O aprendizado de máquina aumentou em popularidade nos últimos anos. Embora seja uma disciplina antiga, quase tão antiga quanto a própria ciência da computação, só recentemente ela se tornou popular e comum.
Isso ocorre devido à disponibilidade de grandes quantidades de dados e poder de computação para treinamento. Também se tornou uma especialização lucrativa para engenheiros de software, e este artigo é um guia sobre as linguagens de programação usadas para aprendizado de máquina.
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O que é Aprendizado de Máquina?
Machine Learning é a disciplina da Inteligência Artificial onde construímos máquinas (programas de computador) que inferem regras sobre como produzir a saída correta dada qualquer entrada aprendendo com os dados.
Isso contrasta com a programação normal, na qual dizemos explicitamente ao computador como produzir a saída dada qualquer entrada usando um algoritmo que projetamos. Isso é especialmente útil em situações em que não sabemos explicitamente como produzir a saída dada as entradas, ou é inconveniente para nós escrever o algoritmo explicitamente.
Habilidades para aprendizado de máquina
- Programação – Machine Learning envolve escrever código para construir e treinar os diferentes modelos. É, portanto, essencial que você aprenda a escrever programas. Este artigo discutirá quais linguagens de programação para aprendizado de máquina você deve aprender.
- Matemática – A matemática também está muito envolvida no aprendizado de máquina. A quantidade de matemática envolvida depende de quão profundamente você deseja entender o aprendizado de máquina. Para a maioria dos casos, o conhecimento de álgebra linear, cálculo, probabilidade e estatística deve ser suficiente.
- Bancos de dados – Também é útil saber como interagir com bancos de dados. Em particular, os bancos de dados SQL são os mais comumente usados. Isso ocorre porque o aprendizado de máquina envolve muitos dados e você precisa saber como consultá-los de maneira eficaz. SQL básico deve ser suficiente.
Melhores linguagens de programação de aprendizado de máquina
Esta é uma lista das melhores linguagens para aprendizado de máquina. Embora esta lista não seja exaustiva, ela sugere os poucos que considero mais úteis na disciplina.
Linguagens de baixo nível para aprendizado de máquina
Linguagens de baixo nível em Machine Learning são geralmente consideradas mais difíceis de aprender e usar. No entanto, eles oferecem a grande vantagem de velocidade e eficiência.
Em Machine Learning, onde operações simples são executadas milhões de vezes em grandes conjuntos de dados, a velocidade de treinamento é importante. Operações ligeiramente mais rápidas podem fazer a diferença entre treinar em alguns minutos e treinar em horas, dias ou até mais. As linguagens de baixo nível mais comuns são R, C++ e Java.
R
R é uma das principais linguagens usadas em ciência de dados ao lado de Python. É uma linguagem estatística com excelentes recursos de visualização. Devido ao seu foco em ser uma linguagem estatística, é mais fácil trabalhar com estatísticas do que em linguagens de uso geral.
Isso ocorre porque ele fornece funções integradas para tarefas comuns que, de outra forma, precisariam de pacotes em diferentes idiomas. Por exemplo, ele possui tipos de dados para objetos como vetores e matrizes embutidos.
Além das funções internas, o R possui pacotes como Lattice, DataExplorer, Caret e Janiot que podem ser usados no aprendizado de máquina. Como resultado, tornou-se uma das melhores linguagens de programação para aprendizado de máquina. Se você quer aprender R, veja como começar.
C++
C++ é a linguagem de programação mais rápida do mundo devido à eficiência com que é compilada em linguagem de máquina. Devido à sua velocidade, C++ é uma boa linguagem de programação de aprendizado de máquina.
Possui um rico suporte de biblioteca para implementar funções comumente necessárias no aprendizado de máquina. Isso inclui SHARK e MLPack. Na verdade, os pacotes Python mais populares usados para aprendizado de máquina, como PyTorch e Tensorflow, são implementados com C++ sob o capô.
C++ permite simplificar o uso de recursos como memória, CPU e operações de GPU. Como resultado, se você for bom em C++, poderá escrever modelos com melhor desempenho e reduzir o tamanho do treinamento.
Java
Java é uma das linguagens de programação mais populares do mundo, usada principalmente por sua onipresença e confiabilidade. Ele é usado para criar aplicativos corporativos por algumas das maiores empresas de tecnologia do mundo.
Java é ideal para aprendizado de máquina porque é mais rápido que outras linguagens, como Python. Ele é usado por empresas como Netflix e LinkedIn para construir seus pipelines de aprendizado de máquina.
Ele se integra bem a soluções de gerenciamento de big data, como Apache Kafka, e estruturas de computação distribuída, como Apache Spark e Hadoop. Sua biblioteca de ferramentas para aprendizado profundo inclui DeepLearning4J, ELKI, JavaML, JSat e Weka. A combinação de velocidade, confiabilidade e uma extensa biblioteca do Java o torna outra boa linguagem de programação para aprendizado de máquina.
Linguagens de Nível Médio
Linguagens de nível médio podem ser vistas como um meio-termo entre linguagens de baixo e alto nível. Eles tentam obter o melhor dos dois mundos e, como resultado, fornecem alguma abstração que simplifica seu código e velocidade que mantém o desempenho de seus modelos. As linguagens mais populares nesta categoria são Julia e Lisp.
