7 meilleurs langages de programmation pour l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique a connu un regain de popularité au cours des dernières années. Bien qu'il s'agisse d'une discipline ancienne, presque aussi ancienne que l'informatique elle-même, ce n'est que récemment qu'elle est devenue populaire et courante.

Cela s'explique par la disponibilité de grandes quantités de données et de puissance de calcul pour la formation. Elle est également devenue une spécialisation lucrative pour les ingénieurs en logiciel, et cet article est un guide sur les langages de programmation utilisés pour l'apprentissage automatique.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est une discipline de l'intelligence artificielle dans laquelle nous construisons des machines (programmes informatiques) qui déduisent des règles sur la manière de produire un résultat correct à partir de n'importe quelle entrée, en apprenant à partir de données.

Cela contraste avec la programmation normale, où nous disons explicitement à l'ordinateur comment produire la sortie en fonction de n'importe quelle entrée à l'aide d'un algorithme que nous avons conçu. Cette méthode est particulièrement utile dans les situations où nous ne savons pas explicitement comment produire la sortie en fonction des entrées, ou lorsqu'il n'est pas pratique pour nous d'écrire l'algorithme de manière explicite.

Compétences pour l'apprentissage automatique

• Programmation - L'apprentissage automatique implique l'écriture de code pour construire et entraîner les différents modèles. Il est donc essentiel que vous appreniez à écrire des programmes. Cet article présente les langages de programmation pour l'apprentissage automatique que vous devriez apprendre.
• Mathématiques - Les mathématiques sont également très présentes dans l'apprentissage automatique. Le degré d'implication des mathématiques dépend de la profondeur avec laquelle vous souhaitez comprendre l'apprentissage automatique. Dans la plupart des cas, des connaissances en algèbre linéaire, en calcul, en probabilités et en statistiques devraient suffire.
• Bases de données - Il est également utile de savoir comment interagir avec les bases de données. En particulier, les bases de données SQL, qui sont les plus couramment utilisées. En effet, l'apprentissage automatique implique de nombreuses données et vous devez savoir comment les interroger efficacement. Des notions de base en SQL devraient suffire.

Meilleurs langages de programmation pour l'apprentissage automatique

Voici une liste des meilleurs langages à apprendre pour l'apprentissage automatique. Bien que cette liste ne soit pas exhaustive, elle suggère les quelques langages qui me semblent les plus utiles dans cette discipline.

Langages de bas niveau pour l'apprentissage automatique

Les langages de bas niveau pour l'apprentissage automatique sont généralement considérés comme plus difficiles à apprendre et à utiliser. Cependant, ils offrent le grand avantage de la vitesse et de l'efficacité.

Dans le domaine de l'apprentissage automatique, où des opérations simples sont exécutées des millions de fois sur de grands ensembles de données, la vitesse d'apprentissage est importante. Des opérations légèrement plus rapides peuvent faire la différence entre une formation en quelques minutes et une formation en quelques heures, jours, voire plus. Les langages de bas niveau les plus courants sont R, C et Java.

R

R est l'un des principaux langages utilisés en science des données avec Python. Il s'agit d'un langage statistique doté d'excellentes fonctions de visualisation. Étant donné qu'il s'agit d'un langage statistique, il est plus facile de travailler avec des statistiques qu'avec des langages plus généraux.

En effet, il fournit des fonctions intégrées pour des tâches courantes qui nécessiteraient autrement des packages dans d'autres langages. Par exemple, il intègre des types de données pour des objets tels que les vecteurs et les matrices.

Outre les fonctions intégrées, R propose des packages tels que Lattice, DataExplorer, Caret et Janiot, qui peuvent être utilisés dans le cadre de l'apprentissage automatique. Il est donc devenu l'un des meilleurs langages de programmation pour l'apprentissage automatique. Si vous souhaitez apprendre R, voici commentaire commencer.

C

Le langageC est le langage de programmation le plus rapide au monde en raison de l'efficacité avec laquelle il est compilé en langage machine. En raison de sa rapidité, le C est un bon langage de programmation pour l'apprentissage automatique.

