¿Tienes curiosidad por saber cuál es el mejor lenguaje para el aprendizaje automático?
Debemos investigar el mejor lenguaje para machine learning, antes de que nos sumerjamos en cómo empezar con el aprendizaje automático en una variedad de lenguajes, vamos a abordar primero la pregunta que está en la mente de todos los científicos de datos:
¿Cuál es el mejor lenguaje para machine learning?
La respuesta depende de tu dominio, objetivo y experiencia.
Si te estás iniciando en el campo, Python tiene un montón de tutoriales que pueden ayudarte a empezar. Si eres un científico de datos más experimentado, probablemente busques velocidad. En este caso, R podría ser más adecuado para tus necesidades.
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El mejor lenguaje para machine learning: Python
El mejor lenguaje para el aprendizaje automático: Python
Python es el lenguaje de programación más popular para el aprendizaje automático, y hay una plétora de bibliotecas (también conocidas como frameworks) que te ayudan a implementar el ML en tus proyectos: desde Scikit-learn, Keras y Tensorflow hasta PyTorch, OpenCV y NLTK.
Hay una razón por la que Python es tan popular en el campo de la IA: es potente, flexible, fácil de aprender y ampliamente utilizado. Si quieres introducirte en el aprendizaje automático, Python es una opción ideal.
El mejor lenguaje para machine learning: Java
Java es un lenguaje que debería estar en el currículum de todo programador.
Sin embargo, además de ser un lenguaje de programación de propósito general para todas las cosas de Java EE, también es una excelente opción para las aplicaciones de aprendizaje automático.
Si eres nuevo en el aprendizaje automático, es importante entender por qué Java es el mejor lenguaje para machine learning.
Java es independiente de la plataforma
Una de las principales ventajas de Java es que funciona en múltiples plataformas.
En otras palabras, el código Java puede ejecutarse en cualquier dispositivo (ordenador, teléfono móvil o tableta).
No tiene que preocuparse de crear versiones separadas de su aplicación para hacerla compatible con varias plataformas.
Java ofrece una gestión automática de la memoria
La gestión de la memoria se refiere a cómo una aplicación gestiona la memoria durante el tiempo de ejecución.
En la mayoría de los casos, los programadores tienen un control total sobre este proceso, lo que significa que tienen que asignar y desasignar memoria manualmente.
El mejor lenguaje para machine learning: C++
C++ es el mas popular lenguaje para machine learning, según una encuesta reciente realizada a casi 28.000 desarrolladores.
Una encuesta similar realizada el año pasado también lo situó en primera posición, lo que indica que su popularidad sigue creciendo.
El índice TIOBE, que hace un seguimiento de la popularidad de los lenguajes de programación, sitúa a C++ en el puesto número tres, por detrás de Java y Python. Sin embargo, en el mundo del aprendizaje automático, Python ha caído al cuarto puesto, por detrás de C++.
La encuesta anual de desarrolladores realizada por Stack Overflow reveló que más del 60% de los encuestados utiliza C++ para el aprendizaje automático.
La cifra representa un aumento del 25 por ciento con respecto a los resultados del año pasado y un aumento desde el cuarto lugar en los últimos años.
El mejor lenguaje para machine learning: Scala
¿Cuál es el mejor lenguaje para aprender una carrera en el aprendizaje automático, la ciencia de los datos y la inteligencia artificial?
La respuesta, que puede sorprenderte, es Scala.
La razón es sencilla: Scala te permite escribir código fácil de leer que puedes ejecutar en la JVM o compilar para ejecutarlo como código nativo.
Es un lenguaje elegante y conciso con un ciclo de desarrollo rápido que se adapta bien al aprendizaje automático.
Scala es un lenguaje de propósito general con un fuerte apoyo de una gran comunidad.
Una de las razones más convincentes para elegir Scala como su lenguaje de aprendizaje automático es lo fácil que es empezar.
