5 melhores linguagens de programação de aprendizado de máquina (IA)

Para aqueles que estão apenas começando com aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA), pode ser difícil decidir por onde começar. Mesmo aqueles que já estão envolvidos na área podem se perguntar qual linguagem de programação de aprendizado de máquina é a melhor. E com mais de 700 linguagens de programação diferentes sendo amplamente utilizadas, fica ainda mais difícil decidir a melhor para uma tarefa.

O que é a Aprendizagem de Máquinas?

O aprendizado de máquina é um subconjunto de inteligência artificial que ajuda os sistemas de computador a aprender e fazer previsões automaticamente com base em conjuntos de dados alimentados. Por exemplo, um sistema de aprendizado de máquina pode não ser explicitamente programado para diferenciar um cachorro de um gato, mas aprende a diferenciar sozinho treinando em grandes amostras de dados. O objetivo dos sistemas de aprendizado de máquina é chegar a um ponto em que eles possam aprender automaticamente sem intervenção humana e, posteriormente, realizar ações.

Os casos de uso de um sistema de aprendizado de máquina determinam o nível de conhecimento de programação necessário. Se você quiser usar o aprendizado de máquina para resolver problemas de negócios do mundo real, precisará de experiência em programação. Mas se você quiser apenas aprender os conceitos de aprendizado de máquina, provavelmente precisará apenas de conhecimentos de matemática e estatística. Para implementar esses modelos, você precisará entender os fundamentos da programação, algoritmos, estruturas de dados, gerenciamento de memória e lógica.

Existem muitas bibliotecas de aprendizado de máquina com diferentes linguagens de programação, facilitando a introdução às linguagens de programação básicas.

Aqui estão as 5 melhores linguagens de programação de aprendizado de máquina (IA):

1 Python 

Python é de longe a linguagem de aprendizado de máquina mais popular e melhor, com mais de 60% dos desenvolvedores de aprendizado de máquina usando e priorizando-o para desenvolvimento. Existem alguns aspectos-chave que tornam o Python tão atraente. Por um lado, é fácil de aprender, o que é crucial para quem quer começar com o aprendizado de máquina. Também é escalável e de código aberto.

O Python é a melhor escolha para quem deseja realizar tarefas envolvendo análise de dados, ciência de dados, aprendizado de máquina e IA devido ao seu vasto ecossistema de bibliotecas que oferece muitas bibliotecas diferentes para manipular, transformar e processar dados. As bibliotecas e pacotes integrados fornecem código de nível básico para ajudar os engenheiros de aprendizado de máquina e estão disponíveis para quase todas as tarefas. Além disso, as bibliotecas e os pacotes têm uma curva de aprendizado zero, o que significa que, depois de aprender o básico da programação em Python, você estará pronto para começar.

Algumas das principais bibliotecas para Python incluem Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn e sci-kit Learn.

A linguagem de programação de aprendizado de máquina é usada por algumas das principais empresas do mundo, incluindo Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber e Amazon.

Aqui estão alguns dos principais benefícios do Python:

• Extensa coleção de bibliotecas

• Fácil de usar e de código aberto

• Legibilidade do código

• Flexibilidade

2. Linguagem de Programação R

Outra das principais linguagens de programação de aprendizado de máquina e IA é a linguagem de programação R, que pode ser usada por programadores e não programadores. Não programadores, como mineradores de dados, analistas de dados e estatísticos, encontram muitos usos para R.

R é a melhor escolha para processar grandes números e é a linguagem ideal para aplicativos de aprendizado de máquina que usam muitos dados estatísticos. Seus IDEs e ferramentas fáceis de usar permitem que você desenhe gráficos e gerencie bibliotecas. Ele também fornece uma variedade de ferramentas para treinar e avaliar algoritmos de aprendizado de máquina para prever eventos futuros.

R é altamente utilizado nas áreas de bioengenharia e estatística biomédica, mas também é popular para implementar aprendizado de máquina como classificação, regressão e formação de árvore de decisão. Algumas das bibliotecas para R incluem CARET para trabalhar com problemas de classificação e regressão, e PARTY e rpart para criar partições de dados.

