Hola a todos y bienvenidos a un nuevo video
en el canal, hoy te voy a hablar sobre los
lenguajes de programación más utilizados
en Machine Learning.
En los últimos tiempos, la popularidad y
la capacidad de implementación de los lenguajes
de Machine Learning han crecido en proporciones
enormes para incluir múltiples dominios industriales.
Por esta razón son cada vez más las personas
interesadas en aprender sobre Machine Learning,
pero una duda surge cuando se inicia ¿Cuál
es el mejor lenguaje de programación de Machine
Learning?
Pero antes de iniciar con la explicación
te invito a que te suscribas al canal en el
botón rojo que se encuentra abajo, para que
de esta forma no te pierdas de ningún video.
Ahora si empecemos.
La industria está inundada con innumerables
lenguajes de programación con el objetivo
de resolver las complejidades del negocio
y traer innovaciones tecnológicas. Cada año
hay lenguajes de programación, marcos y tecnologías
que surgen, pero pocos superan la prueba del
tiempo.
A menudo, el idioma de elección se decide
por el nivel de comodidad y experiencia previa
del desarrollador. Si bien esto ayuda a crear
y desarrollar rápidamente prototipos, a largo
plazo puede no ser la mejor opción para desarrollar
modelos basados en el problema comercial que
se está resolviendo y la cantidad de procesamiento
de datos que se necesitaría.
Cuando pensamos en Machine Learning se viene
a la mente estos lenguajes básicos:
Python
R
Matlab
Julia
Hablemos un poco sobre cada uno de ellos:
Python
Python lidera en lenguajes de desarrollo de
Machine Learning debido a su simplicidad y
facilidad de aprendizaje. Python es utilizado
por más y más científicos de datos y desarrolladores
para la construcción y análisis de modelos.
Además, es un éxito entre los principiantes
que son nuevos en Machine Learning. Python
viene con librerías específicas como SciPy
que contiene NumPy y Pandas, que permiten
a la computadora aprender álgebra lineal
y métodos kernel.
R
El lenguaje de programación R está diseñado
para análisis estadísticos y visualizaciones,
se usa con frecuencia para desbloquear los
patrones en grandes bloques de datos. Los
desarrolladores pueden construir algoritmos
y una fácil visualización estadísticas
de esos algoritmos usando RStudio, su entorno
de desarrollo gratuito. R es una alternativa
gratuita a los costosos softwares estadísticos
como Matlab, en los últimos años R se ha
convertido en el hijo de oro de la ciencia
de datos.
Matlab
Es un algoritmo rápido, estable y seguro
que asegura la matemática compleja. Considerado
como un lenguaje de núcleo duro para matemáticos
y científicos que se ocupan de sistemas complejos,
encuentra un camino en muchas aplicaciones.
Julia
Este lenguaje de programación dinámico de
alto nivel diseñado para abordar las necesidades
del análisis numérico de alto rendimiento
y la ciencia computacional está ganando rápidamente
impulso entre los científicos de datos. La
librería base escrita en Julia se integró
con las mejores librerías código abierto
C y Fortran para el álgebra lineal, la generación
de números aleatorios, el procesamiento de
señales y de cadenas. Una colaboración entre
las comunidades de Jupyter y Julia, proporciona
una poderosa interfaz gráfica de navegación
basada en el navegador para Julia.
Conociendo algunos de los lenguajes de programación
de Machine Learning hagamos ahora un estudio
comparativo de los factores que los afectan,
como lo son la velocidad, la curva de aprendizaje,
el costo, el apoyo de la comunidad y la producción
del modelo.
Comencemos hablando de la velocidad
Al elegir el mejor lenguaje de programación,
la velocidad es esencial. R fue desarrollado
básicamente como un lenguaje estadístico,
esto significa que tiene un mayor análisis
de datos y soporte estadístico. Por su parte
Python depende de los paquetes, por lo tanto,
cuando se trata de tareas relacionadas con
estadísticas R tiene ventaja en comparación
con Python y es un poco más rápido.
Veamos ahora la curva de aprendizaje
Cuando se trata de la perspectiva funcional,
R es el lenguaje de programación, mientras
que cuando se trata de estar orientado a objetos,
Python es el lenguaje. Si perteneces al grupo
de los programadores funcionales, entonces
aprender Python será mucho más fácil en
comparación R. Al llegar a Matlab y Julia,
ambos son similares a escribir algunas ecuaciones
matemáticas, y sí, son fáciles de aprender
e implementar.
Sigamos ahora con el costo
El único lenguaje que se paga y necesita
licencia para su uso es Matlab. Los otros
tres lenguajes son de código abierto y es
totalmente gratuito para el uso. Por lo tanto,
cuando tienes recursos gratuitos disponibles
¿por qué alguien optaría por el pago? Esta
es la razón por la que Matlab se retrasa
un poco en comparación con otros idiomas.
Revisemos ahora el apoyo de la comunidad
Todos los lenguajes de programación son muy
populares en el mercado y cuentan con un gran
respaldo de la comunidad. Aunque se debe mencionar
que Python es el que tiene la mayor comunidad
en internet que sirven bastante de apoyo al
momento de un problema con los desarrollos.
Finalmente veamos lo relacionado a la implementación
del lenguaje de programación
Cuando se trata del análisis estadístico,
R es el lenguaje de programación adecuado.
Si se trata de tareas relacionadas con visión
computacional Matlab es la opción preferida.
Si se trata de tarea relacionadas a la bioinformática
entonces Julia es el lenguaje de programación
a elegir. Pero si se trata de tareas generales
como procesamiento de datos y procesamiento
de resultados, entonces es Python el lenguaje
de programación más adecuado.
Si revisamos todo lo acá presentado, es evidente
que el lenguaje de programación que tiene
las mejores características es Python y probablemente
el que debes usar para Machine Learning. Pero,
de todas formas, depende del tipo de trabajo
que vas a implementar, tu formación técnica
y experiencia para elegir el lenguaje más
fácil de aprender.
Con esto finalizamos con el video, espero
que tengan más claro lo explicado acá. Si
tienes alguna duda lo puedes dejar en los
comentarios y con gusto la responderé.
De igual forma, si te ha parecido interesante
y te a gustado el video te recomiendo a que
te suscribas al canal para que no te pierdas
de las próximas actualizaciones.
Te invito a pasar por el blog en donde encontrarás
mucha más información sobre este tema, el
link te lo dejo en la cajita de descripción.
Muchas gracias por verme y nos vemos en un
próximo video. Chao.
