Lenguajes de Programaci贸n para Machine Learning

Tabla de contenidos

Ya sea que est茅s tratando de refrescar tus habilidades de Machine Learning o haciendo una transici贸n de carrera, es natural que te preguntes cu谩l es el mejor lenguaje de programaci贸n para Machine Learning.

Con m谩s de 700 lenguajes de programaci贸n diferentes de uso generalizado, y cada uno de ellos con sus pros y sus contras, descubrir cu谩l es el mejor lenguaje de programaci贸n para Machine Learning, puede ser una tarea dif铆cil. La buena noticia es que a medida que inicias tu viaje de aprendizaje por Machine Learning, empezar谩s a descubrir qu茅 lenguaje de programaci贸n ser谩 el m谩s adecuado para el problema que est茅s tratando de resolver.

aprende f谩cilmente inteligencia artificial - newsletter

Ac谩 no te explicar茅 todos los lenguajes de programaci贸n que puedes utilizar en Machine Learning, sino los m谩s importantes, para que te hagas una idea de sus pros y contra y puedas seleccionar el m谩s adecuado para ti.

Por lo tanto, empecemos a explicar los lenguajes de programaci贸n m谩s importante dentro de Machine Learning.

lenguajes de programaci贸n para machine Learning

Lenguajes de programaci贸n para Machine Learning 鈥 Python

Python tiene una popularidad indiscutible y la creciente adopci贸n de Machine Learning en todo el mundo es un factor importante que contribuye a su creciente popularidad. Se puede decir que Python pone la codificaci贸n al alcance de las personas que la reh煤yen, 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 tecnol贸gica y las habilidades requeridas. Por lo tanto, es muy importante elegir un lenguaje de programaci贸n que sea estable, flexible y que cuente con un conjunto diverso de herramientas. Y justamente, Python cumple con todo esto.

Inclusive, adem谩s 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 c贸digo de nivel b谩sico 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 programaci贸n 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 im谩genes: Sci-Kit image y OpenCV
  • Trabajar con audio: Librosa
  • Implementar Deep Learning: TensorFlow, Keras y PyTorch
  • Implementar Machine Learning: Scikit-Learn
  • Computaci贸n cient铆fica: Sci-Py
  • Visualizar los datos: Matplotlib, Sci-Kit y Seaborn.

Otro punto que tiene a favor Python es la legibilidad del c贸digo. Como sabes las matem谩ticas que hay detr谩s de Machine Learning suelen ser complicadas y poco evidentes. Por lo tanto, la legibilidad del c贸digo es extremadamente importante para implementar con 茅xito complicados algoritmos de Machine Learning y flujos de trabajo vers谩tiles.

La sencilla sintaxis de Python y la importancia que da a la legibilidad del c贸digo facilita que los desarrolladores de Machine Learning se centren en qu茅 escribir en lugar de pensar en c贸mo hacerlo.

Como puedes ver, Python proporciona una experiencia f谩cil para Machine Learning que ning煤n otro lenguaje puede.

Python tambi茅n es incre铆blemente flexible e independiente de la plataforma, ya que es compatible con Linux, Windows y MacOS sin necesidad de un interprete de Python. Esto tambi茅n hace que el entrenamiento sea mucho m谩s 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 programaci贸n para machine Learning

Lenguajes de programaci贸n para Machine Learning 鈥 R

Con m谩s de 2 millones de usuarios de R y 12.000 paquetes en el repositorio de c贸digo abierto CRAN, R es un incre铆ble lenguaje de programaci贸n para Machine Learning escrito por un estad铆stico para estad铆sticos. El lenguaje R tambi茅n puede ser utilizado por personas que no son programadores, como los encargados de la miner铆a de datos, analistas de datos y estad铆sticos.

R supera a Python en t茅rminos de an谩lisis y visualizaci贸n de datos. Permite crear prototipos r谩pidamente y trabajar con conjuntos de datos para construir los modelos de Machine Learning. Por ejemplo, si quieres descomponer p谩rrafos enormes en palabras o frases para buscar patrones, R supera a Python.

R tambi茅n cuenta con una impresionante colecci贸n de bibliotecas y herramientas que te ayudar谩n en tus actividades de Machine Learning.聽

Los paquetes avanzados de an谩lisis de datos, incorporados en R, cubren las etapas previas y posteriores al modelado, y est谩n hechos para tareas espec铆ficas como la validaci贸n de modelos o la visualizaci贸n de datos.

Algunas de las bibliotecas de R son las siguientes:

  • Para tratar valores perdidos: MICE
  • Para trabajar problemas de clasificaci贸n y regresi贸n: CARET
  • Para crear particiones de datos: PARTY y rpart
  • Para crear 谩rboles de decisi贸n: randomFOREST
  • Para la manipulaci贸n de datos: dplyr y tidyr
  • Para crear visualizaciones: ggplot2
  • Para comunicar informaci贸n a trav茅s de informes: Rmarkdown y Shiny

R es un lenguaje de programaci贸n de c贸digo abierto, lo que lo convierte en una opci贸n muy rentable para proyectos de Machine Learning de cualquier tama帽o. Tambi茅n es muy flexible y tambi茅n 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 tambi茅n disfrutar de los beneficios de otras herramientas junto con R.

lenguajes de programaci贸n para machine Learning

Lenguajes de programaci贸n para Machine Learning 鈥 Java

Java est谩 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 programaci贸n como Python o R para implementar proyectos dentro de est谩 谩rea.

