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5 melhores linguagens de programação para aprendizado de máquina

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Inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ou ML, de machine learning) atualmente estão por toda parte em nosso cotidiano. A cada vez que usamos o Google Assistente ou a Alexa, estão mexendo com as duas. E como são elementos em constante evolução, que a cada dia se espalha por mais dispositivos, há um grande mercado para os desenvolvedores nessa área.

O aprendizado de máquina ajuda a inteligência artificial a fazer conexões com diversos padrões e, a partir de algoritmos e da alimentação de dados relevantes, consegue fazer exatamente o que o próprio nome diz: com que um computador use seu próprio sistema para aprender sozinho.

Para trabalhar com aprendizado de máquina, desenvolvedores precisam ter conhecimento sobre algoritmos, estruturas de dados, gerenciamento de memória e, claro, lógica. Aproveitamos aqui as dicas do especialista Alex McFarland, que aponta as cinco melhores linguagens de programação para essa área.

1. Python

A linguagem de programação tem sido a mais usada para fins de aprendizado de máquina, com cerca de 60% dos profissionais aderindo, especialmente por ser fácil de aprender, ter código aberto e também por escalável, com uma grande flexibilidade de uso.

Com o básico, os desenvolvedores de Python já podem usar várias bibliotecas (como Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn e sci-kit Learn) para manipular, transformar e processar dados para os mais variados fins. Grandes empresas como Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Disney, Uber e Amazon exigem o conhecimento nessa linguagem.

2. R

Orientada para objetos, a linguagem de programação oferece sintaxe relativamente fácil de compreender, assim como código aberto e compatibilidade com várias plataformas, o que favorece não somente quem quer se dedicar a projetos mais densos ou apenas para análise de dados e estatísticas.

A R possui ferramentas para confecção de gráficos e gerenciamento de bibliotecas que ajudam bastante os profissionais das áreas de bioengenharia e estatística biomédica. É também bastante usado para implementar aprendizado de máquina como classificação, regressão e formação de árvores de decisão.

3. Java

Engenheiros que já normalmente precisam do conhecimento de Java gostam muito de utilizá-la para aprendizado de máquina, pois assim não precisam aprender Python ou R para trabalhar com modelos que exijam esse tipo de inteligência artificial. Além disso, como a linguagem é amplamente utilizada em várias organizações e possui muitas ferramentas em código aberto para processamento em big data, fica mais fácil trabalhar com repositórios de códigos já existentes.

Além disso, Java possui uma vasta variedade de bibliotecas de terceiros, incluindo Weka, JavaML, Deeplearning4ju e ELKI. E a plataforma Java Virtual Machine é uma das melhores para aprendizado de máquina, pois conta com uma coleção de algoritmos já prontos para o uso e permite aos engenheiros escrever os mesmo código em vários sistemas.

4. Júlia

Linguagem de alto desempenho, oferece recursos exclusivos para aprendizado de máquina e tem como grande atrativo o suporte para todos os tipos de hardware, incluindo chips Tensor Processing Units (TPUs) e de unidade de processamento gráfico (GPUs, em inglês) utilizado por empresas como Apple, Oracle, Disney e NASA.

Além disso, possui suporte para editores Emacs e VIM e, como seu código é universalmente executável e escalável, torna-se fundamental para engenheiros que lidam com aprendizado de máquina.

5. LISP

Essa aqui é a opção “jurássica’ da lista. Criada em 1958 e utilizada para os primórdios da inteligência artificial e se desenvolvimento, durante os anos 1970 e 1980, pode ser considerada a inspiração para outras atualmente mais populares para o aprendizado de máquina, a exemplo de Python, Julia e Java.

A LISP pode codificar, compilar e executar o código em mais de 30 linguagens de programação e, como é muito eficiente e flexível para solucionar projetos específicos, é uma das preferidas por quem precisa de uma aliada que se adapte bem a qualquer tipo de necessidade. Vale destacar que foi usada para criar o primeiro chatbot com IA e continua sendo utilizada para esse fim no comércio eletrônico.

Fonte: Canaltech

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