Qual é a melhor linguagem para aprendizado de máquina? (abril de 2024)

Se você está apenas começando na área de aprendizado de máquina (ML) ou deseja atualizar suas habilidades, pode estar se perguntando qual é a melhor linguagem para usar. Escolher a linguagem de aprendizado de máquina certa pode ser difícil, especialmente porque existem tantas opções excelentes. 

Existem mais de 700 linguagens de programação em uso generalizado, e cada uma tem seus próprios prós e contras. Se você está apenas começando sua carreira como engenheiro de aprendizado de máquina, com o tempo descobrirá quais são as melhores linguagens de programação para os problemas de negócios específicos que está tentando resolver. 

Antes de mergulhar nas melhores linguagens de aprendizado de máquina, vamos explorar o conceito. 

O que é a Aprendizagem de Máquinas? 

Sem entrar em muitos detalhes, o aprendizado de máquina é um subconjunto de inteligência artificial que fornece aos sistemas de computador a capacidade de aprender automaticamente e fazer previsões com base em dados. Essas previsões podem variar muito, dependendo do caso de uso específico. 

No campo do aprendizado de máquina, um especialista em aprendizado de máquina não precisa escrever todas as etapas necessárias para resolver um problema porque o computador é capaz de “aprender” analisando padrões nos dados. O modelo pode então generalizar os padrões para novos dados. 

Para ler mais sobre aprendizado de máquina, recomendo que você dê uma olhada em nosso artigo “O que é a Aprendizagem de Máquinas?" 

Linguagem de aprendizado de máquina mais popular: Python

Antes de mergulhar nas diferentes linguagens de aprendizado de máquina, é importante reconhecer que não existe realmente uma “melhor” linguagem. Cada um tem seus próprios prós, contras e recursos específicos. Depende muito do que você está tentando construir e do seu histórico. 

Com isso dito, a linguagem de aprendizado de máquina mais popular, sem dúvida, é o Python. Cerca de 57% dos cientistas de dados e desenvolvedores de aprendizado de máquina confiam no Python e 33% o priorizam para o desenvolvimento. 

As estruturas do Python evoluíram muito nos últimos anos, o que aumentou seus recursos com aprendizado profundo. Houve o lançamento das principais bibliotecas como TensorFlow e várias outras. 

Mais de 8.2 milhões de desenvolvedores em todo o mundo confiam no Python para codificação, e há uma boa razão para isso. É uma escolha favorita para análise de dados, ciência de dados, aprendizado de máquina e IA. Seu vasto ecossistema de bibliotecas permite que os profissionais de aprendizado de máquina acessem, manipulem, transformem e processem dados com facilidade. Ele também oferece independência de plataforma, menos complexidade e melhor legibilidade. 

As bibliotecas e pacotes integrados fornecem código de nível básico, o que significa que os engenheiros de aprendizado de máquina não precisam começar a escrever do zero. E como o aprendizado de máquina requer processamento contínuo de dados, as bibliotecas e pacotes integrados do Python auxiliam em quase todas as tarefas. Tudo isso leva a um tempo de desenvolvimento reduzido e a uma melhoria na produtividade ao trabalhar com aplicativos complexos de aprendizado de máquina. 

Alguns dos maiores gigantes da tecnologia do mundo, como Google, Instagram, Facebook, Dropbox, Netflix, Walt Disney, YouTube, Uber e Amazon, preferem Python como linguagem de programação. 

Embora o Python se destaque claramente como a linguagem mais popular, existem várias outras que devem ser consideradas. Os cinco em execução são Python, R, C/C++, Java e JavaScript. O segundo distante depois do Python é geralmente considerado C/C++. Java está logo atrás e, embora o Python seja frequentemente comparado ao R, eles realmente não competem em termos de popularidade. Em pesquisas envolvendo cientistas de dados, o R geralmente alcançou a menor taxa de priorização para uso entre os cinco idiomas. Javascript geralmente é colocado na extremidade inferior da lista.

Embora nem de longe tão populares quanto os cinco primeiros, existem várias outras linguagens que os praticantes de aprendizado de máquina usam e merecem consideração, como Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave e SAS. 

