Quin és el millor llenguatge per a l’aprenentatge automàtic?

Si acabeu de començar en el camp de l’aprenentatge automàtic (ML) o si voleu actualitzar les vostres habilitats, potser us preguntareu quin és el millor llenguatge per utilitzar. Escollir el llenguatge d’aprenentatge automàtic adequat pot ser difícil, sobretot perquè hi ha moltes opcions fantàstiques.

Hi ha més de 700 llenguatges de programació increïbles en ús generalitzat, i cadascun té els seus avantatges i contres. Si tot just estàs començant la teva carrera com a enginyer d’aprenentatge automàtic, amb el temps descobriràs quins són els millors llenguatges de programació per als problemes empresarials concrets que estàs intentant resoldre.

Abans de submergir-nos en els millors idiomes d’aprenentatge automàtic, explorem el concepte.

Què és l’aprenentatge automàtic?

Sense entrar en massa detalls, l’aprenentatge automàtic és un subconjunt d’intel·ligència artificial que proporciona als sistemes informàtics la capacitat d’aprendre automàticament i fer prediccions basades en dades. Aquestes prediccions poden variar molt segons el cas d’ús específic.

En el camp de l’aprenentatge automàtic, un especialista en aprenentatge automàtic no ha d’escriure tots els passos necessaris per resoldre un problema perquè l’ordinador és capaç d'”aprendre” mitjançant l’anàlisi de patrons dins de les dades. Aleshores, el model pot generalitzar els patrons a dades noves.

Per a més informació sobre l’aprenentatge automàtic, us recomano que feu una ullada al nostre article “Què és l’aprenentatge automàtic?

Llenguatge d’aprenentatge automàtic més popular: Python

Abans d’aprofundir en els diferents idiomes d’aprenentatge automàtic, és important reconèixer que realment no hi ha un “millor” llenguatge. Cadascun té els seus pros, contres i capacitats específiques. Depèn en gran mesura del que intenteu construir i dels vostres antecedents.

Dit això, el llenguatge d’aprenentatge automàtic més popular, sens dubte, és Python. Al voltant del 57% dels científics de dades i desenvolupadors d’aprenentatge automàtic confien en Python i el 33% el prioritzen per al desenvolupament.

Els frameworks de Python han evolucionat molt durant els últims anys, fet que ha augmentat les seves capacitats amb l’aprenentatge profund. Hi ha hagut el llançament de biblioteques principals com TensorFlow i diverses altres.

Més de 8,2 milions de desenvolupadors de tot el món confien en Python per a la codificació, i hi ha una bona raó per això. És una opció preferida per a l’anàlisi de dades, la ciència de dades, l’aprenentatge automàtic i la IA. El seu ampli ecosistema de biblioteques permet als professionals de l’aprenentatge automàtic accedir, gestionar, transformar i processar dades amb facilitat. També ofereix independència de plataforma, menys complexitat i millor llegibilitat.

Les biblioteques i paquets integrats proporcionen codi de nivell base, cosa que significa que els enginyers d’aprenentatge automàtic no han de començar a escriure des de zero. I com que l’aprenentatge automàtic requereix un processament de dades continu, les biblioteques i paquets integrats de Python ajuden amb gairebé totes les tasques. Tot això comporta un temps de desenvolupament reduït i una millora de la productivitat quan es treballa amb aplicacions complexes d’aprenentatge automàtic.

Alguns dels gegants tecnològics més grans del món com Google, Instagram, Facebook, Dropbox, Netflix, Walt Disney, YouTube, Uber i Amazon prefereixen Python com a llenguatge de programació.

Tot i que Python destaca clarament com el llenguatge més popular, n’hi ha d’altres que cal tenir en compte. Els cinc corrents són Python, R, C/C++, Java i JavaScript. El segon llunyà a Python normalment es considera C/C++. Java està molt enrere i, tot i que Python sovint es compara amb R, realment no competeixen en termes de popularitat. En les enquestes que inclouen científics de dades, R sovint ha aconseguit la relació de priorització/ús més baixa entre els cinc idiomes. Javascript sovint es col·loca a l’extrem inferior de la llista.

Tot i que no és tan popular com els cinc primers, hi ha altres idiomes que utilitzen els professionals de l’aprenentatge automàtic i que val la pena tenir en compte, com ara Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave i SAS.

