A área de aprendizado de máquina (machine learning) tem experimentado um crescimento notável nos últimos anos. Apesar de ser uma disciplina com raízes antigas, quase tão remotas quanto a própria ciência da computação, foi apenas recentemente que ela ganhou popularidade e se tornou amplamente difundida.
Este fenômeno é impulsionado pela disponibilidade de vastos conjuntos de dados e pelo aumento do poder computacional para treinamento de modelos. Além disso, tornou-se uma especialização atrativa para engenheiros de software. Este artigo serve como um guia para as linguagens de programação mais utilizadas no campo do aprendizado de máquina.
O que é Aprendizado de Máquina?
Aprendizado de máquina é um ramo da Inteligência Artificial que se dedica à construção de sistemas (programas de computador) capazes de inferir regras para gerar resultados precisos com base em dados de entrada, aprendendo diretamente a partir desses dados.
Isso difere da programação tradicional, onde o programador define explicitamente as instruções para o computador produzir uma saída específica para cada entrada, usando um algoritmo previamente elaborado. O aprendizado de máquina se torna particularmente vantajoso em situações onde as regras para gerar saídas não são claras, ou onde a criação de algoritmos explícitos se mostra trabalhosa.
Habilidades para aprendizado de máquina
- Programação: O aprendizado de máquina envolve a escrita de código para desenvolver e treinar modelos. Portanto, a proficiência em programação é fundamental. Este artigo abordará as linguagens mais apropriadas para esta finalidade.
- Matemática: A matemática desempenha um papel crucial no aprendizado de máquina. A profundidade do conhecimento matemático necessário varia de acordo com a complexidade dos problemas abordados. Geralmente, conhecimentos sólidos em álgebra linear, cálculo, probabilidade e estatística são suficientes para a maioria das aplicações.
- Bancos de dados: A capacidade de interagir com bancos de dados é valiosa. Bancos de dados SQL são frequentemente utilizados, pois o aprendizado de máquina lida com grandes volumes de dados, e a habilidade de consultá-los de forma eficiente é essencial. Um conhecimento básico de SQL é, geralmente, adequado.
Melhores linguagens de programação para aprendizado de máquina
A seguir, apresentamos uma lista das linguagens de programação mais relevantes para o aprendizado de máquina. Embora não seja exaustiva, esta seleção engloba as ferramentas que considero mais úteis e eficazes neste domínio.
Linguagens de baixo nível para aprendizado de máquina
As linguagens de baixo nível no contexto de aprendizado de máquina são, geralmente, vistas como mais complexas de aprender e utilizar. No entanto, elas oferecem vantagens significativas em termos de velocidade e eficiência.
No aprendizado de máquina, onde operações simples são repetidas milhões de vezes em grandes conjuntos de dados, a velocidade de treinamento é um fator crítico. Pequenas melhorias na velocidade podem fazer a diferença entre um treinamento que leva minutos e outro que pode se estender por horas, dias ou até mais. As linguagens de baixo nível mais comuns nesse contexto são R, C++ e Java.
R
R é uma das linguagens de destaque na ciência de dados, juntamente com Python. Trata-se de uma linguagem especializada em estatística, com recursos avançados de visualização de dados. Devido ao seu foco em análise estatística, trabalhar com modelos estatísticos em R é mais fácil do que em linguagens de propósito geral.
R oferece funcionalidades nativas para tarefas comuns que, em outras linguagens, necessitariam de bibliotecas externas. Por exemplo, possui tipos de dados específicos para objetos como vetores e matrizes.
Além das funções embutidas, R dispõe de uma vasta gama de pacotes como Lattice, DataExplorer, Caret e Janiot, que podem ser utilizados para aprendizado de máquina. Isso a consolida como uma das linguagens de programação mais adequadas para essa área. Se você deseja começar a programar em R, explore os recursos disponíveis para iniciantes.
C++
C++ é considerada a linguagem de programação mais rápida devido à sua eficiente compilação em código de máquina. Essa característica faz com que C++ seja uma excelente escolha para aprendizado de máquina, onde o desempenho é um fator crucial.
C++ oferece um rico suporte de bibliotecas para implementar as funções mais usadas no aprendizado de máquina, incluindo SHARK e MLPack. As bibliotecas Python mais populares para aprendizado de máquina, como PyTorch e Tensorflow, são, na verdade, implementadas utilizando C++ “por baixo dos panos”.
C++ oferece controle preciso sobre recursos como memória, CPU e operações de GPU. Como resultado, desenvolvedores com proficiência em C++ podem criar modelos com desempenho otimizado e reduzir o tempo de treinamento.
Java
Java é uma das linguagens de programação mais populares globalmente, conhecida por sua ampla aplicabilidade e confiabilidade. É amplamente utilizada no desenvolvimento de aplicativos corporativos por algumas das maiores empresas de tecnologia do mundo.
Java se adapta bem ao aprendizado de máquina por ser mais rápida do que algumas linguagens, como Python. Empresas como Netflix e LinkedIn a utilizam para construir seus processos de aprendizado de máquina.
A linguagem se integra de forma eficaz com soluções de gerenciamento de big data, como Apache Kafka, e estruturas de computação distribuída como Apache Spark e Hadoop. As bibliotecas de ferramentas para aprendizado profundo incluem DeepLearning4J, ELKI, JavaML, JSat e Weka. A combinação de velocidade, confiabilidade e uma vasta biblioteca faz de Java mais uma ótima opção para aprendizado de máquina.
Linguagens de Nível Médio
As linguagens de nível médio representam um meio-termo entre as de baixo e alto nível, buscando o melhor de ambos os mundos. Elas oferecem alguma abstração, simplificando o código, ao mesmo tempo em que mantêm a velocidade necessária para o desempenho dos modelos. As linguagens mais populares nesta categoria são Julia e Lisp.
