7 mejores lenguajes de programación de aprendizaje automático

El aprendizaje automático ha aumentado su popularidad en los últimos años. Aunque se trata de una disciplina antigua, casi tanto como la propia informática, sólo recientemente se ha hecho popular y habitual.

Esto se debe a la disponibilidad de grandes cantidades de datos y de potencia informática para el entrenamiento. También se ha convertido en una especialización lucrativa para los ingenieros de software, y este artículo es una guía sobre los lenguajes de programación utilizados para el aprendizaje automático.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es la disciplina de la Inteligencia Artificial en la que construimos máquinas (programas informáticos) que infieren reglas sobre cómo producir la salida correcta dada cualquier entrada mediante el aprendizaje a partir de datos.

Esto contrasta con la programación normal, en la que le decimos explícitamente al ordenador cómo producir la salida dada cualquier entrada utilizando un algoritmo que hemos diseñado. Esto es especialmente útil en situaciones en las que no sabemos explícitamente cómo producir la salida dada unas entradas, o nos resulta inconveniente escribir el algoritmo explícitamente.

Habilidades para el aprendizaje automático

• Programación - El aprendizaje automático implica escribir código para construir y entrenar los diferentes modelos. Por lo tanto, es esencial que aprenda a escribir programas. Este artículo tratará sobre qué lenguajes de programación para el aprendizaje automático debería aprender.
• Matemáticas - Las Matemáticas también están muy implicadas en el Aprendizaje Automático. Cuántas Matemáticas están implicadas depende de la profundidad con la que desee comprender el aprendizaje automático. Para la mayoría de los casos, debería bastar con conocimientos de álgebra lineal, cálculo, probabilidad y estadística.
• Bases de datos - También es útil saber cómo interactuar con las bases de datos. En particular, las bases de datos SQL, ya que son las más utilizadas. Esto se debe a que el aprendizaje automático implica muchos datos y es necesario saber cómo consultarlos de forma eficaz. Un SQL básico debería ser suficiente.

Los mejores lenguajes de programación para el aprendizaje automático

Esta es una lista de los mejores lenguajes que hay que aprender para el aprendizaje automático. Aunque esta lista no es exhaustiva, sugiere los que considero más útiles en esta disciplina.

Lenguajes de bajo nivel para el aprendizaje automático

Los lenguajes de bajo nivel en el aprendizaje automático suelen considerarse más difíciles de aprender y utilizar. Sin embargo, ofrecen la gran ventaja de la velocidad y la eficacia.

En el aprendizaje automático, donde las operaciones simples se ejecutan millones de veces en grandes conjuntos de datos, la velocidad de entrenamiento es importante. Unas operaciones ligeramente más rápidas pueden ser la diferencia entre entrenar en unos minutos y entrenar en horas, días o incluso más tiempo. Los lenguajes de bajo nivel más comunes son R, C , y Java.

R

R es uno de los principales lenguajes utilizados en la ciencia de datos junto con Python. Es un lenguaje estadístico con excelentes características de visualización. Debido a que se centra en ser un lenguaje estadístico, es más fácil trabajar con él en estadística que con otros lenguajes de propósito más general.

Esto se debe a que proporciona funciones integradas para tareas comunes que, de otro modo, necesitarían paquetes en lenguajes diferentes. Por ejemplo, tiene incorporados tipos de datos para objetos como vectores y matrices.

Además de las funciones incorporadas, R dispone de paquetes como Lattice, DataExplorer, Caret y Janiot que pueden utilizarse en el aprendizaje automático. Como resultado, se ha convertido en uno de los mejores lenguajes de programación para el aprendizaje automático. Si quiere aprender R, aquí le explicamos cómo empezar.

C

C es el lenguaje de programación más rápido del mundo debido a la eficacia con la que se compila en lenguaje de máquina. Debido a su velocidad, C es un buen lenguaje de programación para el aprendizaje automático.

Cuenta con un rico soporte de bibliotecas para implementar funciones comúnmente necesarias en el aprendizaje automático. Entre ellas se encuentran SHARK y MLPack. De hecho, los paquetes más populares de Python utilizados para el aprendizaje automático, como PyTorch y Tensorflow, se implementan con C bajo el capó.

C le permite racionalizar el uso de recursos como la memoria, la CPU y las operaciones de la GPU. Como resultado, si usted es bueno en C , puede escribir modelos más performantes y reducir el tamaño del entrenamiento.

Java

Java es uno de los lenguajes de programación más populares del mundo que se utiliza sobre todo por su ubicuidad y fiabilidad. Algunas de las mayores empresas tecnológicas del mundo lo utilizan para crear aplicaciones empresariales.

Java es ideal para el aprendizaje automático porque es más rápido que otros lenguajes, como Python. Lo utilizan empresas como Netflix y LinkedIn para construir sus pipelines de aprendizaje automático.

Se integra bien en soluciones de gestión de big data como Apache Kafka y en marcos de computación distribuida como Apache Spark y Hadoop. Su biblioteca de herramientas para el aprendizaje profundo incluye DeepLearning4J, ELKI, JavaML, JSat y Weka. La combinación de velocidad, fiabilidad y una amplia biblioteca de Java lo convierten en otro buen lenguaje de programación para el aprendizaje automático.

Lenguajes de nivel medio

Los lenguajes de nivel medio pueden considerarse un compromiso entre los lenguajes de bajo nivel y los de alto nivel. Intentan obtener lo mejor de ambos mundos y, como resultado, proporcionan cierta abstracción que simplifica su código y velocidad que mantiene el rendimiento de sus modelos. Los lenguajes más populares de esta categoría son Julia y Lisp.