Trieu en funció de la vostra aplicació

A l’hora de triar el millor llenguatge per a l’aprenentatge automàtic, el factor més important és tenir en compte el tipus de projecte en el qual treballareu o les vostres aplicacions específiques.

Si voleu treballar en l’anàlisi de sentiments, la vostra millor aposta seria probablement Python o R, mentre que altres àrees com la seguretat de la xarxa i la detecció de fraus es beneficiaran més de Java. Una de les raons d’això és que les grans organitzacions solen utilitzar algorismes de seguretat de xarxa i de detecció de fraus, i aquests solen ser els mateixos on es prefereix Java per als equips de desenvolupament intern.

Quan es tracta d’àrees menys centrades en l’empresa com el processament del llenguatge natural (NLP) i l’anàlisi de sentiments, Python ofereix una solució més fàcil i ràpida per a la creació d’algoritmes gràcies a la seva gran col·lecció de biblioteques especialitzades.

Pel que fa al C/C++, el llenguatge s’utilitza sovint per a la intel·ligència artificial en els jocs i la locomoció de robots. El llenguatge d’aprenentatge automàtic ofereix un alt nivell de control, rendiment i eficiència com a resultat de les seves biblioteques d’IA molt sofisticades.

R comença a donar a conèixer la seva presència en els àmbits de la bioenginyeria i la bioinformàtica, i fa temps que s’utilitza en estadística biomèdica dins i fora del món acadèmic. Però si estem parlant de desenvolupadors nous en ciència de dades i aprenentatge automàtic, sovint es prefereix JavaScript.

La llengua és secundària a les competències

Quan entres al món de l’aprenentatge automàtic i tries quin llenguatge utilitzar, és important reconèixer que l’idioma que aprens és secundari al domini dels conceptes bàsics d’aprenentatge automàtic. En altres treballs, haureu de conrear les habilitats bàsiques d’anàlisi de dades.

Si no teniu un coneixement fonamental d’estadístiques, aprenentatge profund, procés de sistemes i disseny, serà molt difícil triar els models adequats o resoldre problemes complexos d’aprenentatge automàtic.

Si sou nou en l’anàlisi de dades i l’aprenentatge automàtic, Python hauria d’estar al capdavant de la vostra llista. Com hem comentat, Python és sintàcticament senzill i més fàcil d’aprendre que altres idiomes. Però si ja ets un programador experimentat amb anys d’experiència al teu cinturó, concretament experiència amb un llenguatge determinat, potser seria una millor opció quedar-te amb el que ja saps.

Hi ha algunes habilitats essencials d’aprenentatge automàtic que facilitaran l’elecció d’un idioma. Algunes d’aquestes habilitats inclouen habilitats d’enginyeria de programari, habilitats de ciència de dades, habilitats d’aprenentatge profund, programació dinàmica i processament d’àudio i vídeo.

Si la vostra formació professional està molt involucrada amb la ciència de dades, probablement és millor donar prioritat a Python. El llenguatge d’aprenentatge automàtic més popular està molt integrat amb la ciència de dades, per això s’ha convertit en el llenguatge de referència dels científics de dades. Però si els vostres antecedents inclouen anàlisis de dades i estadístiques, R s’adapta molt a vosaltres.

Els desenvolupadors front-end sovint tenen experiència existent amb JavaScript, cosa que fa que sigui més fàcil ampliar-ne l’ús a l’aprenentatge automàtic. Els enginyers de maquinari informàtic i electrònic sovint trien C/C++ sobre els altres idiomes i eviten específicament JavaScript, Java i R.

Els desenvolupadors d’aplicacions d’escriptori de front-end prioritzen el llenguatge menys popular, Java, donada la seva eficiència amb les aplicacions enfocades a l’empresa. Si esteu treballant per a una gran empresa, la companyia fins i tot us podria dir que apreneu Java. És menys habitual que els principiants que s’embarquin en el viatge d’aprenentatge automàtic triin Java ells mateixos.

Com podeu veure en aquest article, hi ha moltes coses per triar el millor idioma per a l’aprenentatge automàtic. No és tan senzill com ser el “millor”. Tot depèn de la teva experiència, formació professional i aplicacions. Però els llenguatges populars com Python, C++, Java i R sempre s’han de considerar primer.

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *