I 5 migliori linguaggi di programmazione di Machine Learning (AI).

Per coloro che hanno appena iniziato con il machine learning (ML) e l'intelligenza artificiale (AI), può essere difficile decidere da dove cominciare. Anche chi è già coinvolto nel settore può chiedersi quale linguaggio di programmazione per l’apprendimento automatico sia il migliore. E con oltre 700 linguaggi di programmazione diversi ampiamente utilizzati, diventa ancora più difficile decidere quale sia il migliore per un compito.

Cos'è l'apprendimento automatico?

apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che aiuta i sistemi informatici ad apprendere e fare previsioni automaticamente sulla base di set di dati alimentati. Ad esempio, un sistema di apprendimento automatico potrebbe non essere programmato esplicitamente per distinguere tra un cane e un gatto, ma impara a differenziare da solo addestrandosi su grandi campioni di dati. L’obiettivo dei sistemi di apprendimento automatico è raggiungere un punto in cui possano apprendere automaticamente senza intervento umano e successivamente eseguire azioni.

I casi d'uso per un sistema di apprendimento automatico determinano il livello di conoscenza della programmazione necessario. Se desideri utilizzare l'apprendimento automatico per risolvere problemi aziendali del mondo reale, avrai bisogno di un background di programmazione. Ma se vuoi solo imparare i concetti dell'apprendimento automatico, probabilmente avrai solo bisogno di conoscenze matematiche e statistiche. Per implementare questi modelli, dovrai comprendere i fondamenti della programmazione, degli algoritmi, delle strutture dati, della gestione della memoria e della logica.

Esistono molte librerie di machine learning con diversi linguaggi di programmazione, che rendono facile iniziare con i linguaggi di programmazione di base.

Ecco i 5 migliori linguaggi di programmazione di machine learning (AI):

1. Python

Python è di gran lunga il linguaggio di machine learning più popolare e migliore, con oltre il 60% degli sviluppatori di machine learning che lo utilizzano e danno priorità allo sviluppo. Ci sono alcuni aspetti chiave che rendono Python così attraente. Per prima cosa, è facile da imparare, il che è fondamentale per coloro che desiderano iniziare con l'apprendimento automatico. È anche scalabile e open-source.

Python è la scelta migliore per coloro che desiderano svolgere attività che coinvolgono l'analisi dei dati, la scienza dei dati, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale grazie al suo vasto ecosistema di librerie che offre molte librerie diverse per gestire, trasformare ed elaborare i dati. Le librerie e i pacchetti integrati forniscono codice di livello base per aiutare gli ingegneri dell'apprendimento automatico e sono disponibili per quasi tutte le attività. Inoltre, le librerie e i pacchetti hanno una curva di apprendimento pari a zero, il che significa che una volta apprese le basi della programmazione Python, sei pronto per partire.

Alcune delle migliori librerie per Python includono Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn e sci-kit Learn.

Il linguaggio di programmazione dell'apprendimento automatico è utilizzato da alcune delle migliori aziende del mondo tra cui Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber e Amazon.

Ecco alcuni dei principali vantaggi di Python:

• Vasta collezione di biblioteche

• Facile da usare e open source

• Leggibilità del codice

• Flessibilità

2. Linguaggio di programmazione R.

Un altro dei migliori linguaggi di programmazione per l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale è il linguaggio di programmazione R, che può essere utilizzato sia da non programmatori che da programmatori. I non programmatori come data miner, analisti di dati e statistici trovano molti usi per R.

R è la scelta migliore per l'elaborazione di grandi numeri ed è il linguaggio di riferimento per le applicazioni di apprendimento automatico che utilizzano molti dati statistici. I suoi IDE e strumenti intuitivi ti consentono di disegnare grafici e gestire librerie. Fornisce inoltre una varietà di strumenti per addestrare e valutare algoritmi di apprendimento automatico per la previsione di eventi futuri.

R è molto utilizzato nei campi della bioingegneria e delle statistiche biomediche, ma è anche popolare per implementare l'apprendimento automatico come la classificazione, la regressione e la formazione di alberi decisionali. Alcune delle librerie per R includono CARET per lavorare con problemi di classificazione e regressione e PARTY e rpart per creare partizioni di dati.

