Lenguajes de Programación para Machine Learning
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Ya sea que estés tratando de refrescar tus habilidades de Machine Learning o haciendo una transición de carrera, es natural que te preguntes cuál es el mejor lenguaje de programación para Machine Learning.
Con más de 700 lenguajes de programación diferentes de uso generalizado, y cada uno de ellos con sus pros y sus contras, descubrir cuál es el mejor lenguaje de programación para Machine Learning, puede ser una tarea difícil. La buena noticia es que a medida que inicias tu viaje de aprendizaje por Machine Learning, empezarás a descubrir qué lenguaje de programación será el más adecuado para el problema que estés tratando de resolver.
Acá no te explicaré todos los lenguajes de programación que puedes utilizar en Machine Learning, sino los más importantes, para que te hagas una idea de sus pros y contra y puedas seleccionar el más adecuado para ti.
Por lo tanto, empecemos a explicar los lenguajes de programación más importante dentro de Machine Learning.
Lenguajes de programación para Machine Learning – Python
Python tiene una popularidad indiscutible y la creciente adopción de Machine Learning en todo el mundo es un factor importante que contribuye a su creciente popularidad. Se puede decir que Python pone la codificación al alcance de las personas que la rehúyen, ya que ha desaparecido la sintaxis excesivamente compleja.
Pero, expliquemos mejor porque Python es tan popular para Machine Learning.
Tienes que entender que los proyectos de Machine Learning son diferentes de los proyectos de software tradicionales en cuanto a la pila tecnológica y las habilidades requeridas. Por lo tanto, es muy importante elegir un lenguaje de programación que sea estable, flexible y que cuente con un conjunto diverso de herramientas. Y justamente, Python cumple con todo esto.
Inclusive, además de la simplicidad y la consistencia, tiene una gran comunidad que ayuda a construir una variedad de marcos y bibliotecas de Machine Learning.
Las bibliotecas y paquetes incorporados de Python proporcionan código de nivel básico para que los desarrolladores no tengan que empezar a escribir desde cero.
Machine Learning requiere un procesamiento continuo de datos y Python tiene bibliotecas y paquetes incorporados para casi todas las tareas. Esto te ayuda a reducir el tiempo de desarrollo y a mejorar la productividad cuando trabajas con aplicaciones complejas de Machine Learning. Lo mejor de estas bibliotecas y paquetes es que la curva de aprendizaje es casi nula, una vez que conoces los fundamentos de la programación en Python, se puede empezar a utilizar las mismas.
Algunas de las bibliotecas que normalmente puedes utilizar en Python son los siguientes:
- Trabajos con datos textuales: NLTK, SciKit, NumPy y Pandas
- Trabajar con imágenes: Sci-Kit image y OpenCV
- Trabajar con audio: Librosa
- Implementar Deep Learning: TensorFlow, Keras y PyTorch
- Implementar Machine Learning: Scikit-Learn
- Computación científica: Sci-Py
- Visualizar los datos: Matplotlib, Sci-Kit y Seaborn.
Otro punto que tiene a favor Python es la legibilidad del código. Como sabes las matemáticas que hay detrás de Machine Learning suelen ser complicadas y poco evidentes. Por lo tanto, la legibilidad del código es extremadamente importante para implementar con éxito complicados algoritmos de Machine Learning y flujos de trabajo versátiles.
La sencilla sintaxis de Python y la importancia que da a la legibilidad del código facilita que los desarrolladores de Machine Learning se centren en qué escribir en lugar de pensar en cómo hacerlo.
Como puedes ver, Python proporciona una experiencia fácil para Machine Learning que ningún otro lenguaje puede.
Python también es increíblemente flexible e independiente de la plataforma, ya que es compatible con Linux, Windows y MacOS sin necesidad de un interprete de Python. Esto también hace que el entrenamiento sea mucho más barato y sencillo cuando se utilizan las propias GPU. El 57% de los desarrolladores de Machine Learning dicen utilizar Python, y el 33% de ellos lo prefieren para el desarrollo.