Il dispose d'une riche bibliothèque permettant d'implémenter les fonctions couramment utilisées dans l'apprentissage automatique. Il s'agit notamment de SHARK et MLPack. En fait, les packages Python les plus populaires utilisés pour l'apprentissage automatique, tels que PyTorch et Tensorflow, sont mis en œuvre avec du C sous le capot.

Le langage C vous permet de rationaliser l'utilisation des ressources telles que la mémoire, le CPU et les opérations du GPU. Par conséquent, si vous maîtrisez le langage C, vous pouvez écrire des modèles plus performants et réduire la taille de l'apprentissage.

Java

Java est l'un des langages de programmation les plus populaires au monde, utilisé principalement pour son omniprésence et sa fiabilité. Il est utilisé pour créer des applications d'entreprise par certaines des plus grandes sociétés technologiques du monde.

Java est idéal pour l'apprentissage automatique car il est plus rapide que d'autres langages, tels que Python. Il est utilisé par des entreprises telles que Netflix et LinkedIn pour construire leurs pipelines d'apprentissage automatique.

Il s'intègre bien aux solutions de gestion des big data telles qu'Apache Kafka et aux cadres informatiques distribués tels qu'Apache Spark et Hadoop. Sa bibliothèque d'outils pour l'apprentissage profond comprend DeepLearning4J, ELKI, JavaML, JSat et Weka. La combinaison de la vitesse, de la fiabilité et de la vaste bibliothèque de Java en fait un autre bon langage de programmation pour l'apprentissage automatique.

Langages de niveau intermédiaire

Les langages de niveau intermédiaire peuvent être considérés comme un compromis entre les langages de bas niveau et de haut niveau. Ils tentent d'obtenir le meilleur des deux mondes et, par conséquent, fournissent une certaine abstraction qui simplifie votre code et une vitesse qui permet à vos modèles d'être performants. Les langages les plus populaires dans cette catégorie sont Julia et Lisp.

Julia

Julia est un langage de programmation généraliste souvent utilisé pour l'analyse numérique et la science informatique. Comme Python, Julia est typé dynamiquement, ce qui le rend plus facile à utiliser.

En fait, il est conçu pour être aussi facile et simple à utiliser que Python. Cependant, il évite les problèmes de performance de Python et tente d'être aussi performant que le langage de programmation C. L'un des avantages de Julia est que le code vectorisé s'exécute à peine plus vite que le code dévectorisé. Il est donc presque inutile de vectoriser le code.

Julia propose également de nombreux paquets pour la construction de modèles d'apprentissage automatique. Au moment de la rédaction de ce document, Julia comptait environ 7 400 paquets pour la mise en œuvre d'éléments tels que l'algèbre linéaire, les réseaux neuronaux, l'importation et la lecture de données, ainsi que la visualisation de données. C'est pourquoi Julia est considéré comme le meilleur et le plus naturel des remplaçants de Python dans le domaine de l'apprentissage automatique.

Lisp

Lisp est un langage de programmation rapide qui existe depuis 1960, ce qui en fait le deuxième plus ancien langage de programmation encore utilisé. Le plus ancien étant Fortran.

Au fil du temps, Lisp a évolué et de nombreux dialectes ont vu le jour. Le plus courant est appelé Common Lisp. Il est multi-paradigme et supporte à la fois le typage dynamique et le typage fort.

Il est particulièrement adapté à l'IA et à l'apprentissage automatique, car il vous permet de créer des programmes qui calculent bien avec des symboles. Lisp est flexible, vous permettant de coder dans des paradigmes de typage dynamique et fort.

Il est également rapide, ce qui réduit le temps d'apprentissage de vos modèles. En outre, Lisp vous permet de définir votre propre sous-langage pour travailler dans des situations plus complexes. Il dispose de bibliothèques telles que MGL et CLML pour effectuer des tâches courantes d'apprentissage automatique.