Aqui estão alguns dos principais benefícios do R:

• Linguagem de programação de código aberto

• Fornece ampla gama de técnicas de aprendizado de máquina

• Estilo de programação fácil

• Altamente flexível e compatível com várias plataformas

3. Java

Outra das linguagens de programação mais conhecidas para aprendizado de máquina, o Java tem um forte domínio sobre o setor. É especialmente popular entre os engenheiros de aprendizado de máquina que têm experiência em desenvolvimento Java, pois não precisam aprender uma nova linguagem de programação como Python ou R para implementar modelos de aprendizado de máquina.

Outro aspecto importante do Java é que muitas organizações já possuem grandes bases de código Java e muitas ferramentas de código aberto para processamento de big data são escritas na linguagem. Isso torna mais fácil para os engenheiros de aprendizado de máquina integrar projetos com repositórios de código existentes.

Java inclui uma variedade de recursos que o tornam uma ótima escolha, como facilidade de uso, melhor interação com o usuário, serviços de pacote, depuração fácil e representação gráfica de dados. Possui uma ampla variedade de bibliotecas de terceiros para aprendizado de máquina, como JavaML, que é uma biblioteca de aprendizado de máquina integrada que fornece uma coleção de algoritmos implementados em Java.

Algumas das principais bibliotecas associadas ao Java incluem Weka, JavaML, Deeplearning4j e ELKI. Ele também inclui o Java Virtual Machine, que é uma das melhores plataformas para aprendizado de máquina, pois permite que os engenheiros escrevam o mesmo código em várias plataformas.

Aqui estão alguns dos principais benefícios do Java:

• Muitas bibliotecas de terceiros para ML

• AMPLIAR

• Máquina Virtual JAVA

• Fácil para engenheiros com experiência em desenvolvimento Java

4. Julia

Uma linguagem de programação dinâmica de uso geral e de alto desempenho, Julia tornou-se um concorrente em potencial para Python e R. Ele oferece muitos recursos excelentes exclusivamente para aprendizado de máquina e, embora seja uma linguagem de uso geral para o desenvolvimento de uma ampla -gama de aplicações, é melhor usado para análise numérica de alto desempenho e ciência computacional.

Julia tem suporte para todos os tipos de hardware, como TPUs e GPUs, e é usado por grandes empresas como Apple, Oracle, Disney e NASA.

A linguagem de aprendizado de máquina foi especialmente projetada para implementar matemática básica e consultas científicas que compõem muitos algoritmos de aprendizado de máquina. Seu código é universalmente executável e escalável, o que é fundamental para engenheiros de aprendizado de máquina.

Aqui estão alguns dos principais benefícios de Julia:

• Universalmente executável

• Escalável

• Suporte para editores como Emacs e VIM

• Muitos recursos predominantes exclusivamente para ML

5. LISP 

Fechando nossa lista das 5 melhores linguagens de programação de aprendizado de máquina (IA) está o LISP, que é a segunda linguagem de programação mais antiga ainda em uso hoje. É desenvolvido principalmente para aplicativos focados em IA.

A linguagem de programação levou à criação de várias outras linguagens como Python, Julia e Java. Ele também tem a capacidade de codificar, compilar e executar código em mais de 30 linguagens de programação. O LISP é considerado uma linguagem de aprendizado de máquina altamente eficiente e flexível para resolver especificidades, pois se adapta à solução para a qual um programador está codificando, o que o destaca de alguns dos outros principais idiomas.

No mundo de hoje, o LISP é frequentemente usado para problemas de lógica indutiva e aprendizado de máquina. É amplamente conhecido por criar o primeiro chatbot de IA e ainda pode ser usado hoje para desenvolver chatbots para setores como comércio eletrônico.

Aqui estão algumas das principais características do LISP:

• Recursos de prototipagem rápida

• Flexível e altamente eficiente

• Adapta-se às soluções que os programadores estão codificando

• Suporte para expressões simbólicas