L’apprentissage automatique a gagné en popularité au cours des dernières années. Bien qu’il s’agisse d’une discipline ancienne, presque aussi ancienne que l’informatique elle-même, elle n’est devenue populaire et banale que récemment.
Cela est dû à la disponibilité de grandes quantités de données et de puissance de calcul pour la formation. C’est également devenu une spécialisation lucrative pour les ingénieurs en logiciel, et cet article est un guide sur les langages de programmation utilisés pour l’apprentissage automatique.
Table des matières
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
L’apprentissage automatique est la discipline de l’intelligence artificielle dans laquelle nous construisons des machines (programmes informatiques) qui déduisent des règles sur la façon de produire la sortie correcte compte tenu de toute entrée en apprenant à partir des données.
Cela contraste avec la programmation normale, où nous indiquons explicitement à l’ordinateur comment produire la sortie compte tenu de toute entrée à l’aide d’un algorithme que nous avons conçu. Ceci est particulièrement utile dans les situations où nous ne savons pas explicitement comment produire la sortie étant donné les entrées, ou il n’est pas pratique pour nous d’écrire explicitement l’algorithme.
Compétences pour l’apprentissage automatique
- Programmation – L’apprentissage automatique consiste à écrire du code pour créer et former les différents modèles. Il est donc essentiel que vous appreniez à écrire des programmes. Cet article discutera des langages de programmation pour l’apprentissage automatique que vous devriez apprendre.
- Mathématiques – Les mathématiques sont également très impliquées dans l’apprentissage automatique. Le degré d’implication des mathématiques dépend de la profondeur à laquelle vous souhaitez comprendre l’apprentissage automatique. Dans la plupart des cas, la connaissance de l’algèbre linéaire, du calcul, des probabilités et des statistiques devrait suffire.
- Bases de données – Il est également utile de savoir comment interagir avec les bases de données. En particulier, les bases de données SQL car celles-ci sont les plus couramment utilisées. En effet, l’apprentissage automatique implique de nombreuses données et vous devez savoir comment les interroger efficacement. SQL de base devrait suffire.
Meilleurs langages de programmation d’apprentissage automatique
Voici une liste des meilleures langues à apprendre pour l’apprentissage automatique. Bien que cette liste ne soit pas exhaustive, elle suggère les quelques-uns que je pense être les plus utiles dans la discipline.
Langages de bas niveau pour l’apprentissage automatique
Les langages de bas niveau dans l’apprentissage automatique sont généralement considérés comme plus difficiles à apprendre et à utiliser. Cependant, ils offrent le grand avantage de la rapidité et de l’efficacité.
Dans l’apprentissage automatique, où des opérations simples sont exécutées des millions de fois sur de grands ensembles de données, la vitesse d’apprentissage est importante. Des opérations légèrement plus rapides peuvent faire la différence entre une formation en quelques minutes et une formation en heures, jours ou même plus. Les langages de bas niveau les plus courants sont R, C++ et Java.
R
R est l’un des principaux langages utilisés en science des données aux côtés de Python. C’est un langage statistique avec d’excellentes fonctionnalités de visualisation. En raison de son objectif d’être un langage statistique, il est plus facile de travailler avec des statistiques que dans des langages plus généraux.
En effet, il fournit des fonctions intégrées pour les tâches courantes qui nécessiteraient autrement des packages dans différentes langues. Par exemple, il a des types de données pour des objets tels que des vecteurs et des matrices intégrés.
En plus des fonctions intégrées, R propose des packages tels que Lattice, DataExplorer, Caret et Janiot qui peuvent être utilisés dans l’apprentissage automatique. En conséquence, il est devenu l’un des meilleurs langages de programmation pour l’apprentissage automatique. Si vous voulez apprendre R, voici comment commencer.
C++
C++ est le langage de programmation le plus rapide au monde en raison de l’efficacité avec laquelle il est compilé en langage machine. En raison de sa rapidité, C++ est un bon langage de programmation d’apprentissage automatique.
Il dispose d’un support de bibliothèque riche pour implémenter les fonctions couramment nécessaires dans l’apprentissage automatique. Ceux-ci incluent SHARK et MLPack. En fait, les packages Python les plus populaires utilisés pour l’apprentissage automatique, tels que PyTorch et Tensorflow, sont implémentés avec C++ sous le capot.
