El aprendizaje automático ha ganado popularidad en los últimos años. Si bien es una disciplina antigua, casi tan antigua como la propia informática, solo recientemente se ha vuelto popular y común.
Esto se debe a la disponibilidad de grandes cantidades de datos y potencia informática para la formación. 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.
Tabla de contenido
¿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 el resultado correcto dada cualquier entrada aprendiendo de los datos.
Esto contrasta con la programación normal, donde le decimos explícitamente a la computadora cómo producir la salida dada cualquier entrada usando un algoritmo que diseñamos. Esto es especialmente útil en situaciones en las que no sabemos explícitamente cómo producir la salida dadas las entradas, o es un inconveniente para nosotros 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 aprendas a escribir programas. Este artículo discutirá qué lenguajes de programación para el aprendizaje automático debe aprender.
- Matemáticas: las matemáticas también están muy involucradas en el aprendizaje automático. La cantidad de matemáticas involucradas depende de qué tan profundamente desee comprender el aprendizaje automático. Para la mayoría de los casos, el conocimiento de álgebra lineal, cálculo, probabilidad y estadística debería ser suficiente.
- Bases de datos: también es útil saber cómo interactuar con las bases de datos. En particular, las bases de datos SQL como estas son las más utilizadas. Esto se debe a que el aprendizaje automático involucra una gran cantidad de datos y necesita saber cómo consultarlos de manera efectiva. SQL básico debería ser suficiente.
Los mejores lenguajes de programación de aprendizaje automático
Esta es una lista de los mejores lenguajes para aprender para el aprendizaje automático. Si bien esta lista no es exhaustiva, sugiere los pocos que creo que son más útiles en la disciplina.
Lenguajes de bajo nivel para el aprendizaje automático
Los lenguajes de bajo nivel en Machine Learning generalmente se consideran más difíciles de aprender y usar. Sin embargo, ofrecen la gran ventaja de la velocidad y la eficiencia.
En Machine Learning, donde las operaciones simples se ejecutan millones de veces en grandes conjuntos de datos, la velocidad de entrenamiento es importante. Las operaciones ligeramente más rápidas pueden marcar la diferencia entre entrenar en unos minutos y entrenar en horas, días o incluso más. 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 estadísticas que en lenguajes de propósito más general.
Esto se debe a que proporciona funciones integradas para tareas comunes que, de lo contrario, necesitarían paquetes en diferentes idiomas. Por ejemplo, tiene tipos de datos incorporados para objetos como vectores y matrices.
Además de las funciones integradas, R tiene paquetes como Lattice, DataExplorer, Caret y Janiot que se pueden usar en el aprendizaje automático. Como resultado, se ha convertido en uno de los mejores lenguajes de programación para el aprendizaje automático. Si quieres aprender R, aquí tienes cómo empezar.
C++
C++ es el lenguaje de programación más rápido del mundo debido a la eficiencia con la que se compila en lenguaje de máquina. Debido a su velocidad, C++ es un buen lenguaje de programación de aprendizaje automático.
Tiene un rico soporte de biblioteca para implementar funciones comúnmente necesarias en el aprendizaje automático. Estos incluyen SHARK y MLPack. De hecho, los paquetes de Python más populares utilizados para el aprendizaje automático, como PyTorch y Tensorflow, se implementan con C++ bajo el capó.
C++ le permite agilizar el uso de recursos como operaciones de memoria, CPU y GPU. Como resultado, si es bueno en C++, puede escribir modelos de mayor rendimiento y reducir el tamaño del entrenamiento.
Java
Java es uno de los lenguajes de programación más populares del mundo que se usa principalmente por su ubicuidad y confiabilidad. Algunas de las compañías de tecnología más grandes del mundo lo utilizan para crear aplicaciones empresariales.
Java es ideal para el aprendizaje automático porque es más rápido que otros lenguajes, como Python. Es utilizado por compañías como Netflix y LinkedIn para construir sus canales de aprendizaje automático.
Se integra bien en soluciones de gestión de big data como Apache Kafka y 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, confiabilidad y una extensa biblioteca de Java lo convierten en otro buen lenguaje de programación para el aprendizaje automático.
