Los 5 principales lenguajes de programación y sus bibliotecas para el aprendizaje automático en 2020

Si eres un novato en el aprendizaje automático, es posible que hayas pensado qué lenguaje de programación debo aprender. Hoy en día, diferentes personas trabajan con diferentes lenguajes de programación, pero entre estos muchos lenguajes de programación populares de alto nivel, ¿cuál es el mejor para el aprendizaje automático? 

Machine Learning es uno de los campos de más rápido crecimiento que ha sido testigo de un crecimiento exponencial en el mundo técnico. No existe el mejor lenguaje para el aprendizaje automático, depende de lo que desee construir. Para trabajar en este campo, solo necesita aprender muy bien solo un lenguaje de programación en particular según su propia comodidad, los requisitos del proyecto y las predilecciones. Simplemente explore algunos de estos idiomas más utilizados y elija una de sus opciones, no necesita tomar la recomendación de nadie. 

1. python

Python lidera todos los demás lenguajes con más del 60 % de los desarrolladores de aprendizaje automático que lo utilizan y lo priorizan para el desarrollo porque Python es fácil de aprender. Escalable y de código abierto. Python tiene muchos paquetes de visualización increíbles y bibliotecas básicas útiles como Numpy, scipy, pandas, matplotlib, seaborn, sklearn, que realmente facilitan su trabajo y permiten que las máquinas aprendan. 

• Numpy : Numeric Python o Numpy es una biblioteca de álgebra lineal para Python con poderosas estructuras de datos para el cálculo eficiente de arrays y arreglos multidimensionales.
• Pandas : es la biblioteca de Python más popular que proporciona un rendimiento altamente optimizado para el análisis de datos.
• Matplotlib : es una popular biblioteca de trazado de Python que se utiliza para crear gráficos básicos como gráficos de líneas, gráficos de barras, histogramas y muchos más.
• Seaborn : proporciona una interfaz de alto nivel para crear gráficos atractivos
• sci-kit Learn: se utiliza para la minería de datos y el análisis de datos que implementa una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático, como algoritmos de clasificación, regresión y agrupamiento, incluidas máquinas de vectores de soporte, bosques aleatorios, aumento de gradiente, k-means.

2.Java _ 

Este lenguaje de programación es el «Jack de todo el comercio» y continúa dominando también en la industria de ML. Java proporciona muchos buenos entornos como Weka, Knime, RapidMiner, Elka, que solían realizar tareas de aprendizaje automático mediante interfaces gráficas de usuario. 

• Weka: es una biblioteca portátil y gratuita que se utiliza principalmente para la extracción de datos, el análisis de datos y el modelado predictivo, y se utiliza mejor para los algoritmos de aprendizaje automático. es fácil de usar con la interfaz gráfica y admite varias tareas estándar de minería de datos, incluido el preprocesamiento de datos, la clasificación, el agrupamiento y la selección de características.
• JavaML: una API de Java con interfaces simples y fáciles para implementar la colección de algoritmos de aprendizaje automático y minería de datos en Java con una implementación de algoritmos claramente escrita y debidamente documentada.
• Deeplearning4j: es una innovadora biblioteca de aprendizaje profundo distribuida de código abierto que proporciona un marco informático con amplio soporte para algoritmos de aprendizaje automático. Esta biblioteca es extremadamente útil para identificar patrones, sentimiento, sonido y texto y está diseñada especialmente para entornos empresariales.
• ELKI: Es un marco de minería de datos de código abierto único que se enfoca principalmente en la evaluación independiente de algoritmos de minería de datos y gestión de datos y enfatiza en métodos no supervisados. También permite tipos de datos arbitrarios, formatos de archivo o medidas de distancia o similitud.

3.C ++

El lenguaje de programación superrápido C++ también es muy popular en el campo del aprendizaje automático. Este poderoso lenguaje es compatible con la mayoría de las plataformas de aprendizaje automático. Si tiene un buen conocimiento práctico del uso de C++, entonces es una muy buena idea aprender el aprendizaje automático con C++. C++ es mucho más eficiente en comparación con la mayoría de los lenguajes de programación. Muchas bibliotecas potentes, como TensorFlow y Torch, están implementadas en el lenguaje de programación C++, por lo que el aprendizaje automático y C++ es realmente una gran combinación. 

