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Para aquellos que dan sus primeros pasos en el terreno del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA), elegir por dónde comenzar puede ser un verdadero desafío. Aquellos que ya se encuentran inmersos en este campo pueden cuestionarse cuál es el mejor lenguaje de programación para ML. Y con más de 700 lenguajes de programación frecuentemente utilizados, la elección se torna aún más compleja.
Comprendiendo el aprendizaje automático
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que proporciona a los sistemas informáticos la habilidad de aprender y hacer predicciones automáticamente a partir de conjuntos de datos alimentados. Por ejemplo, un sistema de aprendizaje automático podría no estar explícitamente programado para discernir entre un perro y un gato, pero logra aprender a diferenciarlos a partir del entrenamiento con grandes cantidades de datos. El propósito de estos sistemas es llegar a un punto en el que puedan aprender de manera autónoma, sin intervención humana, y luego ejecutar acciones.
La aplicación de un sistema de aprendizaje automático dicta el nivel de habilidad de programación requerido. Si deseas emplear el aprendizaje automático para resolver problemas empresariales del mundo real, necesitarás habilidades de programación. Pero si simplemente deseas comprender los conceptos del aprendizaje automático, probablemente solo necesitarás conocimientos de matemáticas y estadística. Para implementar estos modelos, necesitarás comprender los fundamentos de programación, algoritmos, estructuras de datos, gestión de memoria y lógica.
Existen multitud de bibliotecas de aprendizaje automático con varios lenguajes de programación, lo que facilita la familiarización con los lenguajes de programación básicos.
A continuación se presentan los 5 lenguajes de programación más destacados para el aprendizaje automático (IA):
1. Python
Python es, sin lugar a dudas, el lenguaje de aprendizaje automático más popular y preferido, y más del 60% de los desarrolladores de ML recurren a él como primera opción para su desarrollo. Hay características clave que hacen que Python sea muy atractivo. Por un lado, es fácil de aprender, lo que es crucial para las personas que buscan adentrarse en el aprendizaje automático. Además, es escalable y de código abierto.
Python es la opción perfecta para aquellos que buscan realizar tareas relacionadas con análisis de datos, ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial debido a su extenso ecosistema de bibliotecas que ofrece muchas alternativas diferentes para manejar, transformar y procesar datos. Las bibliotecas y paquetes integrados proporcionan un código base para asistir a los ingenieros de aprendizaje automático y están disponibles para casi cada tarea imaginable. Además, las bibliotecas y los paquetes tienen una curva de aprendizaje baja, lo que significa que una vez que aprendas los conceptos básicos de Python, estarás listo para comenzar.
Algunas de las principales bibliotecas para Python incluyen Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn y sci-kit Learn.
Empresas de primer nivel como Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber y Amazon optan por este lenguaje de programación para el aprendizaje automático.
Algunos de los beneficios principales de Python incluyen:
Gran variedad de bibliotecas disponibles.
Fácil uso y código abierto
Legibilidad del código
Flexibilidad
2. Lenguaje de programación R
R es otro de los principales lenguajes de programación para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, que resulta útil tanto para programadores como para no programadores. Los mineros de datos, analistas de datos y estadísticos, por ejemplo, encuentran muchos usos en R.
R es una de las mejores opciones para manipular grandes cantidades de números y es el lenguaje estándar para aplicaciones de aprendizaje automático que trabajan con abundantes datos estadísticos. Sus IDE y sus herramientas de fácil uso permiten el dibujo de gráficos y la administración de bibliotecas. Además, proporciona una serie de herramientas para entrenar y evaluar los algoritmos de aprendizaje automático a fin de predecir eventos futuros.
R es extensivamente utilizado en los campos de la bioingeniería y estadística biomédica, pero también es popular para la implementación del aprendizaje automático en clasificación, regresión y formación de árboles decisionales. Algunas de las bibliotecas de R incluyen CARET para el trabajo con problemas de clasificación y regresión, y PARTY y rpart para la creación de particiones en los datos.
Algunos de los beneficios principales de R son:
Es un lenguaje de programación de código abierto.
Provee un rango amplio de técnicas de aprendizaje automático.
Estilo de programación sencillo.
Es altamente flexible y compatible con múltiples plataformas.
3. Java
Java, otro de los lenguajes de programación más conocidos para el aprendizaje automático, mantiene un fuerte dominio en la industria. Es especialmente popular entre los ingenieros de aprendizaje automático con experiencia en desarrollo Java, ya que no necesitan aprender un nuevo lenguaje de programación, como Python o R, para implementar modelos de aprendizaje automático.
Otro aspecto clave de Java es que muchas organizaciones ya poseen una gran base de código Java y muchas herramientas de código abierto para el procesamiento de big data están escritas en Java. Esto facilita que los ingenieros de aprendizaje automático integren sus proyectos con bases de código existentes.
Java incluye una variedad de características que lo hacen ser una excelente elección, como la facilidad de uso, agradable interacción del usuario, paquetes de servicios, depuración fácil y representación gráfica de datos. Tiene una extensa gama de bibliotecas de terceros para el aprendizaje automático, como JavaML, que es una biblioteca incorporada que proporciona una colección de algoritmos implementados en Java.
Algunas de las principales bibliotecas asociadas con Java incluyen Weka, JavaML, Deeplearning4j y ELKI. También incluye la Máquina Virtual de Java, que es una de las mejores plataformas para el aprendizaje automático porque permite a los ingenieros escribir el mismo código en diversas plataformas.
Estos son algunos de los beneficios principales de Java:
Amplia variedad de bibliotecas de terceros para ML
Escalabilidad
Máquina Virtual de Java
Fácil para los ingenieros con experiencia en desarrollo Java
4. Julia
Julia, un lenguaje de programación dinámico, de propósito general y de alto rendimiento, se ha convertido en un competidor destacado para Python y R. Ofrece muchas características exclusivas para el aprendizaje automático y, aunque es un lenguaje de propósito general para el desarrollo de una amplia gama de aplicaciones, se utiliza mejor para análisis numéricos de alto rendimiento y ciencia computacional.
Julia es compatible con todo tipo de hardware, como las TPU y GPU, y es utilizada por grandes empresas como Apple, Oracle, Disney y NASA.
Este lenguaje para el aprendizaje automático fue diseñado específicamente para implementar consultas científicas y matemáticas básicas que constituyen muchos algoritmos de aprendizaje automático. Su código es universalmente ejecutable y escalable, lo cual es fundamental para los ingenieros de aprendizaje automático.
Estos son algunos de los beneficios principales de Julia:
Ejecutable universalmente
Escalable
Soporte para editores como Emacs y VIM
Características predominantes para ML
5. LISP
Finalizando nuestra lista de los 5 lenguajes de programación más eficaces para el aprendizaje automático (IA) tenemos a LISP, que es el segundo lenguaje de programación más antiguo aún en uso. Está desarrollado principalmente para aplicaciones centradas en IA.
Este lenguaje de programación ha llevado a la creación de otros lenguajes, como Python, Julia y Java, y también tiene la capacidad de codificar, compilar y ejecutar código en más de 30 lenguajes de programación distintos. LISP es considerado un lenguaje de aprendizaje automático altamente eficiente y flexible para resolver problemas específicos, ya que se adapta a la solución que está codificando un programador, situándose como un fuerte competidor frente a algunos de los otros lenguajes principales.
En el mundo actual, LISP se utiliza a menudo para problemas de lógica inductiva y aprendizaje automático. Es ampliamente reconocido por la creación del primer chatbot de IA y todavía se utiliza hoy en día para el desarrollo de chatbots para industrias como el comercio electrónico.
Estas son algunas de las características destacadas de LISP:
Capacidades rápidas de creación de prototipos
Flexibilidad y alta eficiencia
Se adapta a las soluciones que los programadores están codificando
Soporte para expresiones simbólicas.