Los mejores lenguajes de programación para machine learning en 2021

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Si bien es difícil decir un ganador claro, veamos los principales lenguajes de programación en aprendizaje automático.

C ++

C ++, uno de los lenguajes de programación más antiguos, es excepcionalmente apropiado para el aprendizaje automático, debido a sus repositorios de aprendizaje automático como TensorFlow, LightGBM y Turi Create. La velocidad y la eficacia son las dos partes clave de C ++. De esta manera, siempre que se implemente con precisión, C ++ puede ayudar a crear algoritmos rápidos y bien codificados.

Además, C ++ le permite realizar desde cero aplicaciones de visión artificial y aprendizaje automático de vanguardia. Además, acompaña a otras características de bajo nivel como la decisión del sistema de gestión de memoria.

R

R está diseñado para estadísticas de alto nivel y visualización de datos. Para cualquier persona que necesite comprender los cálculos matemáticos asociados con el aprendizaje automático o los conocimientos, este es el mejor lenguaje de programación para usted.

También supera en Python en cuanto a análisis y visualización de datos. Permite la creación rápida de prototipos para ensamblar sus modelos de aprendizaje automático. Por ejemplo, si desea separar párrafos enormes en palabras o frases para buscar patrones, R vencería a Python.

Además, acompaña a una notable variedad de bibliotecas y herramientas para ayudarlo con sus búsquedas de aprendizaje automático. Estos paquetes avanzados de análisis de datos y aprendizaje automático cubren las etapas previa y posterior al modelado, y están hechos para tareas explícitas como la validación de modelos o la visualización de datos.

Scala

Scala: el lenguaje de programación estaba destinado a mantener una distancia estratégica de las imperfecciones de Java mientras conservaba sus beneficios. Tiene un tipo de marco estático con alta compatibilidad con bibliotecas y marcos de Java.

A diferencia de Python, Scala es un lenguaje compilado, lo que hace que el código ejecutado funcione mucho más rápido. El establecimiento de Scala se basa en trabajar con aplicaciones empresariales, en una enorme base de datos dentro de un arreglo escalable. Posteriormente, el lenguaje necesita flexibilidad y libertad que le da Python al tiempo que transmite fuerza. Scala es un lenguaje de programación empresarial y brilla con respecto a la creación de aplicaciones impulsadas por big data que muerden algunas cantidades colosales de datos.