• TensorFlow : el TensorFlow de código abierto de Google se utiliza para realizar cálculos numéricos en cualquier CPU o GPU utilizando gráficos de flujo de datos y tomar decisiones con cualquier información que obtenga.
• Torch : una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto que facilita las operaciones científicas y numéricas al proporcionar una gran cantidad de algoritmos. facilita y mejora la eficiencia y la velocidad.
• mlpack: una biblioteca de aprendizaje automático súper rápida y flexible que proporciona implementaciones rápidas y extensibles de algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia utilizando clases de C++ que se pueden integrar en soluciones de aprendizaje automático a mayor escala

4. R

R es un lenguaje de programación muy popular para computación estadística, análisis y visualizaciones en el aprendizaje automático. Es un lenguaje basado en gráficos perfecto para explorar los datos estadísticos a través de gráficos muy utilizados por profesionales de datos en Facebook, Google, etc. Aunque R es muy preferible en bioingeniería y estadística biomédica, también es popular en la implementación de aprendizaje automático como regresión, clasificación, y formación de árboles de decisión. 

• xgboost: esto se usa para implementar el marco de aumento de gradiente y es popular por su rendimiento y velocidad. Admite varias funciones objetivas como regresión, clasificación y clasificación, y es extensible para que pueda definir sus propios objetivos fácilmente.
• mlr: es un marco extensible para problemas de clasificación, regresión y agrupamiento y tiene un mecanismo de extensión fácil a través de la herencia s3.
• PARTY: este paquete se utiliza para el particionamiento recursivo. Este paquete se utiliza para construir árboles de decisión basados ​​en el algoritmo de Inferencia Condicional. Este paquete también es extenso, lo que reduce el tiempo de capacitación y el sesgo.
• CARET: este paquete está desarrollado para combinar el entrenamiento y la predicción de modelos para varios algoritmos diferentes para un problema empresarial determinado y ayuda a elegir el mejor algoritmo de aprendizaje automático.

5. JavaScript

Es uno de los lenguajes de escritura dinámica, de alto nivel y más utilizados, que es flexible y multiparadigma. Javascript también es tan popular en ML que proyectos de alto perfil como Tensorflow.js de Google se basan en JavaScript. Si eres un maestro de Javascript, literalmente puedes hacer de todo, desde full-stack hasta aprendizaje automático y NLP. 

• Brain.js: es una GPU acelerada, fácil de integrar redes neuronales en JavaScript que se usa con Node.js en el navegador y proporciona múltiples implementaciones de redes neuronales para entrenar para hacer bien diferentes cosas. Es tan simple de usar que no necesitas saber en detalle sobre Redes Neuronales para trabajar con esto.
• Tensorflow.js: es una biblioteca popular para el aprendizaje automático en JavaScript. Puede crear y entrenar modelos directamente en JavaScript usando API flexibles y casi cualquier problema en Machine Learning se puede resolver usando Tensorflow.js. También puede volver a entrenar los modelos ML existentes utilizando sus propios datos.
• machinelearn.js: es el salvador de Javascript, que es un reemplazo de la biblioteca ScikitLearn de Python. Proporciona agrupamiento, descomposición, modelos de extracción de características y utilidades para el aprendizaje supervisado y no supervisado.
• face-api.js: una API lista para usar que incluye implementaciones de modelos conocidos de detección y reconocimiento de rostros que se entrenan previamente con una amplia variedad de conjuntos de datos. Le brinda la flexibilidad de conectarse directamente a cualquier entorno de navegador y Node.js. Al ser liviana, esta biblioteca se puede usar tanto en dispositivos móviles como en navegadores web sin problemas.

Entre estos lenguajes de programación, Python sigue siendo el más popular en el campo de ML. Aunque los lenguajes como JavaScript son la estrella en ascenso y, con el tiempo, tal vez pueda llegar a la cima. Por lo que es una buena recomendación elegir estos idiomas.