Per coloro che hanno appena iniziato con l’apprendimento automatico (ML) e l’intelligenza artificiale (AI), può essere difficile decidere da dove iniziare. Anche chi è già coinvolto nel settore può chiedersi quale linguaggio di programmazione di machine learning sia il migliore. E con oltre 700 diversi linguaggi di programmazione ampiamente utilizzati, diventa ancora più difficile decidere il meglio per un’attività.
Che cos’è l’apprendimento automatico?
L’apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che aiuta i sistemi informatici ad apprendere automaticamente e fare previsioni basate su set di dati alimentati. Ad esempio, un sistema di apprendimento automatico potrebbe non essere programmato in modo esplicito per distinguere tra un cane e un gatto, ma impara a differenziare tutto da solo addestrandosi su campioni di dati di grandi dimensioni. L’obiettivo dei sistemi di apprendimento automatico è raggiungere un punto in cui possono apprendere automaticamente senza l’intervento umano e successivamente eseguire azioni.
I casi d’uso per un sistema di apprendimento automatico determinano il livello di conoscenza di programmazione necessario. Se desideri utilizzare l’apprendimento automatico per risolvere problemi aziendali reali, avrai bisogno di un background di programmazione. Ma se vuoi semplicemente imparare i concetti dell’apprendimento automatico, probabilmente avrai solo bisogno di conoscenze di matematica e statistica. Per implementare questi modelli, dovrai comprendere i fondamenti della programmazione, algoritmi, strutture dati, gestione della memoria e logica.
Esistono molte librerie di apprendimento automatico con diversi linguaggi di programmazione, che semplificano l’inizio con i linguaggi di programmazione di base.
Ecco i 5 migliori linguaggi di programmazione di machine learning (AI):
1. Python
Python è di gran lunga il linguaggio di apprendimento automatico più popolare e migliore, con oltre il 60% degli sviluppatori di apprendimento automatico che lo utilizzano e gli danno la priorità per lo sviluppo. Ci sono alcuni aspetti chiave che rendono Python così attraente. Per uno, è facile da imparare, il che è fondamentale per coloro che desiderano iniziare con l’apprendimento automatico. È anche scalabile e open source.
Python è la scelta migliore per coloro che desiderano svolgere attività che coinvolgono l’analisi dei dati, la scienza dei dati, l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale grazie al suo vasto ecosistema di librerie che offre molte librerie diverse per gestire, trasformare ed elaborare i dati. Le librerie e i pacchetti integrati forniscono codice di livello base per aiutare gli ingegneri dell’apprendimento automatico e sono disponibili per quasi tutte le attività. Inoltre, le librerie e i pacchetti hanno una curva di apprendimento zero, il che significa che una volta apprese le basi della programmazione Python, sei pronto per partire.
Alcune delle migliori librerie per Python includono Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn e sci-kit Learn.
Il linguaggio di programmazione dell’apprendimento automatico è utilizzato da alcune delle migliori aziende al mondo tra cui Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber e Amazon.
Ecco alcuni dei principali vantaggi di Python:
Ampia collezione di biblioteche
Facile da usare e open source
Leggibilità del codice
Flessibilità
2. R Programming Language
Un altro dei migliori linguaggi di programmazione per l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale è il linguaggio di programmazione R, che può essere utilizzato sia da non programmatori che da programmatori. I non programmatori come data miner, analisti di dati e statistici trovano molti usi per R.
R è la scelta migliore per l’elaborazione di grandi numeri ed è il linguaggio di riferimento per le applicazioni di apprendimento automatico che utilizzano molti dati statistici. I suoi IDE e strumenti intuitivi ti consentono di disegnare grafici e gestire librerie. Fornisce inoltre una varietà di strumenti per addestrare e valutare algoritmi di apprendimento automatico per prevedere eventi futuri.
R è molto utilizzato nei campi della bioingegneria e della statistica biomedica, ma è anche popolare per implementare l’apprendimento automatico come la classificazione, la regressione e la formazione di alberi decisionali . Alcune delle librerie per R includono CARET per lavorare con problemi di classificazione e regressione e PARTY e rpart per creare partizioni di dati.