Julia
Julia é uma linguagem de programação de uso geral, frequentemente utilizada para análise numérica e ciência computacional. Assim como Python, Julia possui tipagem dinâmica, o que torna o processo de programação mais fácil.
De fato, Julia foi projetada para ser tão fácil e acessível quanto Python. No entanto, a linguagem busca evitar os problemas de desempenho do Python e alcançar a eficiência de linguagens como C. Uma das vantagens de Julia é que o código vetorizado tem um desempenho apenas ligeiramente melhor que o código desenvolvido, tornando a vetorização quase desnecessária.
Julia também oferece um vasto conjunto de pacotes para a construção de modelos de aprendizado de máquina. Atualmente, possui cerca de 7.400 pacotes para implementar tarefas como álgebra linear, redes neurais, importação e leitura de dados, além de visualização de dados. Isso tem levado muitos a considerar Julia uma alternativa viável e natural a Python para aprendizado de máquina.
Lisp
Lisp é uma linguagem de programação rápida que existe desde 1960, o que a torna a segunda linguagem de programação mais antiga ainda em uso (a mais antiga é Fortran).
Com o tempo, Lisp evoluiu e diferentes dialetos surgiram. O dialeto mais comum é chamado Common Lisp. É uma linguagem multiparadigma que suporta tipagem dinâmica e forte.
Lisp é particularmente útil para inteligência artificial e aprendizado de máquina, pois permite a criação de programas que manipulam símbolos de forma eficiente. Sua flexibilidade permite codificar usando paradigmas de tipagem dinâmica e forte.
Além disso, sua velocidade reduz o tempo de treinamento dos modelos. Lisp também permite definir sub-linguagens para lidar com situações complexas e dispõe de bibliotecas como MGL e CLML para tarefas comuns de aprendizado de máquina.
Linguagens de programação de alto nível
Python
Python é, sem dúvida, a linguagem mais popular para aprendizado de máquina. É uma linguagem de uso geral que surgiu em 1995. Desde então, sua popularidade cresceu exponencialmente, tornando-se a linguagem de programação mais utilizada em geral.
Essa popularidade não é acidental, mas sim resultado do design elegante e simples da linguagem. Isso a torna fácil de aprender, ideal para iniciantes, mesmo aqueles sem experiência prévia em programação.
Devido à sua popularidade, Python possui uma vasta comunidade e muitos recursos de aprendizado. Ela também oferece bibliotecas para aprendizado de máquina, como Tensorflow e PyTorch, para computação numérica, como NumPy, e para gerenciamento de dados, como Pandas. Python pode interagir com programas escritos em C++ e C, o que permite estender suas funcionalidades com bibliotecas escritas nessas linguagens, melhorando o desempenho do código. A maioria das bibliotecas de aprendizado de máquina em Python são desenvolvidas dessa forma.
Como resultado, Python é a linguagem mais popular para aprendizado de máquina e uma escolha quase obrigatória para quem se aventura nessa área.
JavaScript
JavaScript é uma das linguagens de programação mais populares globalmente. Embora tenha começado como uma linguagem para scripts de páginas web, tornou-se uma ferramenta versátil utilizada para diversos fins.
Suas aplicações incluem escrever código para servidores, criar aplicativos para desktop e dispositivos móveis, além de construir modelos de aprendizado de máquina. O poder do JavaScript como linguagem para aprendizado de máquina reside em sua onipresença; ou seja, a maioria dos dispositivos é capaz de executar código JavaScript diretamente no navegador.
Embora a maioria dos dispositivos não possua GPUs para executar modelos grandes, ainda pode ser vantajoso treinar e usar modelos menores no navegador. Isso permite criar modelos que processem dados confidenciais do usuário sem a necessidade de enviá-los para um servidor.
JavaScript também permite implementar previsões mais rápidas. Normalmente, a maioria das aplicações de aprendizado de máquina envia dados para o servidor e recebe previsões, o que pode ser afetado pela latência da conexão. Utilizar o JavaScript no cliente pode reduzir essa latência e melhorar a experiência do usuário.
Também é possível criar modelos executados em aplicativos móveis desenvolvidos com React Native. Bibliotecas de aprendizado de máquina baseadas em JavaScript incluem ML5.js, Synaptic e Brain.js.
Linguagem obrigatória para aprendizado de máquina
Embora todas as linguagens mencionadas sejam úteis para aprendizado de máquina, Python é essencial. Complementarmente ao Python, você pode aprender outras linguagens como Julia ou C++ para otimizar o desempenho do seu código, mas a maior parte do aprendizado de máquina é feita utilizando Python.
Portanto, se você deseja se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina, é crucial ter conhecimento de Python. Além da linguagem em si, você também deve dominar o NumPy, uma biblioteca Python para computação numérica.
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Considerações Finais
Devido à sua popularidade e ecossistema abrangente, não creio que Python perderá sua posição tão cedo. Portanto, é uma linguagem crucial para aprender se você deseja atuar como engenheiro de aprendizado de máquina. Python também se destaca pela sua facilidade de aprendizado em comparação com outras linguagens, o que a torna ideal para iniciantes. É, portanto, uma excelente primeira linguagem para se familiarizar com a área.
Depois do Python, C++ é uma ótima opção, visto que grande parte das bibliotecas Python para aprendizado de máquina são desenvolvidas em C++. Isso permite que você trabalhe diretamente com as bibliotecas e acelere o seu código Python ao estendê-lo com C++. Além disso, você pode escolher qualquer outra linguagem de sua preferência, como Julia ou R.
A seguir, confira as linguagens de programação para usar em Data Science.