¿Debo aprender MATLAB para aprendizaje automático / IA?

MATLAB proporciona cajas de herramientas para muchas funciones diferentes que quizás desee utilizar para encontrar soluciones utilizando ML / AI general.

El conocimiento de MATLAB es crucial en la industria actual, por lo que te sugiero que lo hagas. ¡Aprende a usar MATLAB y crea neuronas en él, diseña esos clasificadores y resuelve problemas estadísticos! ¡Es algo divertido de hacer! Te ayudará en el futuro, ¡y no es una mala habilidad aprender / dominar!

¡Pero sí, como han sugerido otras personas! ¡R y Python son siempre excelentes herramientas para trabajar! ¡Aprendelos! Python es algo que prefiero, porque he estado usando Python durante mucho tiempo. Sin embargo, R también es una buena herramienta. ¡Todo depende de con qué te sientas cómodo!

¡Pero si lo deseas, hazlo como yo lo hice! ¡Aprenda MATLAB, implemente cosas de MATLAB, vea cuán precisa es su lógica, básicamente prototipo en MATLAB, y luego realice la misma tarea en Python! Funciona cada vez! 🙂

Octave es una herramienta muy similar a MATLAB, pero no tiene el mismo soporte que MATLAB. Por lo tanto, si está en bancarrota, use OCTAVE, de lo contrario, MATLAB no es una mala inversión.

Python es mejor. Tiene enormes bibliotecas y soporte para aprendizaje automático. El curso de Hinton y Andrew Ng utiliza Matlab porque es relativamente fácil y los estudiantes pueden concentrarse en aspectos más importantes para comprender la teoría y las matemáticas.

En mi opinión, su conocimiento de Python es suficiente, pero para completar sus tareas de cursos aprenda MATLAB / OCTAVE.

Permítanme comenzar diciendo que no necesitan ningún lenguaje en particular para el aprendizaje automático o la inteligencia artificial. Lo principal detrás de ellos son las matemáticas involucradas en ellos. Entonces, cualquier lenguaje que tenga un buen soporte de funciones matemáticas sería lo suficientemente bueno para usted.

Ahora, llegando al punto, he encontrado que R es mucho mejor cuando se trata de ML en comparación con Matlab. Según yo, Matlab es mejor para las tareas de optimización matemática. Pero si desea aprender un idioma que admita una buena optimización matemática junto con sólidas bibliotecas de aprendizaje automático, definitivamente debería probar Julia. Además, cuando profundice y avance hacia el aprendizaje profundo, sería difícil hacerlo en R. Sin embargo, Julia tiene algunas bibliotecas de redes neuronales fuertes como Mocha, Knet y Flux.

Además, si desea un lenguaje más desarrollado y estable en comparación con julia, debería probar Python. Aunque intercambia un poco de velocidad, Python es definitivamente más popular y tiene mejores bibliotecas de ML (después de todo, están en constante desarrollo durante aproximadamente 10 años, mientras que Julia solo tiene 4 años y las bibliotecas aún son jóvenes).

PS Matlab es pagado y bastante caro.

Python es fácil de codificar pero no es una herramienta estadística.

R y matlab son herramientas estadísticas.

para el aprendizaje automático, comience con R.

Introducción al aprendizaje estadístico será su guía para ello. Su biblia para comenzar en el aprendizaje automático. Las personas de la Universidad de Stanford han escrito este libro y también tienen una serie de YouTube.

Si comienzas con R, entonces será fácil que te muevas a Python. RECUERDA nuevamente que Python puede ser fácil de aprender, pero R tiene su propio poder y después de declarar con Python también tendrás que volver algún día e instalar la biblioteca rpy2 (biblioteca de Python para R) para hacer muchas cosas estadísticas 🙂

No dude en comenzar, comience con R y pase a Python.

Python sería mucho mejor si me preguntas.

Si aún desea seguir con MATLAB, entonces vaya por octava, es una versión de código abierto de MATLAB.

Sí, la visualización de datos de BCOZ es muy importante para ML e IA.