En los últimos tiempos, la popularidad y la capacidad de implementación de los lenguajes de Machine Learning han crecido en proporciones enormes para incluir múltiples dominios industriales.
Por esta razón son cada vez más las personas interesadas en aprender sobre Machine Learning, pero una duda surge cuando se inicia ¿Cuál es el mejor lenguaje de programación de Machine Learning?
La industria está inundada con innumerables lenguajes de programación con el objetivo de resolver las complejidades del negocio y traer innovaciones tecnológicas. Cada año hay lenguajes de programación, marcos y tecnologías que surgen, pero pocos superan la prueba del tiempo.
A menudo, el idioma de elección se decide por el nivel de comodidad y experiencia previa del desarrollador. Si bien esto ayuda a crear y desarrollar rápidamente prototipos, a largo plazo puede no ser la mejor opción para desarrollar modelos basados en el problema comercial que se está resolviendo y la cantidad de procesamiento de datos que se necesitaría.
Cuando pensamos en Machine Learning se viene a la mente estos lenguajes básicos:
- Python
- R
- Matlab
- Julia
Hablemos un poco de cada uno de ellos:
Python
Python lidera en lenguajes de desarrollo de Machine Learning debido a su simplicidad y facilidad de aprendizaje. Python es utilizado por más y más científicos de datos y desarrolladores para la construcción y análisis de modelos. Además, es un éxito entre los principiantes que son nuevos en Machine Learning. Python viene con librerías específicas como SciPy que contiene NumPy y Pandas, que permiten a la computadora aprender álgebra lineal y métodos kernel.
R
El lenguaje de programación R está diseñado para análisis estadísticos y visualizaciones, se usa con frecuencia para desbloquear los patrones en grandes bloques de datos. Los desarrolladores pueden construir algoritmos y una fácil visualización estadísticas de esos algoritmos usando RStudio, su entono de desarrollo gratuito. R es una alternativa gratuita a los costosos softwares estadísticos como Matlab, en los últimos años R se ha convertido en el hijo de oro de la ciencia de datos.
Matlab
Es un algoritmo rápido, estable y seguro que asegura la matemática compleja. Considerado como un lenguaje de núcleo duro para matemáticos y científicos que se ocupan de sistemas complejos, encuentra un camino en muchas aplicaciones.
Julia
Este lenguaje de programación dinámico de alto nivel diseñado para abordar las necesidades del análisis numérico de alto rendimiento y la ciencia computacional está ganando rápidamente impulso entre los científicos de datos. La biblioteca base escrita en Julia se integró con las mejores bibliotecas open source C y Fortran para el álgebra lineal, la generación de números aleatorios, el procesamiento de señales y el procesamiento de cadenas. Una colaboración entre las comunidades de Jupyter y Julia, proporciona una poderosa interfaz gráfica de navegación basada en el navegador para Julia.
Conociendo algunos de los lenguajes de programación de Machine Learning hagamos ahora un estudio comparativo de los factores que los afectan:
Velocidad
Al elegir el mejor lenguaje de programación, la velocidad es esencial. R fue desarrollado básicamente como un lenguaje estadístico, esto significa que tiene un mayor análisis de datos y soporte estadístico. Por su parte Python depende de los paquetes, por lo tanto, cuando se trata de tareas relacionadas con estadísticas R tiene ventaja en comparación con Python y es un poco más rápido.
Curva de aprendizaje
Cuando se trata de la perspectiva funcional, R es el lenguaje de programación, mientras que cuando se trata de estar orientado a objetos, Python es el lenguaje. Si perteneces al grupo de los programadores funcionales, entonces aprender Python será mucho más fácil en comparación R. Al llegar a Matlab y Julia, ambos son similares a escribir algunas ecuaciones matemáticas, y sí, son fáciles de aprender e implementar.
Costo
El único lenguaje que se paga y necesita licencia para su uso es Matlab. Los otros tres lenguajes son de código abierto y es totalmente gratuito para el uso. Por lo tanto, cuando tienes recursos gratuitos disponibles ¿por qué alguien optaría por el pago? Esta es la razón por la que Matlab se retrasa un poco en comparación con otros idiomas.
Apoyo de la comunidad
Todos los lenguajes de programación son muy populares en el mercado y cuentan con un gran respaldo de la comunidad. Aunque se debe mencionar que Python es el que tiene la mayor comunidad en internet que sirven bastante de apoyo al momento de un problema con los desarrollos.
Producción lista
Cuando se trata del análisis estadístico, R es el lenguaje de programación adecuado. Si se trata de tareas relacionadas con visión computacional Matlab es la opción preferida. Si se trata de tarea relacionadas a la bioinformática o biología entonces Julia es el lenguaje de programación a elegir. Pero si se trata de tareas generales como procesamiento de datos y procesamiento de resultados, entonces es Python el lenguaje de programación más adecuado.
Si revisamos todo lo acá presentado, es evidente que el lenguaje de programación que tiene las mejores características es Python y probablemente el que debes usar para Machine Learning. Pero, de todas formas, depende del tipo de trabajo que vas a implementar, tu formación técnica y experiencia para elegir el lenguaje más fácil de aprender.