A diferencia de otros lenguajes como R o Python, Scala tiene acceso a todas las potentes características que los lenguajes de programación de propósito general pueden ofrecer.
Puede basarse en talleres, bibliotecas o bases de código existentes con los que ya tiene experiencia.
Esto significa que no necesitas aprender una nueva sintaxis o sentirte cómodo con un conjunto de herramientas muy especializado antes de empezar.
El mejor lenguaje para machine learning: R
Una de las mayores ventajas de R respecto a otros lenguajes de programación es su capacidad para producir hermosas visualizaciones sin mucho trabajo adicional por parte del usuario.
R es muy adecuado para el aprendizaje automático porque es un entorno de software libre para la computación estadística y los gráficos.
Su sintaxis es similar a la de S, que fue desarrollada en los años 70 en los Laboratorios Bell de AT&T por John Chambers y sus colegas. R fue creado por Ross Ihaka y Robert Gentleman en la Universidad de Auckland (Nueva Zelanda).
Según Google Trends, R se ha hecho más popular que Python (otro lenguaje de programación de uso general) en los últimos años.
Es una buena opción como primer lenguaje de programación si quieres introducirte en la ciencia de los datos o el aprendizaje automático.
Si quieres aprender R, te recomendamos que consultes nuestra lista de los mejores cursos para aprender el lenguaje de programación R.
El mejor lenguaje para machine learning: Ruby
Ruby es un gran lenguaje para el aprendizaje automático porque permite escribir código de forma rápida y sencilla.
Tiene una sintaxis fácil de usar que facilita la expresión de tus pensamientos en código.
Puedes usar Ruby para escribir programas que son a la vez simples y potentes. Con Ruby puedes escribir código que es fácil de leer y entender.
Ruby ofrece muchas herramientas para el aprendizaje automático.
Una de las herramientas más importantes es la biblioteca de aprendizaje automático llamada TensorFlow.
Te permite construir complejas redes neuronales utilizando sólo unas pocas líneas de código.
Es fácil empezar con TensorFlow, así que no hay necesidad de contratar a un programador experto para empezar con el aprendizaje automático.
Ruby destaca en el tipo de prototipo rápido e iterativo que permite a los científicos de datos explorar sus datos, probar hipótesis y llegar a esos valiosos conocimientos más rápido que nunca.
Conclusión: El aprendizaje automático depende de un potente procesamiento informático.
En pocas palabras, el aprendizaje automático es el proceso de programación de los ordenadores para que puedan reconocer patrones y utilizarlos para predecir o comprender acontecimientos futuros.
Cuantos más datos analicen y más aprendan, mejor se corregirán a sí mismos.
En otras palabras, se puede dirigir la dirección de un sistema de aprendizaje automático alimentándolo con la información correcta, lo que puede hacerlo muy útil para las compras y la planificación.
El aprendizaje automático, en el sentido más amplio, es un tipo de inteligencia artificial que consiste en entrenar a un ordenador para que haga algo dándole ejemplos de tareas que debería realizar, en lugar de programas escritos específicamente para ese fin.
El objetivo es conseguir que sea lo suficientemente bueno en la realización de la tarea para poder complementar o sustituir la asistencia humana con una máquina lo suficientemente precisa y rápida.
El poder del aprendizaje automático depende de la capacidad de un ordenador para procesar grandes cantidades de información y tomar decisiones basadas en los conocimientos obtenidos de esos datos.
Todavía estamos en las primeras fases de comprensión de esta innovadora tecnología; sin embargo, algunos predicen que las máquinas pronto podrán sustituir a las personas en una serie de trabajos.
Al mismo tiempo, otros piensan que sólo veremos mejoras informáticas que mejoren la capacidad de los humanos para tomar decisiones o que nos permitan trabajar de forma más eficiente.
Independientemente de las predicciones que se hagan realidad, lo cierto es que cada día vemos un mayor uso de la tecnología de aprendizaje automático.