Julia

Julia es un lenguaje de programación de propósito general utilizado a menudo para el análisis numérico y la ciencia computacional. Al igual que Python, Julia está tipado dinámicamente, por lo que es más fácil trabajar con él.

De hecho, está diseñado para ser tan fácil y sencillo de usar como Python. Sin embargo, evita los problemas de rendimiento de Python e intenta ser tan eficiente como el lenguaje de programación C. Una de las ventajas de Julia es que el código vectorizado se ejecuta sólo ligeramente más rápido que el código devectorizado. Esto hace casi innecesario vectorizar el código.

Julia también tiene muchos paquetes para construir modelos de aprendizaje automático. En el momento de escribir esto, Julia tenía unos 7400 paquetes para implementar cosas como álgebra lineal, redes neuronales, importación y lectura de datos, y visualización de datos. Por esta razón, Julia ha sido considerado el mejor y más natural sustituto de Python en el Aprendizaje Automático.

Lisp

Lisp es un lenguaje de programación rápido que existe desde 1960, lo que lo convierte en el segundo lenguaje de programación más antiguo aún en uso. El más antiguo es Fortran.

Con el tiempo, Lisp ha cambiado y han surgido muchos dialectos. El más común se llama Common Lisp. Es multiparadigma y admite tanto la tipificación dinámica como la fuerte.

Es estupendo para la IA y el aprendizaje automático específicamente porque permite crear programas que computan bien con símbolos. Lisp es flexible, lo que le permite codificar en paradigmas de tipado dinámico y fuerte.

También es rápido, lo que acorta el tiempo de entrenamiento de sus modelos. Además, Lisp le permite definir su propio sublenguaje para trabajar con situaciones más complejas. Dispone de bibliotecas como MGL y CLML para realizar tareas comunes de aprendizaje automático.

Lenguajes de programación de alto nivel

Python

Python es, con diferencia, el lenguaje más popular para el aprendizaje automático. Es un lenguaje de propósito general que se inició en 1995. Desde entonces, ha crecido en popularidad, convirtiéndose en el lenguaje de programación más utilizado en general.

Esto no es accidental, sino que se debe a que Python fue diseñado para ser elegante y sencillo. Esto hace que sea fácil de aprender y apto para principiantes, incluso para personas que no tienen experiencia en programación.

Debido a su popularidad, Python cuenta con una gran comunidad y muchos recursos para el aprendizaje. También cuenta con bibliotecas para el aprendizaje automático, como Tensorflow y PyTorch, la computación numérica, como NumPy, y la gestión de datos, como Pandas. Dado que Python puede interactuar con programas escritos en C y C, es extensible mediante bibliotecas escritas en estos lenguajes para hacerlo más rápido. Así es como están escritas la mayoría de las bibliotecas de aprendizaje automático de Python. Esto permite que su código Python sea performante.

Como resultado, Python es el lenguaje más popular para el aprendizaje automático y uno que definitivamente debe aprender.

JavaScript

JavaScript es uno de los lenguajes de programación más populares del mundo. Aunque comenzó como un lenguaje para crear scripts en páginas web, desde entonces se ha convertido en un lenguaje versátil que se utiliza para prácticamente cualquier cosa.

Sus usos incluyen la escritura de código del lado del servidor, la creación de aplicaciones de escritorio y móviles, y la construcción de modelos de aprendizaje automático. El poder de JavaScript como lenguaje de aprendizaje automático reside en su ubicuidad; es decir, la mayoría de los dispositivos son capaces de ejecutar código JavaScript con sólo un navegador.

Aunque la mayoría de los dispositivos no disponen de GPU para ejecutar modelos de gran tamaño, puede seguir siendo beneficioso entrenar y utilizar modelos más pequeños en el navegador. Hacer esto le permite construir modelos que se entrenan con datos sensibles del usuario sin necesidad de enviarlos al servidor.

También puede utilizar JavaScript para implementar predicciones más rápidas. Esto se debe a que la mayoría de las aplicaciones de ML envían datos al servidor y devuelven predicciones. Como resultado, la velocidad de la predicción se ve ralentizada por la latencia de la conexión, lo que podría crear una mala experiencia para el usuario.

También puede crear modelos que se ejecuten dentro de aplicaciones móviles construidas con React Native. Las bibliotecas de aprendizaje automático que utilizan JavaScript incluyen ML5.js, Synaptic y Brain.js.

Lenguaje que debe aprender para el aprendizaje automático

Aunque todos estos lenguajes son útiles para el aprendizaje automático, yo diría que Python es imprescindible. Además de Python, puede aprender otros lenguajes como Julia o C para acelerar su código, pero la mayor parte del aprendizaje automático se realiza en Python.

Así que si quiere convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático, al menos debería saber Python. Además del lenguaje Python, también debería conocer NumPy, una biblioteca de Python para computación numérica.

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Palabras finales

Debido a su popularidad y ecosistema, no creo que Python vaya a desaparecer pronto. Como resultado, es un lenguaje útil para aprender si usted está interesado en convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático. También es más fácil de aprender en comparación con otros lenguajes y es apto para principiantes. Es, por tanto, un primer lenguaje ideal.

Después de Python, C tiene sentido, ya que la mayoría de las bibliotecas de Python para el aprendizaje automático están escritas en C . Esto le permitiría trabajar como pueda en las propias bibliotecas y acelerar su código Python ampliándolo en C . Más allá de eso, puede elegir cualquier otro lenguaje que desee, como Julia o R.

A continuación, consulte los lenguajes de programación que puede utilizar en la Ciencia de Datos.