Quels langages utiliser pour du machine learning ?

Le machine learning est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui donne aux systèmes informatiques la capacité d'apprendre automatiquement et de faire des prédictions sur la base des données fournies. En machine learning, un programmeur n'écrit pas le code qui indique au système de machine learning comment faire la différence entre l'image d'un chat et celle d'un chien. Au lieu de cela, des modèles de machine learning sont développés et apprennent à faire la différence entre un chien et un chat en s'entraînant sur de grands échantillons de données (dans ce cas, le système est alimenté par un grand nombre d'images diverses étiquetées comme chat et chien). L'objectif final du machine learning est de permettre aux systèmes d'apprendre automatiquement sans intervention humaine et d'effectuer des actions en conséquence.

Python pour le machine learning

Python est un langage élégant, léger et aussi simple à utiliser qu'un langage de programmation puisse l'être.

C'est également un langage polyvalent qui prend en charge divers usages et, lorsqu'il est utilisé dans un cadre approprié avec un bon ensemble de bibliothèques, il peut également alimenter des applications Web ou des scripts lourds.

Python : facilité et rapidité de codage

La facilité du langage de programmation accélère le développement - le développeur Python n'est pas enchaîné par des procédures strictes ou des architectures sophistiquées intégrées au système - il ou elle peut simplement coder ce qu'il ou elle doit coder.

Python : Versatilité

Python est facile à utiliser et prend en charge de multiples bibliothèques et frameworks qui rendent ce langage encore plus polyvalent. Mais il brille dans deux catégories :

• Le machine learning
• Le développement Web

Scala pour le machine learning

Scala est un langage de programmation conçu pour éviter les défauts de Java tout en conservant ses avantages. Il dispose d'un système de types statiques avec une grande compatibilité avec les bibliothèques et les frameworks Java.

Contrairement à Python, Scala est un langage compilé, ce qui rend l'exécution du code beaucoup plus rapide.

Scala : facilité et rapidité de codage

Scala et Java répondent aux mêmes besoins et sont conçus pour remplir des rôles similaires. Ainsi, bien que différents, ils partagent des philosophies et des exigences. Le fondement de Scala est de travailler avec des applications d'entreprise, sur une grande base de données dans le cadre d'une solution évolutive. Ainsi, le langage manque de flexibilité et de liberté par rapport à Python, tout en offrant une certaine stabilité.

Scala : la polyvalence

Scala est un langage de programmation qui brille lorsqu'il s'agit de créer des applications alimentées par des données volumineuses et capables de traiter des quantités gargantuesques de données.

Il s'agit d'un langage de programmation backend solide, ni plus ni moins, et là où Python peut fournir des modèles brillants, Scala peut faire beaucoup de travail.

Java pour le machine learning

Java est un solide langage de programmation polyvalent. Il est similaire à C et C++ avec beaucoup moins de commandes de bas niveau. Il serait donc très difficile de livrer un système d'exploitation en Java, mais on peut facilement l'utiliser dans une architecture client-serveur - et c'est en fait là que Java est le plus utilisé.

Java : facilité et rapidité de codage

Java est conçu pour être stable et fiable. Il possède également un paradigme fort de programmation orientée objet, qui est en fait imposé dans le langage. Le langage est également vulnérable aux mauvaises pratiques qui peuvent rendre l'ensemble du code instable.

Le langage lui-même est fortement critiqué pour de multiples raisons. Mais pour aller droit au but, le langage est complexe et comporte de multiples politiques mises en œuvre, ce qui rend le codage nettement plus lent pour les développeurs Java.

Java : la polyvalence

Java n'est PAS un langage de programmation orienté vers le machine learning. Il s'agit d'un langage de travail pour les applications d'entreprise visant à traiter les opérations lourdes en données des systèmes de type ERP ou CRM. Mais il existe un bon framework Weka qui prend en charge le machine learning dans ses principes de base. Il permet d'exécuter facilement des arbres de décision, des régressions ou des algorithmes de type "feed-forward". Combiné à l'environnement riche en données des applications Java, il peut constituer une combinaison gagnante au niveau de l'entreprise.

