivel de conocimiento de programación necesario. Si desea utilizar el aprendizaje automático para resolver problemas comerciales del mundo real, necesitará experiencia en programación. Pero si solo desea aprender los conceptos del aprendizaje automático, es probable que solo necesite conocimientos de matemáticas y estadísticas. Para implementar estos modelos, deberá comprender los fundamentos de la programación, los algoritmos, las estructuras de datos, la gestión de la memoria y la lógica.

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

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

1. pitón 

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

Python es la mejor opción para aquellos que buscan realizar tareas que involucran análisis de datos, ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial debido a su vasto ecosistema de bibliotecas que ofrece muchas bibliotecas diferentes para manejar, transformar y procesar datos. Las bibliotecas y los paquetes incorporados proporcionan un código de nivel base para ayudar a los ingenieros de aprendizaje automático y están disponibles para casi todas las tareas. Además de esto, las bibliotecas y los paquetes tienen una curva de aprendizaje cero, lo que significa que una vez que aprende los conceptos básicos de la programación de Python, está listo para comenzar.

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

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

Estos son algunos de los principales beneficios de Python:

• Amplia colección de bibliotecas.

• Fácil de usar y de código abierto

• Legibilidad de código

• Flexibilidad

2. Lenguaje de programación R

Otro de los principales lenguajes de programación de inteligencia artificial y aprendizaje automático es el lenguaje de programación R, que puede ser utilizado tanto por programadores como por no programadores. Los no programadores, como los mineros de datos, los analistas de datos y los estadísticos, encuentran muchos usos para R.

R es la mejor opción para procesar grandes números y es el lenguaje de referencia para las aplicaciones de aprendizaje automático que utilizan una gran cantidad de datos estadísticos. Sus IDE y herramientas fáciles de usar le 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 se utiliza mucho en los campos de la bioingeniería y la estadística biomédica, pero también es popular para implementar el 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.

Estos son 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 un fuerte control sobre la industria. Es especialmente popular entre los ingenieros de aprendizaje automático que tienen experiencia en desarrollo de 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 bases de código Java y muchas herramientas de código abierto para el procesamiento de big data están escritas en el lenguaje. Esto facilita que los ingenieros de aprendizaje automático integren proyectos con repositorios de código existentes.

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

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

Estos son algunos de los principales beneficios de Java:

• Muchas bibliotecas de terceros para ML

• Escalabilidad

• máquina virtual de Java

• Fácil para ingenieros con experiencia en desarrollo de Java

4. Julia

Un lenguaje de programación dinámico de propósito general y alto rendimiento, Julia se ha convertido en un competidor potencial para Python y R. Ofrece muchas características excelentes exclusivamente para el aprendizaje automático, y si bien es un lenguaje de propósito general para el desarrollo de una amplia -gama de aplicaciones, se utiliza mejor para el análisis numérico de alto rendimiento y la ciencia computacional.

Julia tiene soporte para todo tipo de hardware, como TPU y GPU, y es utilizado por grandes empresas como Apple, Oracle, Disney y la NASA.

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

Estos son 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 usa en la actualidad. Está desarrollado principalmente para aplicaciones centradas 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 altamente eficiente y flexible para resolver problemas específicos, ya que se adapta a la solución para la que está codificando un programador, lo que lo hace destacar entre algunos de los otros lenguajes principales.

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

Estas son algunas de las características principales de LISP:

• Capacidades de creación rápida de prototipos

• Flexible y altamente eficiente

• Se adapta a las soluciones que los programadores están codificando

• Soporte para expresiones simbólicas