Con la creciente experiencia de la industria con sistemas inteligentes de aprendizaje automático, se está preparando todo el campo del aprendizaje automático para pasar de la resolución simple de problemas a la creación de algoritmos potentes y complejos que funcionan en un nivel avanzado. Dicho esto, varios lenguajes de aprendizaje automático ya han allanado el camino para el futuro de la integración y la inteligencia artificial. Echemos un vistazo a los 5 principales lenguajes de aprendizaje automático que están allanando el camino para desarrollar futuros sistemas:
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Idiomas que pavimentan el futuro del aprendizaje automático – MATLAB / Octave
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MATLAB ya está siendo utilizado por millones de ingenieros y desarrolladores de software para evaluar, analizar y desarrollar sistemas y productos de vanguardia que están cambiando nuestra forma de vida. MATLAB es un lenguaje basado en matrices que se ha convertido en el método más simplista para demostrar las matemáticas computacionales. Con gráficos incorporados y entornos de desarrollo integrales, MATLAB facilita a los analistas y desarrolladores visualizar datos y obtener información significativa de ellos. Es una plataforma que ofrece el entorno de escritorio ideal para que los desarrolladores experimenten, exploren y descubran nuevos algoritmos y metodologías. Aparte de eso, las herramientas de MATLAB son un lenguaje probado y probado cuyas capacidades informáticas han sido diseñadas y probadas para garantizar su durabilidad.
En general, MATLAB es el lenguaje de aprendizaje automático perfecto para la representación y ejecución de matrices. También ofrece la plataforma perfecta para usar cuando se divulga en álgebra lineal de metodologías dadas. El lenguaje es bueno para aprender sobre algoritmos como un pincel, así como una comprensión integral al tratar de comprender métodos complejos. Actualmente es un idioma muy popular en numerosos cursos universitarios de nivel principiante. La idoneidad de MATLAB para operaciones de matriz complejas se complementa con una matriz de características detalladas.
R
R ha sido el caballo de batalla del análisis estadístico desde hace bastante tiempo, así como para el aprendizaje automático, hasta cierto punto. El lenguaje de aprendizaje automático R está destinado al usuario avanzado debido a su naturaleza compleja y su amplia curva de aprendizaje. Dicho esto, es la plataforma perfecta para aquellos que buscan comprender y explorar datos estadísticos a través de gráficos. R posee un número casi infinito de algoritmos de aprendizaje automático e implementaciones complejas, todo escrito por el desarrollador del algoritmo. Es un lenguaje competente para quienes desean descubrir, diseñar y probar algoritmos. Es el más adecuado para proyectos únicos que comprenden artefactos, como informes, trabajos de investigación o incluso predicciones. R es actualmente la plataforma de aprendizaje automático más popular para competidores, como Kaggle, ya que la prefieren a otros lenguajes como Python.
R ofrece más en términos de análisis de datos y opciones de algoritmos y también es una herramienta muy poderosa gracias a los numerosos algoritmos de aprendizaje automático que están presentes por defecto, lo que lo convierte en un lenguaje de aprendizaje automático listo para el futuro. El único problema posible es que todos los algoritmos de R son creados por proveedores externos, lo que a menudo puede conducir a una experiencia inconsistente del desarrollador. Esto puede afectar la productividad ya que el desarrollador tiene que aprender a modelar datos, así como a predecir repetidamente cada algoritmo en cada paquete.
Pitón
El lenguaje de aprendizaje automático de Python es un libro de ciencia de datos que ha estado en uso con la industria manufacturera desde hace un tiempo, y se utiliza habitualmente para poner en funcionamiento los sistemas de producción. Python es un sistema de aprendizaje automático líder en su clase que brinda a los usuarios acceso directo a análisis predictivos, demostrando así ser los lenguajes de ciencia de datos más importantes del mundo. Se ha convertido en el lenguaje de máquina preferido por los desarrolladores que buscan formular mejores preguntas o ampliar las capacidades de sus sistemas de aprendizaje automático existentes.
Python es un lenguaje integral que cubre una variedad de bibliotecas, incluidas las de Teano, Keras y scikit-learn. También presenta tutoriales fáciles de comprender e incluso consejos útiles desde análisis de opinión hasta redes neuronales, lo que permite a los usuarios encontrar respuestas a problemas complicados. Python es uno de los lenguajes científicos cada vez más populares, y su facilidad de uso solo aumenta su atractivo. Python también es una herramienta de comunicación útil que nos lleva un paso más cerca de un futuro de reproducibilidad. En el lado negativo, Python está comparativamente más fragmentado que otros lenguajes de máquina, lo que puede reducir drásticamente la productividad.
Familia Java / Familia C
El aprendizaje automático es una secuencia de algoritmos complejos y no una simple magia negra, y el lenguaje de aprendizaje automático de la familia C es el ejemplo perfecto de cómo un buen diseño y características centradas en el usuario pueden automatizar secuencias. Para implementaciones de producción consecuentes, C ofrece a los usuarios una biblioteca robusta que les permite personalizar implementaciones de algoritmos específicos del proyecto.
El lenguaje de aprendizaje automático Java / C-family es un paraíso para el desarrollador experimentado que tiene tiempo para hacer pequeños ajustes utilizando bibliotecas integrales. No sorprende entonces que la mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático más antiguos y actuales estén escritos en Java. Incluso las implementaciones de aprendizaje profundo para LIBLINEAR y LIBSVM están escritas en lenguaje C-family, con Python y otras herramientas utilizadas como palanca. Java es un lenguaje de programación funcional que permitirá futuros sistemas de aprendizaje automático con velocidad, precisión y precisión.
Máquinas de aprendizaje extremo (ELM)
ELM es un lenguaje de programación altamente funcional que permite a los usuarios crear sin esfuerzo interfaces de usuario basadas en navegador. Elm utiliza un estilo de programación utilitario y un diseño gráfico que es altamente reactivo, lo que permite a los usuarios diseñar interfaces sin actualizaciones desastrosas. Los lenguajes de programación tienen una vida útil típicamente corta, pero el lenguaje Extreme Learning Machine (ELM) es un idioma que tiene un futuro brillante por delante.
En teoría, ELM se considera un lenguaje de programación, pero a todos los efectos prácticos, puede compararse más estrechamente con plataformas como jQuery, CoffeeScript, etc. Extreme Learning Machine (ELM) tiene un gran potencial gracias a su perspectiva debido a su velocidad de aprendizaje, lo que lo convierte en el lenguaje perfecto para aplicaciones de big data, que actualmente dominan la nube. Y siempre que se aborde el problema básico del rendimiento de datos ruidosos, seguramente tendrá un impacto.
