Creo que Octave es un entorno efectivo para la creación de prototipos, y es (junto con MATLAB) un lenguaje muy popular en Informática (en la Academia). (Tuve que) usarlo en varias clases universitarias para presentar mi tarea y proyectos, y diría que definitivamente es una buena opción para estudiar aprendizaje automático. Sin embargo, parece que la tendencia en las aplicaciones del mundo real está disminuyendo para Octave / MATLAB, y diría que otros lenguajes como Python también son fáciles de aprender, y un poco más versátiles (pero por favor tome mi consejo con un grano de sal ya que soy una “persona Python”;)). Para abreviar una larga historia: definitivamente lo recogería si es un requisito para ciertos cursos o si es muy utilizado en su laboratorio / por su equipo, sin embargo, consideraría Python o R, de lo contrario.
Relacionado con eso, si está interesado, escribí una publicación de blog sobre “guerras lingüísticas” el año pasado:
Python, Machine Learning y Language Wars: un punto de vista altamente subjetivo
- ¿Qué opina de la posibilidad de reemplazar los principales roles gubernamentales con IA?
- ¿Qué podemos aprender de Tay, el reciente tweet de inteligencia artificial de Microsoft? ¿Qué salió mal?
- ¿Cuáles son las técnicas / modelos de aprendizaje automático adecuados para la entrada de datos semiautomática?
- ¿Cómo es el aprendizaje automático de IBM Watson mejor que las bibliotecas de código abierto?
- ¿Cuál es la mejor plataforma de código abierto para construir un chatbot?
Python, Machine Learning y Language Wars
