L’apprentissage automatique a connu une ascension fulgurante ces dernières années. Bien que ce domaine soit ancien, presque aussi vieux que l’informatique elle-même, il n’a acquis une popularité et une accessibilité généralisée que récemment.
Cette évolution est principalement due à la disponibilité massive de données et à la puissance de calcul accrue nécessaire à la formation des modèles. De plus, c’est devenu une spécialisation lucrative pour les ingénieurs en logiciel, et cet article se propose de guider sur les langages de programmation essentiels pour l’apprentissage automatique.
Comprendre l’Apprentissage Automatique
L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle qui vise à concevoir des machines (programmes informatiques) capables de déduire des règles pour générer une sortie correcte à partir de données d’entrée, grâce à l’apprentissage à partir de ces données.
Cela diffère de la programmation classique, où l’on indique explicitement à l’ordinateur comment produire la sortie en fonction de l’entrée, en utilisant un algorithme préétabli. L’apprentissage automatique est particulièrement pertinent lorsque la méthode pour obtenir la sortie n’est pas connue, ou qu’il serait trop complexe de programmer un algorithme de manière traditionnelle.
Compétences Fondamentales pour l’Apprentissage Automatique
- Programmation : L’apprentissage automatique implique l’écriture de code pour la création et la formation des différents modèles. Il est donc crucial de maîtriser les langages de programmation, dont certains seront abordés dans cet article.
- Mathématiques : Les mathématiques jouent un rôle important dans l’apprentissage automatique. Le niveau de connaissance mathématique nécessaire dépend de la profondeur de compréhension souhaitée. Une base en algèbre linéaire, calcul, probabilités et statistiques est généralement suffisante.
- Bases de données : Il est utile de savoir interagir avec les bases de données, notamment les bases de données SQL, car elles sont largement utilisées. L’apprentissage automatique implique la manipulation de grandes quantités de données, et savoir les interroger efficacement est indispensable.
Les Meilleurs Langages de Programmation pour l’Apprentissage Automatique
Voici une sélection des langages les plus performants pour l’apprentissage automatique. Bien que cette liste ne soit pas exhaustive, elle présente les outils les plus pertinents et utiles dans ce domaine.
Langages de Bas Niveau
Les langages de bas niveau sont souvent considérés comme plus complexes à maîtriser, mais ils offrent des avantages significatifs en termes de rapidité et d’efficacité.
Dans l’apprentissage automatique, où des opérations simples sont répétées des millions de fois sur des ensembles de données massifs, la vitesse est un facteur clé. Un gain de vitesse, même minime, peut réduire considérablement le temps de formation des modèles. Parmi les langages de bas niveau les plus utilisés, on trouve R, C++ et Java.
R
R est l’un des langages phares de la science des données, aux côtés de Python. C’est un langage orienté statistiques, doté de puissantes fonctionnalités de visualisation. Son orientation statistique le rend particulièrement adapté au traitement de données et à l’analyse statistique, simplifiant des tâches qui nécessiteraient des bibliothèques externes dans d’autres langages.
Par exemple, il propose des types de données intégrés pour des structures telles que les vecteurs et les matrices. De plus, il existe des packages tels que Lattice, DataExplorer, Caret et Janiot, spécifiques à l’apprentissage automatique. Ces caractéristiques en font un langage de choix pour l’apprentissage automatique. Si vous souhaitez apprendre R, voici comment commencer.
C++
C++ est considéré comme l’un des langages de programmation les plus rapides, grâce à son efficacité de compilation en langage machine. Sa vitesse en fait un outil puissant pour l’apprentissage automatique.
Il bénéficie d’un large éventail de bibliothèques pour implémenter les fonctions couramment utilisées dans l’apprentissage automatique, telles que SHARK et MLPack. De fait, les bibliothèques Python populaires pour l’apprentissage automatique, comme PyTorch et Tensorflow, sont implémentées en C++ en interne.
C++ permet une gestion précise des ressources telles que la mémoire, le processeur et les opérations GPU, offrant la possibilité de créer des modèles plus performants et de réduire les temps de formation.
Java
Java est un langage de programmation très répandu, apprécié pour sa fiabilité et son omniprésence. Il est utilisé par de nombreuses grandes entreprises technologiques pour développer des applications d’entreprise.
Java est un langage de choix pour l’apprentissage automatique, car il est plus rapide que des langages tels que Python. Des entreprises comme Netflix et LinkedIn l’utilisent pour leurs pipelines d’apprentissage automatique.
Java s’intègre facilement dans les solutions de gestion de Big Data comme Apache Kafka et les frameworks de calcul distribué comme Apache Spark et Hadoop. Ses bibliothèques pour l’apprentissage en profondeur incluent DeepLearning4J, ELKI, JavaML, JSat et Weka. Cette combinaison de vitesse, de fiabilité et d’une vaste bibliothèque d’outils font de Java un autre excellent langage pour l’apprentissage automatique.
Langages de Niveau Intermédiaire
Les langages de niveau intermédiaire représentent un compromis entre les langages de bas et de haut niveau. Ils offrent un bon équilibre entre abstraction, qui simplifie le code, et vitesse, qui garantit la performance des modèles. Les langages populaires de cette catégorie sont Julia et Lisp.
Julia
Julia est un langage de programmation généraliste souvent utilisé pour l’analyse numérique et la science informatique. Comme Python, Julia est un langage à typage dynamique, ce qui le rend plus facile à utiliser.