Lenguajes de programación para Machine Learning – R
Con más de 2 millones de usuarios de R y 12.000 paquetes en el repositorio de código abierto CRAN, R es un increíble lenguaje de programación para Machine Learning escrito por un estadístico para estadísticos. El lenguaje R también puede ser utilizado por personas que no son programadores, como los encargados de la minería de datos, analistas de datos y estadísticos.
R supera a Python en términos de análisis y visualización de datos. Permite crear prototipos rápidamente y trabajar con conjuntos de datos para construir los modelos de Machine Learning. Por ejemplo, si quieres descomponer párrafos enormes en palabras o frases para buscar patrones, R supera a Python.
R también cuenta con una impresionante colección de bibliotecas y herramientas que te ayudarán en tus actividades de Machine Learning.
Los paquetes avanzados de análisis de datos, incorporados en R, cubren las etapas previas y posteriores al modelado, y están hechos para tareas específicas como la validación de modelos o la visualización de datos.
Algunas de las bibliotecas de R son las siguientes:
- Para tratar valores perdidos: MICE
- Para trabajar problemas de clasificación y regresión: CARET
- Para crear particiones de datos: PARTY y rpart
- Para crear árboles de decisión: randomFOREST
- Para la manipulación de datos: dplyr y tidyr
- Para crear visualizaciones: ggplot2
- Para comunicar información a través de informes: Rmarkdown y Shiny
R es un lenguaje de programación de código abierto, lo que lo convierte en una opción muy rentable para proyectos de Machine Learning de cualquier tamaño. También es muy flexible y también ofrece compatibilidad entre plataformas.
R no impone restricciones al realizar cada tarea en su lenguaje, los desarrolladores de Machine Learning pueden mezclar herramientas, elegir la mejor herramienta para cada tarea y también disfrutar de los beneficios de otras herramientas junto con R.
Lenguajes de programación para Machine Learning – Java
Java está ganando popularidad entre los desarrolladores de Machine Learning que provienen de un entorno de desarrollo de Java, ya que no necesitan aprender un nuevo lenguaje de programación como Python o R para implementar proyectos dentro de está área.
Java cuenta con numerosas bibliotecas de terceros para Machine Learning. JavaML es una biblioteca de Machine Learning incorporada que proporciona una colección de algoritmos de Machine Learning implementados en Java. Además, puede utilizar la biblioteca Arbiter Java para el ajuste de hiperparámetros, que es una parte integral para hacer que los algoritmos de Machine Learning se ejecuten con eficacia.
La escalabilidad es una característica importante que todo desarrollador de Machine Learning debe considerar antes de comenzar un proyecto. Java facilita la escalabilidad de las aplicaciones a los desarrolladores de Machine Learning a crear herramientas personalizadas a un ritmo rápido y tiene varios IDE que ayudan a mejorar la productividad general.
Java funciona mejor para los proyectos de Machine Learning de velocidad crítica, ya que se ejecuta rápidamente.
Lenguajes de programación para Machine Learning – JavaScript
Aunque JavaScript se utiliza principalmente para el desarrollo web, se ha colado en Machine Learning con TensorFlow.js.
TensorFlow.js es una gran entrada en Machine Learning para aquellos que solo están familiarizados con el desarrollo web. Este es compatible con WebGL, por lo que los modelos de Machine Learning pueden funcionar cuando una GPU está presente. También permite importar modelos existentes y preentrenados, volver a entrenar un modelo importado y crear modelos dentro del navegador.
Muchos desarrolladores están llevando Machine Learning de los servidores backend a las aplicaciones frontend. TensorFlow.js permite ahora a los desarrolladores crear y ejecutar modelos de Machine Learning en HTML puro sin complicados sistemas de backend. Esta simplicidad permite hacer grandes proyectos fácilmente, estos son algunos ejemplos:
- Manipulación automática de imágenes: generar arte a través de redes neuronales convolucionales.
- Juegos usando Inteligencia Artificial.
- Motores de recomendación de contenidos.
- Monitorización de la actividad que aprende patrones de uso en una red local o dispositivo.
