5 meilleurs langages de programmation d'apprentissage automatique (IA)

Pour ceux qui débutent dans l’apprentissage automatique (ML) et l’intelligence artificielle (IA), il peut être difficile de décider par où commencer. Même ceux qui sont déjà impliqués dans le domaine peuvent se demander quel langage de programmation d’apprentissage automatique est le meilleur. Et avec plus de 700 langages de programmation différents largement utilisés, il devient encore plus difficile de choisir le meilleur pour une tâche.

Qu'est-ce que l'apprentissage par machine?

Apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui aide les systèmes informatiques à apprendre et à faire automatiquement des prédictions basées sur des ensembles de données alimentés. Par exemple, un système d’apprentissage automatique n’est peut-être pas explicitement programmé pour faire la différence entre un chien et un chat, mais il apprend tout seul à se différencier en s’entraînant sur de grands échantillons de données. L’objectif des systèmes d’apprentissage automatique est d’atteindre un point où ils peuvent automatiquement apprendre sans intervention humaine et ensuite exécuter des actions.

Les cas d'utilisation d'un système d'apprentissage automatique dictent le niveau de connaissances en programmation nécessaire. Si vous souhaitez utiliser l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes commerciaux réels, vous aurez besoin d'une formation en programmation. Mais si vous souhaitez simplement apprendre les concepts de l'apprentissage automatique, vous n'aurez probablement besoin que de connaissances en mathématiques et en statistiques. Pour mettre en œuvre ces modèles, vous devrez comprendre les principes fondamentaux de la programmation, des algorithmes, des structures de données, de la gestion de la mémoire et de la logique.

Il existe de nombreuses bibliothèques d'apprentissage automatique avec différents langages de programmation, ce qui facilite la prise en main des langages de programmation de base.

Voici les 5 meilleurs langages de programmation d'apprentissage automatique (IA) :

1. Python

Python est de loin le langage d'apprentissage automatique le plus populaire et le meilleur, avec plus de 60 % des développeurs d'apprentissage automatique qui l'utilisent et le priorisent pour le développement. Il y a quelques aspects clés qui rendent Python si attrayant. D'une part, il est facile à apprendre, ce qui est crucial pour ceux qui cherchent à se lancer dans l'apprentissage automatique. Il est également évolutif et open-source.

Python est un choix de premier ordre pour ceux qui cherchent à effectuer des tâches impliquant l'analyse de données, la science des données, l'apprentissage automatique et l'IA en raison de son vaste écosystème de bibliothèques qui propose de nombreuses bibliothèques différentes pour gérer, transformer et traiter les données. Les bibliothèques et les packages intégrés fournissent un code de base pour aider les ingénieurs en apprentissage automatique, et ils sont disponibles pour presque toutes les tâches. De plus, les bibliothèques et les packages ont une courbe d'apprentissage nulle, ce qui signifie qu'une fois que vous avez appris les bases de la programmation Python, vous êtes prêt à commencer.

Certaines des meilleures bibliothèques pour Python incluent Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn et sci-kit Learn.

Le langage de programmation d'apprentissage automatique est utilisé par certaines des plus grandes entreprises au monde, notamment Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber et Amazon.

Voici quelques-uns des principaux avantages de Python :

• Vaste collection de bibliothèques

• Facile à utiliser et open-source

• Lisibilité du code

• Souplesse

2. Langage de programmation R

Un autre des meilleurs langages de programmation d'apprentissage automatique et d'IA est le langage de programmation R, qui peut être utilisé aussi bien par les non-programmeurs que par les programmeurs. Les non-programmeurs comme les mineurs de données, les analystes de données et les statisticiens trouvent de nombreuses utilisations pour R.

R est un choix de premier ordre pour le traitement de grands nombres, et c'est le langage de prédilection pour les applications d'apprentissage automatique qui utilisent beaucoup de données statistiques. Ses IDE et outils conviviaux vous permettent de dessiner des graphiques et de gérer des bibliothèques. Il fournit également une variété d'outils pour former et évaluer des algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire les événements futurs.

R est très utilisé dans les domaines de la bio-ingénierie et des statistiques biomédicales, mais il est également populaire pour la mise en œuvre de l'apprentissage automatique comme la classification, la régression et la formation d'arbres de décision. Certaines bibliothèques pour R incluent CARET pour travailler sur des problèmes de classification et de régression, ainsi que PARTY et rpart pour créer des partitions de données.

