5 Meilleurs Langages de Programmation d’Apprentissage Automatique (IA)

Pour ceux qui débutez avec l’apprentissage automatique (ML) et l’intelligence artificielle (IA), il peut être difficile de décider 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 décider du meilleur pour une tâche.

Qu’est-ce que l’Apprentissage Automatique ?

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

Les cas d’utilisation d’un système d’apprentissage automatique dictent le niveau de connaissance de programmation nécessaire. Si vous voulez utiliser l’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes commerciaux réels, vous aurez besoin d’une formation en programmation. Mais si vous voulez 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 le démarrage avec 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 privilégient pour le développement. Il y a quelques aspects clés qui rendent Python si attrayant. Tout d’abord, il est facile à apprendre, ce qui est crucial pour ceux qui veulent commencer avec l’apprentissage automatique. Il est également évolutif et open-source.

Python est un choix de premier plan pour ceux qui veulent 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 offre de nombreuses bibliothèques 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. En outre, les bibliothèques et les packages ont une courbe d’apprentissage nulle, ce qui signifie que dès que vous apprenez 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 meilleures entreprises du monde, notamment Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber et Amazon.

Voici quelques-uns des principaux avantages de Python :

• Collection étendue de bibliothèques

• Facile à utiliser et open-source

• Lisibilité du code

• Flexibilité

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 par les non-programmeurs et 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 plan pour le traitement de grands nombres, et c’est le langage à utiliser pour les applications d’apprentissage automatique qui utilisent beaucoup de données statistiques. Ses IDE et outils conviviaux permettent de dessiner des graphiques et de gérer des bibliothèques. Il propose également une variété d’outils pour former et évaluer les algorithmes d’apprentissage automatique pour prédire les événements futurs.

R est très utilisé dans les domaines de la bioingénierie et de la statistique biomédicale, 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 des bibliothèques pour R incluent CARET pour travailler sur des problèmes de classification et de régression, et PARTY et rpart pour créer des partitions de données.

Voici quelques-uns des principaux avantages de R :

• Langage de programmation open-source

• Fournit une grande variété de techniques d’apprentissage automatique

• Style de programmation facile

• Très flexible et compatible multi-plateformes

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 mettre en œuvre 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 de nombreux outils open-source pour le traitement de données massives sont écrits dans ce langage. Cela facilite l’intégration des projets avec les référentiels de code existants pour les ingénieurs en apprentissage automatique.

Java inclut une gamme de fonctionnalités qui en font un excellent choix, telles que la facilité d’utilisation, une meilleure interaction 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 bibliothèques associées à Java incluent Weka, JavaML, Deeplearning4j et ELKI. Il inclut également la Machine Virtuelle Java, qui est l’une des meilleures plateformes pour l’apprentissage automatique, car elle permet aux ingénieurs d’écrire le même code sur plusieurs plateformes.

Voici quelques-uns des principaux avantages de Java :

• De nombreuses bibliothèques tierces pour l’apprentissage automatique

• Évolutivité

• Machine Virtuelle Java

• Facile pour les ingénieurs ayant une formation en développement Java

4. Julia

Un langage de programmation dynamique à haute performance et à usage général, Julia est devenu un concurrent potentiel pour Python et R. Il offre de nombreuses fonctionnalités exceptionnelles exclusivement pour l’apprentissage automatique, et bien qu’il soit un langage de programmation à usage général pour le développement d’une large gamme d’applications, il est mieux utilisé pour l’analyse numérique à haute performance et la science computationnelle.

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 conçu spécifiquement pour mettre en œuvre les mathématiques et les requêtes scientifiques de base qui constituent de nombreux algorithmes d’apprentissage automatique. Son code est universellement exécutable, et il est évolutif, ce qui est fondamental pour les ingénieurs en apprentissage automatique.

Voici quelques-uns des principaux avantages de Julia :

• Universellement exécutable

• Évolutif

• Prise en charge des éditeurs comme Emacs et VIM

• De nombreuses fonctionnalités prédominantes exclusivement pour l’apprentissage automatique

5. LISP

Pour terminer notre liste des 5 meilleurs langages de programmation d’apprentissage automatique (IA), nous avons 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 nombreux autres langages comme Python, Julia et Java. Il a également la capacité de coder, de compiler et d’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 que le programmeur est en train de coder, ce qui le distingue de certains des autres meilleurs langages.

Aujourd’hui, LISP est souvent utilisé pour les problèmes de logique inductive et l’apprentissage automatique. Il est largement reconnu pour avoir créé le premier chatbot d’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 très efficace

• S’adapte aux solutions que les programmeurs sont en train de coder

• Prise en charge des expressions symboliques