¿Cuál es el Mejor Lenguaje para Aprendizaje Automático? (%%currentmonth%% %%currentyear%%)

Si estás empezando en el campo del aprendizaje automático (ML) o si estás buscando refrescar tus habilidades, es posible que te preguntes qué lenguaje es el mejor para utilizar. Elegir el lenguaje de aprendizaje automático adecuado puede ser difícil, especialmente desde que hay tantas opciones excelentes. 

Hay más de 700 lenguajes de programación en uso generalizado, y cada uno tiene sus pros y contras. Si estás empezando tu carrera como ingeniero de aprendizaje automático, con el tiempo descubrirás cuáles son los mejores lenguajes de programación para los problemas empresariales específicos que estás tratando de resolver. 

Antes de sumergirnos en los mejores lenguajes de aprendizaje automático, exploremos el concepto. 

¿Qué es el Aprendizaje Automático? 

Sin entrar en demasiados detalles, el aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que proporciona a los sistemas informáticos la capacidad de aprender y hacer predicciones automáticamente en función de los datos. Estas predicciones pueden variar mucho dependiendo del caso de uso específico. 

En el campo del aprendizaje automático, un especialista en aprendizaje automático no tiene que escribir todos los pasos necesarios para resolver un problema porque la computadora es capaz de “aprender” analizando patrones dentro de los datos. El modelo puede generalizar los patrones a nuevos datos. 

Para leer más sobre el aprendizaje automático, te recomiendo que leas nuestro artículo “¿Qué es el Aprendizaje Automático?” 

Lenguaje de Aprendizaje Automático más Popular: Python

Antes de sumergirnos en los diferentes lenguajes de aprendizaje automático, es importante reconocer que no hay un lenguaje “mejor” en realidad. Cada uno tiene sus pros, contras y capacidades específicas. Depende en gran medida de lo que estás tratando de construir y de tu experiencia. 

Dicho esto, el lenguaje de aprendizaje automático más popular, sin duda, es Python. Alrededor del 57% de los científicos de datos y desarrolladores de aprendizaje automático confían en Python, y el 33% lo prioriza para el desarrollo. 

Los marcos de Python han evolucionado mucho en los últimos años, lo que ha aumentado sus capacidades con el aprendizaje profundo. Ha habido la publicación de bibliotecas de primer nivel como TensorFlow y varias otras. 

Más de 8,2 millones de desarrolladores en todo el mundo confían en Python para codificar, y hay una buena razón para ello. Es una opción favorita para el análisis de datos, la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la IA. Su ecosistema de bibliotecas vasto permite a los practicantes de aprendizaje automático acceder, manipular, transformar y procesar datos con facilidad. También ofrece independencia de plataforma, menos complejidad y mejor legibilidad. 

Las bibliotecas y paquetes integrados proporcionan código de nivel base, lo que significa que los ingenieros de aprendizaje automático no tienen que empezar a escribir desde cero. Y como el aprendizaje automático requiere un procesamiento de datos continuo, las bibliotecas y paquetes integrados de Python asisten con casi todas las tareas. Todo esto conduce a una reducción del tiempo de desarrollo y una mejora de la productividad al trabajar con aplicaciones de aprendizaje automático complejas. 

Algunos de los gigantes tecnológicos más grandes del mundo, como Google, Instagram, Facebook, Dropbox, Netflix, Walt Disney, YouTube, Uber y Amazon, prefieren Python como su lenguaje de programación. 

Si bien Python se destaca claramente como el lenguaje más popular, hay otros que deben ser considerados. Los cinco principales son Python, R, C/C++, Java y JavaScript. El segundo lugar después de Python suele ser C/C++. Java está cerca, y aunque Python se compara a menudo con R, no compiten en términos de popularidad. En encuestas que involucran a científicos de datos, R ha logrado con frecuencia la relación más baja entre priorización y uso entre los cinco lenguajes. JavaScript suele estar en el extremo inferior de la lista.

Aunque no son tan populares como los cinco principales, hay otros lenguajes que los practicantes de aprendizaje automático utilizan y que vale la pena considerar, como Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave y SAS. 

