5 Migliori Linguaggi di Programmazione di Machine Learning (AI)

Per coloro che stanno iniziando con il machine learning (ML) e l’intelligenza artificiale (AI), può essere difficile decidere dove iniziare. Anche coloro che sono già coinvolti nel settore possono chiedersi quale linguaggio di programmazione di machine learning sia il migliore. E con oltre 700 linguaggi di programmazione diversi ampiamente utilizzati, diventa ancora più difficile decidere il migliore per un compito.

Cos’è il Machine Learning?

Machine learning è un subset dell’intelligenza artificiale che aiuta i sistemi informatici ad apprendere automaticamente e a fare previsioni in base ai set di dati forniti. Ad esempio, un sistema di machine learning potrebbe non essere programmato esplicitamente per distinguere tra un cane e un gatto, ma impara a distinguere da solo addestrando su grandi campioni di dati. L’obiettivo dei sistemi di machine learning è raggiungere un punto in cui possono apprendere automaticamente senza intervento umano e successivamente eseguire azioni.

I casi d’uso per un sistema di machine learning dettano il livello di conoscenza di programmazione necessaria. Se si desidera utilizzare il machine learning per risolvere problemi aziendali reali, sarà necessario avere una formazione in programmazione. Ma se si desidera solo apprendere i concetti di machine learning, sarà probabilmente necessario avere solo conoscenze di matematica e statistica. Per implementare questi modelli, sarà necessario comprendere i fondamenti della programmazione, degli algoritmi, delle strutture di dati, della gestione della memoria e della logica.

Esistono molte librerie di machine learning con diversi linguaggi di programmazione, rendendo facile iniziare con 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 lo prioritizzano per lo sviluppo. Ci sono alcuni aspetti chiave che rendono Python così attraente. In primo luogo, è facile da imparare, il che è cruciale per coloro che desiderano iniziare con il machine learning. È anche scalabile e open-source.

Python è una scelta principale per coloro che desiderano eseguire attività che coinvolgono l’analisi dei dati, la scienza dei dati, il machine learning e l’AI a causa del suo vasto ecosistema di librerie che offre molte librerie diverse per gestire, trasformare e elaborare i dati. Le librerie e i pacchetti incorporati forniscono codice di base per aiutare gli ingegneri di machine learning, e sono disponibili per quasi ogni attività. Inoltre, le librerie e i pacchetti hanno una curva di apprendimento zero, il che significa che una volta che si imparano le basi della programmazione Python, si è pronti per iniziare.

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

Il linguaggio di programmazione di machine learning è utilizzato da alcune delle principali aziende del mondo, tra cui Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber e Amazon.

Ecco alcuni dei principali vantaggi di Python:

• Raccolta estensiva di librerie

• Facile da usare e open-source

• Leggibilità del codice

• Flessibilità

2. Linguaggio di Programmazione R

Un altro dei principali linguaggi di programmazione di machine learning e AI è il linguaggio di programmazione R, che può essere utilizzato da non programmatori e programmatori. I non programmatori come i minatori di dati, gli analisti di dati e gli statistici trovano molti usi per R.

R è una scelta principale per l’elaborazione di grandi numeri e è il linguaggio preferito per le applicazioni di machine learning che utilizzano molti dati statistici. Le sue IDE e strumenti utente-friendly consentono di disegnare grafici e gestire librerie. Fornisce anche una varietà di strumenti per addestrare e valutare algoritmi di machine learning per prevedere eventi futuri.

R è ampiamente utilizzato nei campi della bioingegneria e della statistica biomedica, ma è anche popolare per l’implementazione di machine learning 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 una vasta gamma di tecniche di machine learning

• Stile di programmazione facile

• Altamente flessibile e compatibile con più piattaforme

3. Java

Un altro dei linguaggi di programmazione più noti per il machine learning, Java ha una forte presa sull’industria. È particolarmente popolare tra gli ingegneri di machine learning che hanno una formazione in sviluppo Java, poiché non devono 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 codici sorgente Java e molti strumenti open-source per l’elaborazione dei big data sono scritti in questo linguaggio. Ciò rende più facile per gli ingegneri di machine learning integrare progetti con repository di codice esistenti.

Java include una serie di funzionalità che lo rendono una scelta eccellente, come la facilità di uso, la migliore interazione utente, i servizi di pacchetti, la facile debug e la rappresentazione grafica dei dati. Ha una vasta gamma di librerie di terze parti per il machine learning, come JavaML, che è una libreria di machine learning incorporata che fornisce una raccolta di algoritmi implementati in Java.

Alcune delle librerie principali associate a Java includono Weka, JavaML, Deeplearning4j e ELKI. Include anche la Java Virtual Machine, che è una delle migliori piattaforme per il machine learning, poiché 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

• Java Virtual Machine

• Facile per gli ingegneri con formazione in sviluppo Java

4. Julia

Un linguaggio di programmazione dinamico ad alte prestazioni e di scopo generale, Julia è emerso come un potenziale concorrente per Python e R. Offre molte funzionalità eccellenti esclusivamente per il machine learning e, sebbene sia un linguaggio di scopo generale per lo sviluppo di una vasta gamma di applicazioni, è meglio utilizzato per l’analisi numerica ad alte prestazioni e la scienza computazionale.

Julia ha il supporto per tutti i tipi di hardware, come TPUs e GPUs, ed è utilizzato da grandi aziende come Apple, Oracle, Disney e NASA.

Il linguaggio di machine learning è stato progettato specificamente per implementare le basi della matematica e delle query scientifiche che compongono molti algoritmi di machine learning. Il suo codice è universalmente eseguibile e scalabile, il che è fondamentale per gli ingegneri di machine learning.

Ecco alcuni dei principali vantaggi di Julia:

• Universalmente eseguibile

• Scalabile

• Supporto per editor come Emacs e VIM

• Molte funzionalità predominanti esclusivamente per ML

5. LISP

Chiudiamo la nostra lista dei 5 migliori linguaggi di programmazione di machine learning (AI) con LISP, che è il secondo linguaggio di programmazione più vecchio ancora in uso oggi. È stato principalmente sviluppato per applicazioni focalizzate sull’AI.

Il linguaggio di programmazione ha portato alla creazione di molti altri linguaggi come Python, Julia e Java. Ha anche la capacità di codificare, compilare e eseguire codice in oltre 30 linguaggi di programmazione. LISP è considerato un linguaggio di machine learning altamente efficiente e flessibile per risolvere problemi specifici, poiché si adatta alla soluzione che il programmatore sta codificando, il che lo distingue da alcuni degli altri linguaggi principali.

Nel mondo di oggi, LISP è spesso utilizzato per problemi di logica induttiva e machine learning. È ampiamente noto per aver creato il primo chatbot AI e può ancora essere utilizzato oggi per sviluppare chatbot per settori come l’eCommerce.

Ecco alcune delle principali funzionalità di LISP:

• Capacità di prototipazione rapida

• Flessibile e altamente efficiente

• Si adatta alle soluzioni che i programmatori stanno codificando

• Supporto per espressioni simboliche