Idiomas de nivel medio
Los lenguajes de nivel medio pueden verse como un compromiso entre los lenguajes de bajo y alto nivel. Intentan obtener lo mejor de ambos mundos y, como resultado, brindan cierta abstracción que simplifica el código y la velocidad que mantiene el rendimiento de los modelos. Los lenguajes más populares en esta categoría son Julia y Lisp.
julia
Julia es un lenguaje de programación de propósito general que se usa a menudo para el análisis numérico y la ciencia computacional. Al igual que Python, Julia se escribe dinámicamente, por lo que es más fácil trabajar con ella.
De hecho, está diseñado para ser tan fácil y simple de usar como Python. Sin embargo, evita los problemas de rendimiento de Python e intenta ser tan eficaz como el lenguaje de programación C. Una de las ventajas de Julia es que el código vectorizado se ejecuta solo un poco más rápido que el código desvectorizado. Esto hace que sea casi innecesario vectorizar el código.
Julia también tiene muchos paquetes para construir modelos de aprendizaje automático. Al momento de escribir, Julia tenía alrededor de 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 considerada el mejor y más natural sustituto de Python en Machine Learning.
Ceceo
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 escritura dinámica y fuerte.
Es excelente para la IA y el aprendizaje automático específicamente porque le permite crear programas que computan bien con símbolos. Lisp es flexible, lo que le permite codificar en paradigmas de tipeo dinámicos y fuertes.
También es rápido, lo que acorta el tiempo de entrenamiento de sus modelos. Además, Lisp te permite definir tu propio sublenguaje para trabajar con situaciones más complejas. Tiene bibliotecas como MGL y CLML para realizar tareas comunes de aprendizaje automático.
Lenguajes de programación de alto nivel
Pitón
Python es, con mucho, el lenguaje más popular para el aprendizaje automático. Es un lenguaje de propósito general que comenzó en 1995. Desde entonces, ha crecido en popularidad, convirtiéndose en el lenguaje de programación más utilizado en general.
Esto no es accidental; más bien, es porque Python fue diseñado para ser elegante y simple. Esto hace que sea fácil de aprender y amigable para principiantes, incluso para personas que no tienen experiencia en programación.
Debido a su popularidad, Python tiene una gran comunidad y muchos recursos para aprender. También tiene bibliotecas para aprendizaje automático, como Tensorflow y PyTorch, computación numérica, como NumPy y gestión de datos, como Pandas. Debido a 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 se escriben la mayoría de las bibliotecas de aprendizaje automático de Python. Esto permite que su código Python tenga un buen rendimiento.
Como resultado, Python es el lenguaje más popular para el aprendizaje automático y uno que definitivamente debes aprender.
JavaScript
JavaScript es uno de los lenguajes de programación más populares del mundo. Si bien comenzó como un lenguaje para crear secuencias de comandos de páginas web, desde entonces se ha convertido en un lenguaje versátil que se usa para prácticamente cualquier cosa.
Sus usos incluyen escribir código del lado del servidor, crear aplicaciones móviles y de escritorio y construir modelos de aprendizaje automático. El poder de JavaScript como lenguaje de aprendizaje automático radica en su ubicuidad; es decir, la mayoría de los dispositivos son capaces de ejecutar código JavaScript con solo un navegador.
Si bien la mayoría de los dispositivos no tienen GPU para ejecutar modelos grandes, aún puede ser beneficioso entrenar y usar modelos más pequeños en el navegador. Hacer esto le permite crear modelos que se entrenan con datos confidenciales del usuario sin necesidad de enviarlos al servidor.
También puede usar 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 en aplicaciones móviles creadas con React Native. Las bibliotecas de aprendizaje automático que usan JavaScript incluyen ML5.js, Synaptic y Brain.js.
Lenguaje imprescindible para el aprendizaje automático
Si bien todos estos lenguajes son útiles para el aprendizaje automático, 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.
Entonces, si desea convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático, al menos debe conocer Python. Además del lenguaje Python, también debes conocer NumPy, una biblioteca de Python para computación numérica.
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Ultimas palabras
Debido a su popularidad y ecosistema, no creo que Python desaparezca pronto. Como resultado, es un lenguaje útil para aprender si está interesado en convertirse en ingeniero de aprendizaje automático. También es más fácil de aprender en comparación con otros idiomas y es amigable para principiantes. Es, por tanto, una primera lengua 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 de Python al extenderlo en C++. Más allá de eso, puede elegir cualquier otro idioma que elija, como Julia o R.
A continuación, consulte los lenguajes de programación para usar en Data Science.