Elección en Función de su Aplicación

Al elegir el mejor lenguaje para el aprendizaje automático, el factor más importante es considerar el tipo de proyecto en el que estará trabajando o sus aplicaciones específicas. 

Si está buscando trabajar en el análisis de sentimiento, su mejor apuesta probablemente sería Python o R, mientras que otras áreas como la seguridad de la red y la detección de fraude se beneficiarían más de Java. Una de las razones detrás de esto es que los algoritmos de seguridad de la red y detección de fraude a menudo son utilizados por grandes organizaciones, y estas son las mismas que prefieren Java para los equipos de desarrollo internos. 

Cuando se trata de áreas menos enfocadas en la empresa, como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el análisis de sentimiento, Python ofrece una solución más fácil y rápida para la construcción de algoritmos gracias a su gran colección de bibliotecas especializadas. 

En cuanto a C/C++, el lenguaje a menudo se utiliza para la inteligencia artificial en juegos y locomoción de robots. El lenguaje de aprendizaje automático ofrece un alto nivel de control, rendimiento y eficiencia como resultado de sus bibliotecas de IA altamente sofisticadas. 

R comienza a hacer su presencia en las áreas de bioingeniería y bioinformática, y ha sido utilizado durante mucho tiempo en estadísticas biomédicas dentro y fuera de la academia. Pero si hablamos de desarrolladores nuevos en ciencia de datos y aprendizaje automático, JavaScript es a menudo preferido. 

El Lenguaje es Secundario a las Habilidades

Al entrar en el mundo del aprendizaje automático y elegir qué lenguaje utilizar, es importante reconocer que el lenguaje que aprendas es secundario a dominar los conceptos básicos de aprendizaje automático. En otras palabras, debes cultivar habilidades básicas de análisis de datos. 

Si no tienes un conocimiento fundamental de estadísticas, aprendizaje profundo, procesos de sistemas y diseño, será muy difícil elegir los modelos adecuados o resolver problemas complejos de aprendizaje automático. 

Si eres nuevo en el análisis de datos y el aprendizaje automático, entonces Python debería estar en la parte superior de tu lista. Como hemos discutido, Python es sintácticamente sencillo y más fácil de aprender que otros lenguajes. Pero si ya eres un programador experimentado con años de experiencia, específicamente experiencia con un lenguaje determinado, entonces podría ser una mejor opción seguir con lo que ya conoces. 

Hay algunas habilidades esenciales de aprendizaje automático que harán que sea más fácil elegir un lenguaje. Algunas de estas habilidades incluyen habilidades de ingeniería de software, habilidades de ciencia de datos, habilidades de aprendizaje profundo, programación dinámica y procesamiento de audio y video.

Si tu trasfondo profesional está fuertemente involucrado con la ciencia de datos, es probable que sea mejor priorizar Python. El lenguaje de aprendizaje automático más popular está fuertemente integrado con la ciencia de datos, lo que es por qué se ha convertido en el lenguaje favorito de los científicos de datos. Pero si tu trasfondo involucra análisis de datos y estadísticas, R está fuertemente adaptado para ti. 

Los desarrolladores front-end a menudo tienen experiencia existente con JavaScript, lo que hace que sea más fácil extender su uso al aprendizaje automático. Los ingenieros de hardware y electrónica de computadora a menudo eligen C/C++ sobre los demás lenguajes y evitan específicamente JavaScript, Java y R. 

El lenguaje menos popular, Java, es priorizado por los desarrolladores de aplicaciones de escritorio front-end, dados su eficiencia con aplicaciones enfocadas en la empresa. Si estás trabajando para una gran empresa, la empresa podría incluso decirte que aprendas Java. Es menos común que los principiantes que comienzan el viaje del aprendizaje automático elijan Java por sí mismos. 

Como puedes ver en este artículo, hay mucho que considerar al elegir el mejor lenguaje para el aprendizaje automático. No es tan simple como que uno sea el “mejor”. Todo depende de tu experiencia, trasfondo profesional y aplicaciones. Pero lenguajes populares como Python, C++, Java y R siempre deben ser considerados primero.