Se hai appena iniziato nel campo dell’apprendimento automatico (ML) o se stai cercando di aggiornare le tue abilità, potresti chiederti quale sia il miglior linguaggio da usare. Scegliere il giusto linguaggio di apprendimento automatico può essere difficile, soprattutto perché ci sono così tante ottime opzioni.
Ci sono oltre 700 incredibili linguaggi di programmazione ampiamente utilizzati e ognuno ha i suoi pro e contro. Se stai appena iniziando la tua carriera come ingegnere di machine learning, con il tempo scoprirai quali sono i migliori linguaggi di programmazione per i problemi aziendali specifici che stai cercando di risolvere.
Prima di immergerci nei migliori linguaggi di machine learning, esploriamo il concetto.
Che cos’è l’apprendimento automatico?
Senza entrare troppo nei dettagli, l’apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che fornisce ai sistemi informatici la capacità di apprendere automaticamente e fare previsioni basate sui dati. Queste previsioni possono variare notevolmente a seconda del caso d’uso specifico.
Nel campo dell’apprendimento automatico, uno specialista dell’apprendimento automatico non deve scrivere tutti i passaggi necessari per risolvere un problema perché il computer è in grado di “apprendere” analizzando i modelli all’interno dei dati. Il modello può quindi generalizzare i modelli a nuovi dati.
Per ulteriori approfondimenti sul machine learning, ti consiglio di dare un’occhiata al nostro articolo “ Cos’è il Machine Learning? ”
Linguaggio di apprendimento automatico più popolare: Python
Prima di immergerti nei diversi linguaggi di apprendimento automatico, è importante riconoscere che non esiste davvero una lingua “migliore”. Ognuno ha i suoi pro, contro e capacità specifiche. Dipende in gran parte da cosa stai cercando di costruire e dal tuo background.
Detto questo, il linguaggio di machine learning più popolare, senza dubbio, è Python. Circa il 57% dei data scientist e degli sviluppatori di machine learning si affida a Python e il 33% gli dà la priorità per lo sviluppo.
I framework di Python si sono notevolmente evoluti negli ultimi anni, il che ha aumentato le sue capacità con il deep learning. C’è stato il rilascio delle migliori librerie come TensorFlow e varie altre.
Oltre 8,2 milioni di sviluppatori in tutto il mondo si affidano a Python per la programmazione, e c’è una buona ragione per questo. È la scelta preferita per l’analisi dei dati, la scienza dei dati, l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale. Il suo vasto ecosistema di librerie consente ai professionisti dell’apprendimento automatico di accedere, gestire, trasformare ed elaborare i dati con facilità. Offre inoltre indipendenza dalla piattaforma, minore complessità e migliore leggibilità.
Le librerie e i pacchetti integrati forniscono codice di livello base, il che significa che gli ingegneri di machine learning non devono iniziare a scrivere da zero. E poiché l’apprendimento automatico richiede un’elaborazione continua dei dati, le librerie e i pacchetti in-build di Python assistono in quasi tutte le attività. Tutto ciò comporta una riduzione dei tempi di sviluppo e un miglioramento della produttività quando si lavora con complesse applicazioni di machine learning.
Alcuni dei più grandi giganti tecnologici del mondo come Google, Instagram, Facebook, Dropbox, Netflix, Walt Disney, YouTube, Uber e Amazon preferiscono Python come linguaggio di programmazione.
Mentre Python si distingue chiaramente come il linguaggio più popolare, ce ne sono vari altri che devono essere considerati. I cinque in esecuzione sono Python, R, C/C++, Java e JavaScript. Il secondo distante da Python è generalmente considerato C/C++. Java è molto indietro e, sebbene Python sia spesso paragonato a R, in realtà non competono in termini di popolarità. Nei sondaggi che coinvolgono data scientist, R ha spesso ottenuto il rapporto priorità-utilizzo più basso tra le cinque lingue. Javascript è spesso posizionato all’estremità inferiore dell’elenco.
Sebbene non siano neanche lontanamente popolari come i primi cinque, ci sono vari altri linguaggi che i professionisti dell’apprendimento automatico usano e che meritano di essere presi in considerazione, come Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave e SAS.