Ecco alcuni dei principali vantaggi di R:
Linguaggio di programmazione open source
Fornisce un’ampia gamma di tecniche di apprendimento automatico
Stile di programmazione semplice
Altamente flessibile e compatibile multipiattaforma
3. Java
Un altro dei linguaggi di programmazione più conosciuti per l’apprendimento automatico, Java ha una forte presa sul settore. È particolarmente popolare tra gli ingegneri dell’apprendimento automatico che hanno un background di sviluppo Java poiché non hanno bisogno di imparare un nuovo linguaggio di programmazione come Python o R per implementare modelli di apprendimento automatico.
Un altro aspetto chiave di Java è che molte organizzazioni possiedono già grandi basi di codice Java e molti strumenti open source per l’elaborazione di big data sono scritti nel linguaggio. Ciò semplifica l’integrazione dei progetti con i repository di codice esistenti per gli ingegneri dell’apprendimento automatico.
Java include una serie di funzionalità che lo rendono un’ottima scelta, come facilità d’uso, migliore interazione con l’utente, servizi a pacchetto, debugging semplice e rappresentazione grafica dei dati. Dispone di un’ampia gamma di librerie di terze parti per l’apprendimento automatico, come JavaML, che è una libreria di apprendimento automatico integrata che fornisce una raccolta di algoritmi implementati in Java.
Alcune delle principali librerie associate a Java includono Weka, JavaML, Deeplearning4j ed ELKI. Include anche Java Virtual Machine, che è una delle migliori piattaforme per l’apprendimento automatico in quanto consente agli ingegneri di scrivere lo stesso codice su più piattaforme.
Ecco alcuni dei principali vantaggi di Java:
Molte librerie di terze parti per ML
Scalabilità
macchina virtuale Java
Facile per gli ingegneri con un background di sviluppo Java
4. Jiulia
Un linguaggio di programmazione dinamico generico e ad alte prestazioni, Julia è diventato un potenziale concorrente di Python e R. Offre molte fantastiche funzionalità esclusivamente per l’apprendimento automatico e, sebbene sia un linguaggio generico per lo sviluppo di un’ampia -gamma di applicazioni, è meglio utilizzato per l’analisi numerica ad alte prestazioni e la scienza computazionale.
Julia supporta tutti i tipi di hardware, come TPU e GPU, ed è utilizzato da grandi aziende come Apple, Oracle, Disney e NASA.
Il linguaggio di apprendimento automatico è stato progettato in particolare per implementare query matematiche e scientifiche di base che costituiscono molti algoritmi di apprendimento automatico. Il suo codice è universalmente eseguibile ed è scalabile, il che è fondamentale per gli ingegneri dell’apprendimento automatico.
Ecco alcuni dei principali vantaggi di Julia:
Universalmente eseguibile
scalabile
Supporto per editor come Emacs e VIM
Molte caratteristiche predominanti esclusivamente per ML
5. LISP
A chiudere la nostra lista dei 5 migliori linguaggi di programmazione di machine learning (AI) c’è LISP, che è il secondo linguaggio di programmazione più antico ancora in uso oggi. È sviluppato principalmente per applicazioni incentrate sull’intelligenza artificiale.
Il linguaggio di programmazione ha portato alla creazione di vari altri linguaggi come Python, Julia e Java. Ha anche la capacità di codificare, compilare ed eseguire codice in più di 30 linguaggi di programmazione. LISP è considerato un linguaggio di apprendimento automatico altamente efficiente e flessibile per la risoluzione di specifiche poiché si adatta alla soluzione per cui un programmatore sta codificando, il che lo distingue da alcuni degli altri principali linguaggi.
Nel mondo di oggi, LISP è spesso utilizzato per problemi di logica induttiva e apprendimento automatico. È ampiamente noto per aver creato il primo chatbot AI in assoluto e può ancora essere utilizzato oggi per sviluppare chatbot per settori come l’eCommerce.
Ecco alcune delle caratteristiche principali di LISP:
Capacità di prototipazione rapida
Flessibile e altamente efficiente
Si adatta alle soluzioni per le quali i programmatori stanno programmando
Supporto per espressioni simboliche
