Introdução às linguagens de programação de aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina existe no mercado há mais de uma década. A maioria das empresas já adotou técnicas de aprendizado de máquina para criar e melhorar seus produtos e serviços. Se você é novo no aprendizado de máquina, é óbvio que estará pensando em qual linguagem de programação você deve usar para começar. Existe uma quantidade enorme de linguagem para você começar a escrever seu algoritmo de aprendizado de máquina. Cada um deles possui um recurso exclusivo e é bom conhecer várias linguagens de programação, mas, em vez de se sobrecarregar com várias linguagens, você pode escolher apenas uma linguagem de programação para começar e se concentrar mais nos conceitos. Vamos dar uma olhada nas poucas linguagens de programação populares do aprendizado de máquina.
Principais idiomas de programação de aprendizado de máquina
vamos dar uma olhada nas poucas linguagens de programação populares mais usadas no aprendizado de máquina:
1. Python
Atualmente, o idioma que mais cresce no mundo. O Python foi desenvolvido para facilitar a leitura e facilitar o uso. Ele usa os conceitos oops, mas também pode ser usado como uma linguagem de script. É preferível para processamento em linguagem natural e análise sentimental. Possui quase todos os pacotes necessários para tarefas de aprendizado de máquina. Verifique a tabela abaixo para ver algumas das bibliotecas de aprendizado de máquina:
| Tarefa | Biblioteca |
| Visão de computação | OpenCV |
| Pré-processamento de dados | Pandas |
| Aprendizado de máquina de uso geral | O Scikit aprende, TensorFlow, pytorch |
| Visualização de dados | Matplotlib |
| Aplicação web | django |
Junto com isso, temos o notebook Jupyter, feito especialmente para a programação python, para verificar a saída de cada linha de código em tempo real. Para desenvolver seu próprio algoritmo a partir do zero, você pode usar a biblioteca matrix max conhecida como numpy e criar seu próprio algoritmo de aprendizado de máquina. O Python possui uma vasta comunidade de fóruns abertos, como estouro de pilha e GitHub. O Google recentemente criou um excelente serviço de nuvem gratuito, conhecido como google Colab, que você pode usar para criar e treinar sua rede em python do zero. Ele também vem com GPU e TPU, o que oferece a liberdade de codificar em um sistema de baixa configuração.
2. Java
Java é uma linguagem de programação de uso geral, portátil e uma das linguagens mais comuns usadas no mundo. É preferível no caso em que queremos ter segurança e detecção de fraude em nosso aplicativo. Suponha que o aplicativo seja construído em java e desejemos que uma pequena parte dele use o aprendizado de máquina; então, é óbvio implementar essa parte em java, em vez de continuar em qualquer outro idioma. É aceito pelas pessoas da comunidade ML devido ao fato de comercialização, legibilidade, facilidade de manutenção, segurança e muitos outros. Ele fornece bibliotecas de código aberto prontas para uso no campo da IA. Poucas da biblioteca de aprendizado de máquina usada em Java para programação ML são:
| Biblioteca | Descrição |
| ADAMS | Para controlar o fluxo de dados na rede |
| Deeplearning4j | Fornecer suporte para o algoritmo de aprendizado profundo |
| ELKI | Mineração de dados |
| JSAT | Estrutura para começar facilmente com o aprendizado de máquina |
| MALHO | Usado em áreas como PNL, análise de cluster, classificação de texto, etc. |
3. Script Java
Uma das mais poderosas linguagens de script da web. Se você precisar executar um aplicativo de aprendizado de máquina no lado do cliente em um navegador, o javascript é a melhor opção. Uma vantagem do aprendizado de máquina em execução no navegador é que o cliente não precisa instalar nenhuma biblioteca adicional para usar o aplicativo como em outros idiomas. O Google lançou sua biblioteca de aprendizado de máquina para javascript, ou seja, Tensorflow.js, ajuda a desenvolver um algoritmo de aprendizado de máquina do zero. A API pode ser usada para criar e treinar diretamente seu modelo no navegador. Pense em executar o aplicativo Web que usa aprendizado de máquina em seu aplicativo móvel, para que você possa tirar proveito do sensor embutido dos dados móveis e usá-los para treinar seus modelos. Poucas das outras bibliotecas populares de aprendizado de máquina são Brain.js, ConvNetJS, Webdnn, Synaptic etc.
4. C / C ++
É um dos idiomas mais antigos usados para criar aplicativos de alto desempenho. Ele fornece controle de alto nível sobre os recursos e a memória do sistema, devido ao qual seu principal uso é o desenvolvimento de aplicativos em um sistema incorporado. No desenvolvimento do reconhecimento de fala, robô e jogos, a linguagem amplamente usada é C / C ++. Portanto, se você deseja ter um aplicativo com alto desempenho, essa será uma boa opção.
5. R
É uma linguagem de script e é boa para manipular e visualizar dados que desempenham um papel fundamental nos algoritmos de aprendizado de máquina. R é usado principalmente em estudos e pesquisas. É fácil de aprender e implementar e é uma boa opção para trabalhar com seus dados. Se seus dados não forem bons, você nunca obterá um bom resultado. R fornece uma análise de dados fácil de usar e modelos gráficos. Seu domínio é análise de dados. É preferido na inferência estatística e possui um fórum de suporte ativo. R vem com o pacote que ajuda a melhorar a precisão da previsão. Alguns pacotes de R são Nnet, Caret, Rgl, Mgcv.
6. Matlab
Outra linguagem de programação fácil de usar para iniciantes e especialistas na área de Machine Learning é o MATLAB. É preciso uma linha menor de códigos, em comparação com os outros idiomas, para o treinamento e desenvolvimento de modelos para ML ou DL. Ele fornece interoperabilidade com outras estruturas de aprendizado profundo de código aberto. Uma das maiores desvantagens do MATLAB é o custo da licença. O custo é muito alto e o usuário precisa pagar por cada módulo. Embora tenha comunidades amplas e ativas como estouro de pilha, mathworks, github, etc.
Agora você deve ter uma idéia de alguns dos idiomas populares usados no aprendizado de máquina. Destes, se falamos sobre a classificação global baseada no uso, o python está no topo do gráfico, após o qual temos o javascript, C / C ++.
Conclusão
Concluirá este artigo dizendo que é mais importante aprender os conceitos de aprendizado de máquina do que a linguagem de programação. Porque uma vez que você tenha uma idéia dos conceitos, com base no aplicativo que deseja desenvolver, poderá escolher a linguagem de programação mais adequada.
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