Langages de programmation de haut niveau

Python

Python est de loin le langage le plus populaire pour l'apprentissage automatique. Il s'agit d'un langage à usage général qui a vu le jour en 1995. Depuis lors, il a gagné en popularité et est devenu le langage de programmation le plus utilisé au monde.

Ce n'est pas un hasard, mais plutôt parce que Python a été conçu pour être élégant et simple. Il est donc facile à apprendre et convivial pour les débutants, même pour les personnes qui n'ont aucune expérience de la programmation.

En raison de sa popularité, Python dispose d'une grande communauté et de nombreuses ressources pour l'apprentissage. Il dispose également de bibliothèques pour l'apprentissage automatique, comme Tensorflow et PyTorch, le calcul numérique, comme NumPy, et la gestion des données, comme Pandas. Comme Python peut s'interfacer avec des programmes écrits en C et en C, il est extensible par des bibliothèques écrites dans ces langages pour le rendre plus rapide. C'est ainsi que la plupart des bibliothèques d'apprentissage automatique Python sont écrites. Cela permet à votre code Python d'être performant.

C'est pourquoi Python est le langage le plus populaire pour l'apprentissage automatique et celui que vous devez absolument apprendre.

JavaScript

JavaScript est l'un des langages de programmation les plus populaires au monde. Bien qu'il ait commencé comme un langage de script pour les pages web, il s'est depuis développé en un langage polyvalent utilisé pour à peu près n'importe quoi.

Il permet notamment d'écrire du code côté serveur, de créer des applications de bureau et mobiles et de construire des modèles d'apprentissage automatique. La puissance de JavaScript en tant que langage d'apprentissage automatique réside dans son omniprésence, c'est-à-dire que la plupart des appareils sont capables d'exécuter du code JavaScript à l'aide d'un simple navigateur.

Bien que la plupart des appareils ne disposent pas des GPU nécessaires à l'exécution de modèles de grande taille, il peut être intéressant d'entraîner et d'utiliser des modèles plus petits dans le navigateur. Cela vous permet de construire des modèles qui s'entraînent sur des données sensibles de l'utilisateur sans avoir à les envoyer au serveur.

Vous pouvez également utiliser JavaScript pour mettre en œuvre des prédictions plus rapides. En effet, la plupart des applications de ML envoient des données au serveur et renvoient des prédictions. Par conséquent, la vitesse de la prédiction est ralentie par la latence de la connexion, ce qui peut nuire à l'expérience de l'utilisateur.

Vous pouvez également créer des modèles qui s'exécutent dans des applications mobiles construites avec React Native. Les bibliothèques d'apprentissage automatique utilisant JavaScript comprennent ML5.js, Synaptic et Brain.js.

Langage incontournable pour l'apprentissage automatique

Bien que tous ces langages soient utiles pour l'apprentissage automatique, je dirais que Python est un incontournable. En plus de Python, vous pouvez apprendre d'autres langages comme Julia ou C pour accélérer votre code, mais la majorité de l'apprentissage automatique se fait en Python.

Par conséquent, si vous souhaitez devenir ingénieur en apprentissage automatique, vous devez au moins connaître Python. Outre le langage Python, vous devez également connaître NumPy, une bibliothèque Python pour le calcul numérique.

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Le mot de la fin

En raison de sa popularité et de son écosystème, je ne pense pas que Python disparaisse de sitôt. Par conséquent, c'est un langage utile à apprendre si vous souhaitez devenir ingénieur en apprentissage automatique. Il est également plus facile à apprendre que d'autres langages et s'adresse aux débutants. C'est donc un premier langage idéal.

Après Python, il est logique d'apprendre le C, car la plupart des bibliothèques Python pour l'apprentissage automatique sont écrites en C. Cela vous permettra de travailler comme vous le pouvez sur les bibliothèques elles-mêmes et d'accélérer votre code Python en l'étendant en C . Au-delà, vous pouvez choisir n'importe quel autre langage, comme Julia ou R.

Ensuite, consultez les langages de programmation à utiliser dans le domaine de la science des données.