La programación es un aspecto fundamental del Machine Learning. Al fin y al cabo, las aplicaciones y los algoritmos de ML se escriben y diseñan utilizando lenguajes de programación. Sin embargo, a menudo hay mucha confusión en torno a la pregunta, "¿Cuáles son los mejores lenguajes de programación para el Aprendizaje Automático?"
En este artículo, veremos un par de lenguajes de programación que nos ayudarán en la IA y el aprendizaje automático.
¡Vamos a sumergirnos en la lista de los diez mejores lenguajes de programación para el Machine Learning!
1. Python
Comencemos con el más popular: Python.
Python es extremadamente popular en la comunidad de desarrolladores y programadores. Es un lenguaje altamente dinámico y de código abierto que soporta paradigmas de desarrollo orientados a objetos, imperativos, funcionales y procedimentales.
Python viene con un conjunto de excelentes bibliotecas y herramientas para ML, incluyendo Scikit Learn, TensorFlow, ChatterBot, y mucho más.
Características y ventajas de Python
2. C++
Uno de los lenguajes de programación más antiguos, C++ es muy adecuado para el Machine Learning, gracias a sus repositorios de ML como TensorFlow, LightGBM y Turi Create. La velocidad y la eficiencia son los dos aspectos clave de C++. Así, si se implementa correctamente, C++ puede ayudar a crear algoritmos rápidos y bien codificados.
Además, C++ permite implementar sistemas avanzados de Computer Vision y ML desde cero. También viene con otras numerosas características, que te mencionaré a continuación.
Características y ventajas de C++
3. JavaScript
JavaScript es un lenguaje de programación web muy popular. Cuenta con numerosas bibliotecas para el entrenamiento y el despliegue de modelos ML, incluyendo TensorFlow.js, Brain.js, stdlib-js, machinelearn.js, math.js, face-api.js y R-js.
Gracias a estas maravillosas bibliotecas de ML, JavaScript ha encontrado abrirse paso para el desarrollo de aplicaciones en proyectos empresariales y personales.
4. Java
Java está entre los mejores lenguajes de programación. Java fue creado por James Gosling en Sun microsystem. Es un lenguaje de programación polivalente que se utiliza en aplicaciones de machine learning.
Es un lenguaje de programación basado en OOP -Object-oriented programming - ( que permite ejecutar código complejo en muy poco tiempo.
Java tiene fuertes frameworks como Weka, Rapid Miner, etc. que soportan algoritmos de machine learning, decision trees, técnicas de regresión, etc.
Java es uno de los lenguajes de programación más utilizados para desarrollar ecosistemas de Big Data y también para el desarrollo de software. De hecho, las grandes corporaciones (tanto en el sector público como en el privado) tienen una base de código Java masiva que aprovecha JVM (Java Virtual Machine) como entorno informático principal.
Sin embargo, eso no es todo. Java también cuenta con una gran cantidad de bibliotecas de ML como Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, RapidMiner, Neuroph, JSTAT, DL4J, por nombrar algunas.
5. C#
C# es un lenguaje de programación orientado a objetos, general, flexible y de código abierto, que se utiliza principalmente para el desarrollo web y la creación de redes. Es un lenguaje versátil, ya que permite a los desarrolladores crear aplicaciones variadas, como aplicaciones web, aplicaciones móviles, consolas e incluso frameworks de backend.
En cuanto al aprendizaje automático, C# cuenta con una plataforma de aprendizaje automático dedicada a .NET Core: ML.NET. ML.NET es un marco de aprendizaje automático multiplataforma y de código abierto que permite a los desarrolladores de .NET trabajar en aplicaciones de aprendizaje automático. Además, cuenta con Accord.NET y ML-Agents.
Características importantes de C#
6. Julia
Julia es el complemento perfecto para los desarrolladores de ML que siempre están buscando lenguajes que les permitan escribir algoritmos de ML a modo de código. Fue creado para satisfacer la necesidad de análisis de modelos numéricos de alto rendimiento esenciales para las aplicaciones de ML, y por lo tanto, es muy adecuado para el Machine Learning.