Ecco alcuni dei principali vantaggi di R:

• Linguaggio di programmazione open source

• Fornisce un'ampia gamma di tecniche di apprendimento automatico

• Stile di programmazione semplice

• Altamente flessibile e compatibile con più piattaforme

3. Java

Un altro dei linguaggi di programmazione più noti per l'apprendimento automatico, Java ha una forte presa sul settore. È particolarmente popolare tra gli ingegneri di machine learning che hanno un background di sviluppo Java poiché non hanno bisogno di imparare un nuovo linguaggio di programmazione come Python o R per implementare modelli di machine learning.

Un altro aspetto chiave di Java è che molte organizzazioni possiedono già grandi codebase Java e molti strumenti open source per l'elaborazione di big data sono scritti nel linguaggio. Ciò semplifica l'integrazione dei progetti con i repository di codice esistenti per gli ingegneri del machine learning.

Java include una serie di funzionalità che lo rendono un'ottima scelta, come facilità d'uso, migliore interazione con l'utente, servizi di pacchetto, facile debug e rappresentazione grafica dei dati. Ha una vasta gamma di librerie di terze parti per l'apprendimento automatico, come JavaML, che è una libreria di apprendimento automatico integrata che fornisce una raccolta di algoritmi implementati in Java.

Alcune delle principali librerie associate a Java includono Weka, JavaML, Deeplearning4j ed ELKI. Include anche Java Virtual Machine, che è una delle migliori piattaforme per l'apprendimento automatico in quanto consente agli ingegneri di scrivere lo stesso codice su più piattaforme.

Ecco alcuni dei principali vantaggi di Java:

• Molte librerie di terze parti per ML

• Scalabilità

• macchina virtuale Java

• Facile per ingegneri con background di sviluppo Java

4. Julia

Un linguaggio di programmazione dinamico ad alte prestazioni e per scopi generici, Julia è diventato un potenziale concorrente per Python e R. Offre molte fantastiche funzionalità esclusivamente per l'apprendimento automatico e, sebbene sia un linguaggio per scopi generici per lo sviluppo di un'ampia -gamma di applicazioni, è meglio utilizzato per l'analisi numerica ad alte prestazioni e la scienza computazionale.

Julia supporta tutti i tipi di hardware, come TPU e GPU, ed è utilizzata da grandi aziende come Apple, Oracle, Disney e NASA.

Il linguaggio di apprendimento automatico è stato progettato in particolare per implementare la matematica di base e le query scientifiche che costituiscono molti algoritmi di apprendimento automatico. Il suo codice è universalmente eseguibile ed è scalabile, il che è fondamentale per gli ingegneri del machine learning.

Ecco alcuni dei principali vantaggi di Julia:

• Universalmente eseguibile

• Scalabile

• Supporto per editor come Emacs e VIM

• Molte caratteristiche predominanti esclusivamente per ML

5. LISP

A chiudere la nostra lista dei 5 migliori linguaggi di programmazione di machine learning (AI) c'è LISP, che è il secondo linguaggio di programmazione più antico ancora in uso oggi. È sviluppato principalmente per applicazioni incentrate sull'intelligenza artificiale.

Il linguaggio di programmazione ha portato alla creazione di vari altri linguaggi come Python, Julia e Java. Ha anche la capacità di codificare, compilare ed eseguire codice in più di 30 linguaggi di programmazione. LISP è considerato un linguaggio di apprendimento automatico altamente efficiente e flessibile per la risoluzione di specifiche poiché si adatta alla soluzione per cui un programmatore sta codificando, il che lo distingue da alcuni degli altri linguaggi principali.

Nel mondo di oggi, LISP viene spesso utilizzato per problemi di logica induttiva e apprendimento automatico. È ampiamente noto per aver creato il primo chatbot AI in assoluto e può ancora essere utilizzato oggi per sviluppare chatbot per settori come l'e-commerce.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di LISP:

• Capacità di prototipazione rapida

• Flessibile e altamente efficiente

• Si adatta alle soluzioni per le quali i programmatori stanno codificando

• Supporto per espressioni simboliche