Il a été conçu pour être aussi simple et accessible que Python, tout en évitant ses problèmes de performance, en visant une efficacité comparable à celle du C. Un avantage notable de Julia est que le code vectorisé ne s’exécute qu’à peine plus rapidement que le code non vectorisé, rendant la vectorisation du code presque superflue.
Julia offre également une multitude de packages pour la création de modèles d’apprentissage automatique. Au moment de la rédaction de cet article, Julia comptait environ 7 400 packages dédiés à l’algèbre linéaire, aux réseaux de neurones, à l’importation et à la manipulation de données, ainsi qu’à la visualisation. En raison de ces atouts, Julia est considéré comme un remplaçant potentiel de Python dans le domaine de l’apprentissage automatique.
Lisp
Lisp est un langage de programmation rapide qui remonte à 1960, ce qui en fait le deuxième plus ancien langage de programmation encore en usage, après Fortran.
Au fil du temps, Lisp a évolué et de nombreux dialectes ont vu le jour, dont le plus courant est Common Lisp. C’est un langage multi-paradigme, qui prend en charge à la fois le typage dynamique et le typage fort.
Il est particulièrement adapté à l’IA et à l’apprentissage automatique, notamment pour sa capacité à créer des programmes performants dans le traitement des symboles. Lisp est flexible et permet de coder dans des paradigmes de typage dynamiques ou forts.
Il est également rapide, ce qui réduit le temps d’apprentissage des modèles. De plus, Lisp permet de définir son propre sous-langage pour gérer des situations plus complexes. Il dispose de bibliothèques telles que MGL et CLML pour les tâches courantes d’apprentissage automatique.
Langages de Programmation de Haut Niveau
Python
Python est de loin le langage le plus populaire pour l’apprentissage automatique. C’est un langage généraliste créé en 1995. Depuis, il a connu une ascension fulgurante pour devenir l’un des langages de programmation les plus utilisés.
Ce succès n’est pas le fruit du hasard : Python a été conçu pour être élégant et simple, le rendant facile à apprendre et accessible même aux débutants sans aucune expérience en programmation.
Grâce à sa popularité, Python bénéficie d’une large communauté et de nombreuses ressources d’apprentissage. Il propose des bibliothèques spécifiques à l’apprentissage automatique, telles que Tensorflow et PyTorch, au calcul numérique avec NumPy et à la gestion de données avec Pandas. Python est également compatible avec des programmes écrits en C++ et C, ce qui lui permet d’exploiter des bibliothèques écrites dans ces langages pour gagner en vitesse. C’est ainsi que fonctionnent la plupart des bibliothèques Python dédiées à l’apprentissage automatique, garantissant des performances élevées.
En raison de ces atouts, Python est le langage de choix pour l’apprentissage automatique et un incontournable à maîtriser.
Javascript
JavaScript est l’un des langages de programmation les plus répandus au monde. Initialement conçu pour le script de pages web, il est devenu un outil polyvalent utilisé dans de nombreux domaines.
Il est employé pour écrire du code côté serveur, développer des applications de bureau et mobiles, et créer des modèles d’apprentissage automatique. La force de JavaScript réside dans son accessibilité : la plupart des appareils sont capables d’exécuter du code JavaScript avec un simple navigateur.
Bien que tous les appareils ne disposent pas de la puissance de calcul des GPU pour exécuter de grands modèles, il est possible de former et d’utiliser des modèles plus petits directement dans le navigateur. Cela permet de créer des modèles qui s’entraînent sur des données utilisateur sensibles sans avoir à les envoyer au serveur.
JavaScript permet également d’implémenter des prédictions plus rapides, car les applications d’apprentissage automatique envoient habituellement les données au serveur et reçoivent les prédictions, ce qui peut être ralenti par la latence de la connexion. Avec JavaScript, on peut créer des modèles qui s’exécutent localement et offrir ainsi une meilleure expérience utilisateur.
Il est également possible de créer des modèles qui s’exécutent dans des applications mobiles construites avec React Native. Les bibliothèques d’apprentissage automatique utilisant JavaScript incluent ML5.js, Synaptic et Brain.js.
Le Langage Incontournable pour l’Apprentissage Automatique
Bien que tous ces langages soient utiles pour l’apprentissage automatique, Python reste un incontournable. Il est possible d’utiliser d’autres langages comme Julia ou C++ pour optimiser la vitesse du code, mais la majorité des travaux en apprentissage automatique sont réalisés en Python.
Ainsi, si vous souhaitez devenir ingénieur en apprentissage automatique, vous devez au minimum maîtriser Python. En plus de Python, il est crucial de connaître NumPy, une bibliothèque Python pour le calcul numérique.
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Derniers Mots
En raison de sa popularité et de son écosystème, Python n’est pas prêt de disparaître. Il s’agit donc d’un langage important à apprendre si vous voulez devenir ingénieur en apprentissage automatique. Il est plus facile à apprendre que d’autres langages et convivial pour les débutants. C’est donc un excellent choix pour commencer.
Après Python, C++ est un choix pertinent, car la plupart des bibliothèques Python d’apprentissage automatique sont écrites en C++. Cela permet de travailler directement sur ces bibliothèques et d’optimiser son code Python en l’étendant avec du C++. Au-delà de cela, vous pouvez choisir n’importe quel autre langage qui vous convient, comme Julia ou R.
Ensuite, explorez les langages de programmation à privilégier pour la Science des Données.