R pour le machine learning

Certains détracteurs malveillants qualifient la technologie d'avant-garde du machine learning, qui transforme le monde, de "statistiques sous stéroïdes".

R est un langage orienté vers le calcul statistique et la visualisation de données qui trouve une popularité intéressante dans un environnement de machine learning.

R : facilité et rapidité de codage

Contrairement aux multiples langages décrits ci-dessus, R est destiné à être utilisé par des non-programmeurs, notamment des analystes, des data miners et des statisticiens. Il prend en charge non seulement une ligne de commande mais aussi de nombreux IDE conviviaux, comme Jupyter et RStudio, qui mettent l'accent sur la facilité d'utilisation (Jupyter est même basé sur le Web) et fournissent de nombreux outils, par exemple des outils pour gérer les bibliothèques ou pour dessiner des graphiques sophistiqués.

R : polyvalence

R était l'outil le plus populaire pour créer des applications de machine learning et il reste un outil populaire en raison des outils lourds et polyvalents mis en œuvre pour traiter les données facilement. En supposant la connaissance d'autres langages de programmation (ou le soutien solide de quelqu'un qui les connaît), on peut facilement fournir des solutions sophistiquées de machine learning.

R n'est pas aussi flexible et polyvalent que Python et construire une application autonome avec R ressemble à une plaisanterie. Mais lorsqu'il s'agit d'exploration de données, de prototypage et d'exploration de scénarios hypothétiques sur un grand ensemble de données, ce langage est parfait.

JavaScript pour le machine learning

JavaScript : facilité et rapidité de codage

JavaScript est facile à apprendre grâce à d'innombrables tutoriels, FAQ et problèmes résolus en ligne. Il s'agit en fait de l'un des langages de programmation les plus simples qui existent et le codage peut être à la fois rapide et pratique.

JavaScript : polyvalence

Il s'agit d'un langage de script bien connu et largement utilisé. Il est équipé d'une série de bibliothèques qui peuvent être exploitées pour la formation et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique, comme Brain.js, TensorFlow.js, etc. Avec l'aide de ces bibliothèques ML, le langage de script a désormais trouvé sa place dans les projets d'entreprise comme dans les projets personnels.

Lisp pour le machine learning

Lisp existe depuis 1958 et il a été conçu comme un langage de programmation centré sur l'IA, livré pour travailler sur le développement de l'intelligence artificielle.

Lisp : facilité et rapidité de codage

Lisp n'est ni facile ni rapide à coder. Mais il l'était à l'époque où il a été conçu. Bien sûr, le langage lui-même évolue et fait l'objet de révisions et de mises à jour constantes, mais il est loin de Python ou de JavaScript lorsqu'il s'agit de créer des applications.

D'autre part, Lisp est très réputé pour l'architecture qu'il impose et les pratiques sur lesquelles il est fondé.

Lisp : polyvalence

Quand il s'agit de la polyvalence du Lisp lui-même, il n'y a qu'un seul mot - extrême. Lisp offre des possibilités presque infinies au codeur, notamment la possibilité de construire des propriétaires, un langage de programmation spécifique à un domaine, intégré au code. En raison de l'architecture naturelle du langage, il existe d'innombrables possibilités d'utilisation.

Cependant, Lisp souffre d'un nombre limité de frameworks, de bibliothèques et d'autres outils, communs à des langages de programmation plus populaires.

C++ pour le machine learning

Le C++ est un langage qui existe depuis longtemps et offre une plate-forme stable et fiable pour de nombreux appareils. Il est loué pour ses performances, ce qui en fait une arme de choix pour les développeurs de jeux et les programmeurs qui recherchent une exécution rapide de leurs programmes.

C++ : la polyvalence

C'est là que le C++ brille. Il est considéré comme un langage de niveau inférieur à celui des langages de machine learning les plus courants, ce qui le rend plus facile à lire pour la machine. Cela le rend approprié pour fournir des fonctionnalités au niveau du matériel, comme un système d'exploitation ou autre. Ainsi, si l'on a besoin d'un modèle de machine learning fonctionnant sur l'IoT, le C++ peut être une arme de choix.