Escolhendo com base na sua aplicação

Ao escolher a melhor linguagem para aprendizado de máquina, o fator mais importante é considerar o tipo de projeto em que você trabalhará ou seus aplicativos específicos. 

Se você deseja trabalhar com análise de sentimentos, sua melhor aposta provavelmente seria Python ou R, enquanto outras áreas, como segurança de rede e detecção de fraudes, se beneficiariam mais do Java. Uma das razões por trás disso é que os algoritmos de segurança de rede e detecção de fraude são frequentemente usados ​​por grandes organizações, e geralmente são os mesmos em que o Java é preferido para as equipes internas de desenvolvimento. 

Quando se trata de áreas menos focadas nas empresas, como processamento de linguagem natural (PNL) e análise de sentimento, Python oferece uma solução mais fácil e rápida para construção de algoritmos, graças à sua grande coleção de bibliotecas especializadas. 

Quanto ao C/C++, a linguagem é frequentemente utilizada para inteligência artificial em jogos e locomoção de robôs. A linguagem de aprendizado de máquina oferece um alto nível de controle, desempenho e eficiência como resultado de suas bibliotecas de IA altamente sofisticadas. 

O R começa a marcar presença nas áreas de bioengenharia e bioinformática, e há muito tempo é utilizado em estatística biomédica dentro e fora da academia. Mas, se estamos falando de desenvolvedores novos em ciência de dados e aprendizado de máquina, o JavaScript costuma ser o preferido. 

A linguagem é secundária às habilidades

Ao entrar no mundo do aprendizado de máquina e escolher qual idioma usar, é importante reconhecer que o idioma que você aprende é secundário em relação ao domínio dos conceitos básicos de aprendizado de máquina. Em outros trabalhos, você precisará cultivar as principais habilidades de análise de dados. 

Se você não tiver um conhecimento fundamental de estatística, aprendizado profundo, processo de sistemas e design, será muito difícil escolher os modelos certos ou resolver problemas complexos de aprendizado de máquina. 

Se você é novo em análise de dados e aprendizado de máquina, o Python deve estar no topo da sua lista. Como discutimos, o Python é sintaticamente direto e mais fácil de aprender do que outras linguagens. Mas se você já é um programador experiente com anos de experiência, especificamente experiência com um determinado idioma, pode ser uma opção melhor ficar com o que você já conhece. 

Existem algumas habilidades essenciais de aprendizado de máquina que facilitarão a escolha de um idioma. Algumas dessas habilidades incluem habilidades de engenharia de software, habilidades de ciência de dados, habilidades de aprendizado profundo, programação dinâmica e processamento de áudio e vídeo.

Se sua formação profissional está fortemente envolvida com ciência de dados, provavelmente é melhor priorizar o Python. A linguagem de aprendizado de máquina mais popular é fortemente integrada à ciência de dados, e é por isso que se tornou a linguagem preferida dos cientistas de dados. Mas se o seu histórico envolve análise de dados e estatísticas, o R é altamente adaptado para você. 

Os desenvolvedores de front-end geralmente têm experiência com JavaScript, facilitando a extensão de seu uso para aprendizado de máquina. Os engenheiros de hardware e eletrônicos geralmente escolhem C/C++ em vez de outras linguagens e evitam especificamente JavaScript, Java e R. 

A linguagem menos popular, Java, é priorizada pelos desenvolvedores de aplicativos de desktop front-end devido à sua eficiência com aplicativos voltados para empresas. Se você estiver trabalhando para uma grande empresa, a empresa pode até dizer para você aprender Java. É menos comum que os iniciantes que embarcam na jornada de aprendizado de máquina escolham o próprio Java. 

Como você pode ver neste artigo, há muita coisa envolvida na escolha da melhor linguagem para aprendizado de máquina. Não é tão simples quanto ser o “melhor”. Tudo depende da sua experiência, histórico profissional e aplicações. Mas linguagens populares como Python, C++, Java e R devem sempre ser consideradas primeiro.