Júlia
Julia é uma linguagem de programação de uso geral frequentemente usada para análise numérica e ciência computacional. Como Python, Julia é tipada dinamicamente, portanto, tornando mais fácil trabalhar com ela.
Na verdade, ele foi projetado para ser tão fácil e simples de usar quanto o Python. No entanto, evita os problemas de desempenho do Python e tenta ser tão eficiente quanto a linguagem de programação C. Uma das vantagens de Julia é que o código vetorizado é executado apenas um pouco mais rápido que o código desenvolvido. Isso torna quase desnecessário vetorizar o código.
Julia também tem muitos pacotes para construir modelos de aprendizado de máquina. No momento da escrita, Julia tinha cerca de 7.400 pacotes para implementar coisas como álgebra linear, redes neurais, importação e leitura de dados e visualização de dados. Por esta razão, Julia foi considerada a melhor e mais natural substituta para Python em Machine Learning.
Lisp
Lisp é uma linguagem de programação rápida que existe desde 1960, tornando-se a segunda linguagem de programação mais antiga ainda em uso. O mais antigo é o Fortran.
Com o tempo, Lisp mudou e muitos dialetos surgiram. O mais comum é chamado Common Lisp. É multiparadigma e suporta digitação dinâmica e forte.
É ótimo para IA e aprendizado de máquina especificamente porque permite criar programas que calculam bem com símbolos. Lisp é flexível, permitindo que você codifique em paradigmas de digitação dinâmicos e fortes.
Também é rápido, reduzindo assim o tempo de treinamento de seus modelos. Além disso, Lisp permite que você defina sua própria sublinguagem para trabalhar com situações mais complexas. Possui bibliotecas como MGL e CLML para executar tarefas comuns de aprendizado de máquina.
Linguagens de programação de alto nível
Pitão
Python é de longe a linguagem mais popular para aprendizado de máquina. É uma linguagem de uso geral que começou em 1995. Desde então, cresceu em popularidade, tornando-se a linguagem de programação mais usada em geral.
Isso não é acidental; ao contrário, é porque o Python foi projetado para ser elegante e simples. Isso torna fácil de aprender e amigável para iniciantes, mesmo para pessoas que não têm experiência em programação.
Por causa de sua popularidade, o Python tem uma grande comunidade e muitos recursos para aprendizado. Também possui bibliotecas para aprendizado de máquina, como Tensorflow e PyTorch, computação numérica, como NumPy, e gerenciamento de dados, como Pandas. Como o Python pode interagir com programas escritos em C++ e C, ele é extensível por bibliotecas escritas nessas linguagens para torná-lo mais rápido. É assim que a maioria das bibliotecas de aprendizado de máquina Python são escritas. Isso permite que seu código Python tenha bom desempenho.
Como resultado, Python é a linguagem mais popular para aprendizado de máquina e uma que você definitivamente deve aprender.
JavaScript
JavaScript é uma das linguagens de programação mais populares do mundo. Embora tenha começado como uma linguagem para criar scripts de páginas da Web, desde então se tornou uma linguagem versátil usada para praticamente qualquer coisa.
Seus usos incluem escrever código do lado do servidor, criar aplicativos de desktop e móveis e construir modelos de aprendizado de máquina. O poder do JavaScript como linguagem de aprendizado de máquina está em sua onipresença; ou seja, a maioria dos dispositivos é capaz de executar código JavaScript apenas com um navegador.
Embora a maioria dos dispositivos não tenha GPUs para executar modelos grandes, ainda pode ser benéfico treinar e usar modelos menores no navegador. Isso permite que você crie modelos que treinam dados confidenciais do usuário sem precisar enviá-los ao servidor.
Você também pode usar JavaScript para implementar previsões mais rápidas. Isso ocorre porque a maioria dos aplicativos de ML envia dados para o servidor e retorna previsões. Como resultado, a velocidade da previsão é reduzida pela latência da conexão, o que pode criar uma experiência ruim para o usuário.
Você também pode criar modelos executados em aplicativos móveis criados com o React Native. Bibliotecas de aprendizado de máquina usando JavaScript incluem ML5.js, Synaptic e Brain.js.
Linguagem obrigatória para aprendizado de máquina
Embora todas essas linguagens sejam úteis para aprendizado de máquina, eu diria que o Python é obrigatório. Além do Python, você pode aprender outras linguagens como Julia ou C++ para acelerar seu código, mas a maior parte do aprendizado de máquina é feito em Python.
Portanto, se você deseja se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina, deve conhecer pelo menos o Python. Além da linguagem Python, você também deve conhecer o NumPy, uma biblioteca Python para computação numérica.
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Palavras Finais
Por causa de sua popularidade e ecossistema, não acho que o Python vá desaparecer tão cedo. Como resultado, é uma linguagem útil para aprender se você estiver interessado em se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina. Também é mais fácil de aprender em comparação com outros idiomas e amigável para iniciantes. É, portanto, uma primeira língua ideal.
Depois do Python, o C++ faz sentido, já que a maioria das bibliotecas Python para aprendizado de máquina são escritas em C++. Isso permitiria que você trabalhasse como pudesse nas próprias bibliotecas e acelerasse seu código Python estendendo-o em C++. Além disso, você pode escolher qualquer outro idioma de sua preferência, como Julia ou R.
A seguir, confira as linguagens de programação para usar em Data Science.