Voici quelques-uns des principaux avantages de R :

• Langage de programmation open source

• Fournit une large gamme de techniques d'apprentissage automatique

• Style de programmation facile

• Très flexible et compatible multiplateforme

3. Java

Un autre des langages de programmation les plus connus pour l'apprentissage automatique, Java a une forte emprise sur l'industrie. Il est particulièrement populaire parmi les ingénieurs en apprentissage automatique qui ont une formation en développement Java, car ils n'ont pas besoin d'apprendre un nouveau langage de programmation comme Python ou R pour implémenter des modèles d'apprentissage automatique.

Un autre aspect clé de Java est que de nombreuses organisations possèdent déjà de grandes bases de code Java et que de nombreux outils open source pour le traitement de données volumineuses sont écrits dans le langage. Cela permet aux ingénieurs en apprentissage automatique d'intégrer plus facilement des projets avec des référentiels de code existants.

Java comprend un éventail de fonctionnalités qui en font un excellent choix, telles que la facilité d'utilisation, une meilleure interaction avec l'utilisateur, des services de package, un débogage facile et une représentation graphique des données. Il dispose d'une large gamme de bibliothèques tierces pour l'apprentissage automatique, telles que JavaML, qui est une bibliothèque d'apprentissage automatique intégrée qui fournit une collection d'algorithmes implémentés en Java.

Certaines des principales bibliothèques associées à Java incluent Weka, JavaML, Deeplearning4j et ELKI. Il inclut également Java Virtual Machine, qui est l'une des meilleures plates-formes d'apprentissage automatique car elle permet aux ingénieurs d'écrire le même code sur plusieurs plates-formes.

Voici quelques-uns des principaux avantages de Java :

• De nombreuses bibliothèques tierces pour ML

• Évolutivité

• Machine virtuelle Java

• Facile pour les ingénieurs ayant une expérience en développement Java

4. Julia

Langage de programmation dynamique hautes performances à usage général, Julia est devenu un concurrent potentiel de Python et R. Il offre de nombreuses fonctionnalités exceptionnelles exclusivement pour l'apprentissage automatique, et bien qu'il s'agisse d'un langage à usage général pour le développement d'un large -gamme d'applications, il est mieux utilisé pour l'analyse numérique haute performance et la science informatique.

Julia prend en charge tous les types de matériel, tels que les TPU et les GPU, et il est utilisé par de grandes entreprises comme Apple, Oracle, Disney et la NASA.

Le langage d'apprentissage automatique a été particulièrement conçu pour implémenter des requêtes mathématiques et scientifiques de base qui composent de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique. Son code est universellement exécutable et évolutif, ce qui est fondamental pour les ingénieurs en apprentissage automatique.

Voici quelques-uns des principaux avantages de Julia :

• Universellement exécutable

• Evolutif

• Prise en charge d'éditeurs comme Emacs et VIM

• De nombreuses fonctionnalités prédominantes exclusivement pour le ML

5. ZÉZAYER

La fermeture de notre liste des 5 meilleurs langages de programmation d'apprentissage automatique (IA) est LISP, qui est le deuxième langage de programmation le plus ancien encore utilisé aujourd'hui. Il est principalement développé pour les applications axées sur l'IA.

Le langage de programmation a conduit à la création de divers autres langages comme Python, Julia et Java. Il a également la capacité de coder, compiler et exécuter du code dans plus de 30 langages de programmation. LISP est considéré comme un langage d'apprentissage automatique très efficace et flexible pour résoudre des problèmes spécifiques, car il s'adapte à la solution pour laquelle un programmeur code, ce qui le distingue de certains des autres langages de pointe.

Dans le monde d'aujourd'hui, LISP est souvent utilisé pour les problèmes de logique inductive et l'apprentissage automatique. Il est largement connu pour avoir créé le tout premier chatbot IA, et il peut encore être utilisé aujourd'hui pour développer des chatbots pour des industries comme le commerce électronique.

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de LISP :

• Capacités de prototypage rapide

• Flexible et hautement efficace

• S'adapte aux solutions pour lesquelles les programmeurs codent

• Prise en charge des expressions symboliques