Scelta in base alla tua applicazione
Quando si sceglie il miglior linguaggio per l’apprendimento automatico, il fattore più importante è considerare il tipo di progetto su cui lavorerai o le tue applicazioni specifiche.
Se stai cercando di lavorare sull’analisi del sentiment, la soluzione migliore sarebbe probabilmente Python o R, mentre altre aree come la sicurezza della rete e il rilevamento delle frodi trarrebbero maggiori benefici da Java. Uno dei motivi alla base di ciò è che gli algoritmi di sicurezza della rete e di rilevamento delle frodi sono spesso utilizzati dalle grandi organizzazioni e di solito sono gli stessi in cui Java è preferito per i team di sviluppo interni.
Quando si tratta di aree meno focalizzate sull’impresa come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l’analisi del sentiment, Python offre una soluzione più semplice e veloce per la creazione di algoritmi grazie alla sua vasta raccolta di librerie specializzate.
Come per C/C++, il linguaggio è spesso usato per l’intelligenza artificiale nei giochi e nella locomozione dei robot. Il linguaggio di apprendimento automatico offre un elevato livello di controllo, prestazioni ed efficienza grazie alle sue librerie di intelligenza artificiale altamente sofisticate.
R inizia a farsi conoscere nelle aree della bioingegneria e della bioinformatica, ed è stato a lungo utilizzato nella statistica biomedica all’interno e all’esterno del mondo accademico. Ma se parliamo di sviluppatori nuovi alla scienza dei dati e all’apprendimento automatico, JavaScript è spesso preferito.
La lingua è secondaria alle abilità
Quando si entra nel mondo dell’apprendimento automatico e si sceglie quale lingua utilizzare, è importante riconoscere che la lingua che si impara è secondaria rispetto alla padronanza dei concetti di base dell’apprendimento automatico. In altri lavori, dovrai coltivare le capacità di analisi dei dati di base.
Se non hai una conoscenza fondamentale di statistica, deep learning, processi di sistema e design, sarà davvero difficile scegliere i modelli giusti o risolvere complessi problemi di machine learning.
Se non conosci l’analisi dei dati e l’apprendimento automatico, Python dovrebbe essere in cima alla tua lista. Come abbiamo discusso, Python è sintatticamente semplice e più facile da imparare rispetto ad altri linguaggi. Ma se sei già un programmatore esperto con anni di esperienza alle spalle, in particolare esperienza con una certa lingua, allora potrebbe essere un’opzione migliore rimanere con ciò che già conosci.
Ci sono alcune abilità essenziali di apprendimento automatico che renderanno più facile la scelta di una lingua. Alcune di queste abilità includono abilità di ingegneria del software, abilità di scienza dei dati, abilità di deep learning, programmazione dinamica ed elaborazione di audio e video.
Se il tuo background professionale è fortemente coinvolto nella scienza dei dati, è probabilmente meglio dare la priorità a Python. Il linguaggio di apprendimento automatico più popolare è fortemente integrato con la scienza dei dati, motivo per cui è diventato il linguaggio di riferimento per gli scienziati dei dati. Ma se il tuo background riguarda l’analisi dei dati e le statistiche, R è fortemente su misura per te.
Gli sviluppatori front-end hanno spesso un’esperienza esistente con JavaScript, il che semplifica l’estensione del suo utilizzo all’apprendimento automatico. Gli ingegneri informatici e informatici spesso scelgono C/C++ rispetto agli altri linguaggi ed evitano specificamente JavaScript, Java e R.
Il linguaggio meno popolare, Java, è prioritario dagli sviluppatori di applicazioni desktop front-end data la sua efficienza con le applicazioni incentrate sull’azienda. Se lavori per una grande impresa, l’azienda potrebbe persino dirti di imparare Java. È meno comune per i principianti che intraprendono il viaggio di apprendimento automatico scegliere Java da soli.
Come puoi vedere da questo articolo, c’è molto da fare nella scelta del miglior linguaggio per l’apprendimento automatico. Non è così semplice essere il “migliore”. Tutto dipende dalla tua esperienza, dal background professionale e dalle applicazioni. Ma i linguaggi popolari come Python, C++, Java e R dovrebbero sempre essere considerati per primi.
Di Alex McFarland da unite.ai