Java cuenta con numerosas bibliotecas de terceros para Machine Learning. JavaML es una biblioteca de Machine Learning incorporada que proporciona una colecci贸n de algoritmos de Machine Learning implementados en Java. Adem谩s, puede utilizar la biblioteca Arbiter Java para el ajuste de hiperpar谩metros, que es una parte integral para hacer que los algoritmos de Machine Learning se ejecuten con eficacia.

La escalabilidad es una caracter铆stica 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 r谩pido y tiene varios IDE que ayudan a mejorar la productividad general.

Java funciona mejor para los proyectos de Machine Learning de velocidad cr铆tica, ya que se ejecuta r谩pidamente.

lenguajes de programaci贸n para machine Learning

Lenguajes de programaci贸n para Machine Learning 鈥 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 est谩n familiarizados con el desarrollo web. Este es compatible con WebGL, por lo que los modelos de Machine Learning pueden funcionar cuando una GPU est谩 presente. Tambi茅n permite importar modelos existentes y preentrenados, volver a entrenar un modelo importado y crear modelos dentro del navegador.

Muchos desarrolladores est谩n 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 f谩cilmente, estos son algunos ejemplos:

  • Manipulaci贸n autom谩tica de im谩genes: generar arte a trav茅s de redes neuronales convolucionales.
  • Juegos usando Inteligencia Artificial.
  • Motores de recomendaci贸n de contenidos.
  • Monitorizaci贸n de la actividad que aprende patrones de uso en una red local o dispositivo.
  • Detecci贸n de objetos, por ejemplo, para identificar una licencia de una foto.

lenguajes de programaci贸n para machine Learning

Lenguajes de programaci贸n para Machine Learning 鈥 Julia

Julia es un lenguaje de programaci贸n din谩mico de alto rendimiento y prop贸sito general que se perfila como un competidor potencial de Python y R con muchas caracter铆sticas predominantes exclusivamente para Machine Learning.

Es un lenguaje de programaci贸n de prop贸sito general y que puede ser utilizado para el desarrollo de todo tipo de aplicaciones, funciona mejor para el an谩lisis num茅rico de alto rendimiento y la ciencia computacional. Con soporte para todo tipo de hardware, incluyendo TPU鈥檚 y GPU鈥檚 en todas las nubes, Julia est谩 impulsando aplicaciones de Machine Learning en grandes corporaciones como Apple, Disney, Oracle y la NASA.

Julia est谩 especialmente dise帽ada para implementar las matem谩ticas b谩sicas y las consultas cient铆ficas que subyacen en la mayor铆a de los algoritmos de Machine Learning. El c贸digo de Julia es universalmente ejecutable, por lo tanto, una vez escrita una aplicaci贸n de Machine Learning puede ser compilada en Julia de forma nativa desde otros lenguajes como Python o R utilizando PyCall o RCall.

lenguajes de programaci贸n para machine Learning

Lenguajes de programaci贸n para Machine Learning 鈥 Lisp

Lisp es un antiguo lenguaje de programaci贸n que se ha vuelto nuevamente popular para proyectos relacionados con la Inteligencia Artificial y Machine Learning. Es considerado como el lenguaje de programaci贸n m谩s eficaz y flexible para resolver cuestiones espec铆ficas, ya que se adapta a la soluci贸n que el desarrollador est谩 codificando.

El primer chatbot de Inteligencia Artificial, ELIZA, se desarrollo con LISP y a煤n hoy los desarrolladores de Machine Learning pueden utilizarlo para crear chatbots para el comercio electr贸nico.

Hasta hoy en d铆a varios desarrolladores conf铆an en LISP para los proyectos de Inteligencia Artificial que tienen un gran peso en Machine Learning, ya que LISP ofrece:

  • Capacidad de creaci贸n r谩pida de prototipos
  • Creaci贸n din谩mica de objetos
  • Recogida autom谩tica de basura
  • Flexibilidad
  • Soporte para expresiones simb贸licas

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 dif铆cil de aprender y tampoco tiene una gran comunidad de usuarios como la de Python o R.

Estos son solo algunos de los lenguajes de programaci贸n para Machine Learning. Recuerda que las cosas cambian con el tiempo, y no hay una soluci贸n 煤nica para todos los casos de uso de Machine Learning.

El mejor lenguaje de programaci贸n para Machine Learning depende del 谩rea en la que se va a aplicar, el alcance del proyecto de Machine Learning, qu茅 lenguajes de programaci贸n se utilizan en la empresa y varios otros factores.

Si quieres dominar un lenguaje de programaci贸n 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 recomendaci贸n es que selecciones Python, ya que est谩 bastante documentado y con una comunidad amplia a quien recurrir en caso de que as铆 lo necesites.

Si te est谩s iniciando en la programaci贸n para Machine Learning y a煤n no te sientes tan diestro, te ofrezco un pack con las instrucciones b谩sicas de Python, NumPy y Pandas. Estas gu铆as ser谩n de gran utilidad si est谩s comenzando ya que podr谩s recurrir a ella cada vez que no te acuerdes de alguna instrucci贸n o no sepas hacer algo que es rutinario al momento de programar Machine Learning. Para descargar el pack con las gu铆as solamente tienes que ingresar a este enlace.鈥

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 tambi茅n aclaraste una duda muy com煤n y es que, s铆 es posible construir una carrera en el campo de la Inteligencia Artificial por tu cuenta, aunque es mejor hacerlo con una gu铆a.

Ahora a la pregunta de, 驴cu谩l es la mejor manera de aprender Inteligencia Artificial? La respuesta no es sencilla. Para aprender todo esto, tienes que ir a trav茅s de varios libros, tutoriales en l铆nea, videotutoriales, entre otros.

Deja un comentario

Tu direcci贸n de correo electr贸nico no ser谩 publicada.