Julia Computing sostiene que Julia tiene el mejor soporte de su clase para marcos de ML como TensorFlow y MXNet, lo que hace que la adaptación a los flujos de trabajo existentes sea mucho más manejable. Mientras que la sintaxis matemática de Julia permite expresar los algoritmos como se haría en un papel, Flux convierte el código en modelos entrenables con diferenciación automática, aceleración en la GPU y soporte para grandes conjuntos de datos a través de JuliaDB.
Características de Julia
7. Shell
Al igual que Python, Shell cuenta con una sintaxis sencilla y ordenada. Por lo tanto, es una opción para principiantes para aquellos que desean explorar los fundamentos del desarrollo de aplicaciones ML. Otro gran aspecto de Shell es su velocidad: lo que se tardaría más de diez minutos en lograr a través de una interfaz gráfica, Shell puede lograrlo en un minuto.
Tiene algunas librerías de ML muy valoradas, como MI-Notebook, DI-Machine y Docker-predictionio.
8. R
R es un lenguaje dinámico, basado en arrays y multiparadigma. Soporta paradigmas de programación orientados a objetos, imperativos, funcionales, procedimentales y reflexivos. La razón por la que R ha ganado popularidad entre los científicos de datos y los desarrolladores es su capacidad para la estadística y la visualización de datos.
R es compatible con los sistemas operativos Linux, OS X y Windows. Además, viene con paquetes de GNU (ideal para aplicaciones de ML). Aparte de crear algoritmos de ML usando R, también puedes diseñar visualizaciones estadísticas para los mismos con R studio. ML_for_Hackers, Machine Learning in R, y Benchm-ml son algunos excelentes repositorios de ML en R.
9. TypeScript
Al igual que C++ y Java, TypeScript es un lenguaje OOP fuertemente tipado y compilado. Microsoft lo desarrolló en 2012 como un superconjunto tipado de JavaScript compilado a JavaScript. Según el informe Octoverse de GitHub, TypeScript es uno de los lenguajes de más rápido crecimiento.
TypeScript se está aprovechando para las aplicaciones de ML a través de Kalimdor, una biblioteca de aprendizaje automático basada en el navegador y escrita en TypeScript. Kalimdor puede ejecutarse directamente en los navegadores (como Scikit-Learn de Python). Guess.js y machinelearn.js son los dos principales repositorios de ML de TypeScript.
10. Scala
Scala es un lenguaje JVM de tipo seguro que combina los aspectos de los lenguajes de programación orientados a objetos y funcionales. Esta combinación es lo que hace de Scala un lenguaje de programación altamente conciso y lógico. Dado que Scala utiliza JVM (Java Virtual Machine) en tiempo de ejecución, su rendimiento es mucho más rápido que el de Python. Por lo tanto, se está volviendo cada vez más popular en las comunidades de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático.
Las dos principales bibliotecas de ML en Scala son Aerosolve y BIDMach.
Resumen
El aprendizaje automático y la IA son muy populares ahora, y se utilizan en muchas empresas. Muchos lenguajes de programación soportan marcos y bibliotecas de aprendizaje automático.
En los tiempos modernos, Python se utiliza principalmente para el aprendizaje automático y el desarrollo de la IA, por lo que el conocimiento de la IA y el aprendizaje automático tiene un futuro brillante y muchas oportunidades de carrera para los desarrolladores.
Aunque estos son los diez lenguajes de programación más populares para el ML, debes elegir el lenguaje que mejor se adapte a tu situación actual. Por ejemplo, si eres un principiante, Python sería la opción clara debido a su sintaxis simple y a su fácil curva de aprendizaje. Sin embargo, si tienes algo de experiencia en el ámbito del desarrollo, puedes experimentar con estos lenguajes y elegir el que mejor se adapte a tus necesidades de desarrollo. Por último, recuerda que cada uno tiene sus propias ventajas para el aprendizaje automático, así que utilízalos sabiamente.
¡Nos vemos pronto!