- Detección de objetos, por ejemplo, para identificar una licencia de una foto.
Lenguajes de programación para Machine Learning – Julia
Julia es un lenguaje de programación dinámico de alto rendimiento y propósito general que se perfila como un competidor potencial de Python y R con muchas características predominantes exclusivamente para Machine Learning.
Es un lenguaje de programación de propósito general y que puede ser utilizado para el desarrollo de todo tipo de aplicaciones, funciona mejor para el análisis numérico de alto rendimiento y la ciencia computacional. Con soporte para todo tipo de hardware, incluyendo TPU’s y GPU’s en todas las nubes, Julia está impulsando aplicaciones de Machine Learning en grandes corporaciones como Apple, Disney, Oracle y la NASA.
Julia está especialmente diseñada para implementar las matemáticas básicas y las consultas científicas que subyacen en la mayoría de los algoritmos de Machine Learning. El código de Julia es universalmente ejecutable, por lo tanto, una vez escrita una aplicación de Machine Learning puede ser compilada en Julia de forma nativa desde otros lenguajes como Python o R utilizando PyCall o RCall.
Lenguajes de programación para Machine Learning – Lisp
Lisp es un antiguo lenguaje de programación que se ha vuelto nuevamente popular para proyectos relacionados con la Inteligencia Artificial y Machine Learning. Es considerado como el lenguaje de programación más eficaz y flexible para resolver cuestiones específicas, ya que se adapta a la solución que el desarrollador está codificando.
El primer chatbot de Inteligencia Artificial, ELIZA, se desarrollo con LISP y aún hoy los desarrolladores de Machine Learning pueden utilizarlo para crear chatbots para el comercio electrónico.
Hasta hoy en día varios desarrolladores confían en LISP para los proyectos de Inteligencia Artificial que tienen un gran peso en Machine Learning, ya que LISP ofrece:
- Capacidad de creación rápida de prototipos
- Creación dinámica de objetos
- Recogida automática de basura
- Flexibilidad
- Soporte para expresiones simbólicas
A pesar de ser flexible para Machine Learning, LISP carece del apoyo de bibliotecas de Machine Learning bien conocidas. No es un lenguaje de Machine Learning para principiantes, ya que es difícil de aprender y tampoco tiene una gran comunidad de usuarios como la de Python o R.
Estos son solo algunos de los lenguajes de programación para Machine Learning. Recuerda que las cosas cambian con el tiempo, y no hay una solución única para todos los casos de uso de Machine Learning.
El mejor lenguaje de programación para Machine Learning depende del área en la que se va a aplicar, el alcance del proyecto de Machine Learning, qué lenguajes de programación se utilizan en la empresa y varios otros factores.
Si quieres dominar un lenguaje de programación para Machine Learning y nunca antes has programado, selecciona uno en donde tengas una comunidad amplia en donde te puedas apoyar en caso de que tengas alguna duda. Mi recomendación es que selecciones Python, ya que está bastante documentado y con una comunidad amplia a quien recurrir en caso de que así lo necesites.
Si te estás iniciando en la programación para Machine Learning y aún no te sientes tan diestro, te ofrezco un pack con las instrucciones básicas de Python, NumPy y Pandas. Estas guías serán de gran utilidad si estás comenzando ya que podrás recurrir a ella cada vez que no te acuerdes de alguna instrucción o no sepas hacer algo que es rutinario al momento de programar Machine Learning. Para descargar el pack con las guías solamente tienes que ingresar a este enlace.
Con las preguntas anteriores respondidas, pudiste aclarar un poco tus dudas que te surgen al momento de aprender Inteligencia Artificial. Inclusive a partir de las respuestas, seguramente también aclaraste una duda muy común y es que, sí es posible construir una carrera en el campo de la Inteligencia Artificial por tu cuenta, aunque es mejor hacerlo con una guía.
Ahora a la pregunta de, ¿cuál es la mejor manera de aprender Inteligencia Artificial? La respuesta no es sencilla. Para aprender todo esto, tienes que ir a través de varios libros, tutoriales en línea, videotutoriales, entre otros.