C++ vous permet de rationaliser l’utilisation des ressources telles que la mémoire, le processeur et les opérations GPU. Par conséquent, si vous êtes bon en C++, vous pouvez écrire des modèles plus performants et réduire la taille de la formation.
Java
Java est l’un des langages de programmation les plus populaires au monde, principalement utilisé pour son omniprésence et sa fiabilité. Il est utilisé pour créer des applications d’entreprise par certaines des plus grandes entreprises technologiques au monde.
Java est idéal pour l’apprentissage automatique car il est plus rapide que d’autres langages, tels que Python. Il est utilisé par des entreprises telles que Netflix et LinkedIn pour construire leurs pipelines d’apprentissage automatique.
Il s’intègre bien dans les solutions de gestion de Big Data telles qu’Apache Kafka et les frameworks informatiques distribués tels qu’Apache Spark et Hadoop. Sa bibliothèque d’outils d’apprentissage en profondeur comprend DeepLearning4J, ELKI, JavaML, JSat et Weka. La combinaison de vitesse, de fiabilité et d’une bibliothèque étendue de Java en font un autre bon langage de programmation pour l’apprentissage automatique.
Langues de niveau intermédiaire
Les langages de niveau intermédiaire peuvent être considérés comme un compromis entre les langages de bas niveau et de haut niveau. Ils essaient d’obtenir le meilleur des deux mondes et, par conséquent, fournissent une abstraction qui simplifie votre code et une vitesse qui maintient vos modèles performants. Les langages les plus populaires dans cette catégorie sont Julia et Lisp.
Julia
Julia est un langage de programmation à usage général souvent utilisé pour l’analyse numérique et la science informatique. Comme Python, Julia est typée dynamiquement, ce qui facilite son utilisation.
En fait, il est conçu pour être aussi facile et simple à utiliser que Python. Cependant, il évite les problèmes de performances de Python et essaie d’être aussi performant que le langage de programmation C. L’un des avantages de Julia est que le code vectorisé ne s’exécute que légèrement plus rapidement que le code dévectorisé. Cela rend presque inutile la vectorisation du code.
Julia propose également de nombreux packages pour créer des modèles d’apprentissage automatique. Au moment de la rédaction de cet article, Julia disposait d’environ 7 400 packages pour implémenter des éléments tels que l’algèbre linéaire, les réseaux de neurones, l’importation et la lecture de données et la visualisation de données. Pour cette raison, Julia a été considérée comme le meilleur et le plus naturel remplaçant de Python dans l’apprentissage automatique.
Zézayer
Lisp est un langage de programmation rapide qui existe depuis 1960, ce qui en fait le deuxième langage de programmation le plus ancien encore utilisé. Le plus ancien étant Fortran.
Au fil du temps, Lisp a changé et de nombreux dialectes ont émergé. Le plus courant est appelé Common Lisp. Il est multi-paradigme et prend en charge à la fois le typage dynamique et fort.
Il est idéal pour l’IA et l’apprentissage automatique, en particulier parce qu’il vous permet de créer des programmes qui calculent bien avec des symboles. Lisp est flexible, vous permettant de coder dans des paradigmes de typage dynamiques et forts.
Il est également rapide, ce qui raccourcit le temps d’apprentissage de vos modèles. De plus, Lisp vous permet de définir votre propre sous-langage pour travailler avec des situations plus complexes. Il dispose de bibliothèques telles que MGL et CLML pour effectuer des 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 à usage général qui a débuté en 1995. Depuis lors, il a gagné en popularité, devenant le langage de programmation le plus utilisé dans l’ensemble.
Ce n’est pas accidentel; c’est plutôt parce que Python a été conçu pour être élégant et simple. Cela le rend facile à apprendre et convivial pour les débutants, même pour les personnes qui n’ont aucune expérience en programmation.
En raison de sa popularité, Python a une grande communauté et de nombreuses ressources pour apprendre. Il dispose également de bibliothèques pour l’apprentissage automatique, telles que Tensorflow et PyTorch, l’informatique numérique, telle que NumPy, et la gestion des données, telles que Pandas. Parce que Python peut s’interfacer avec des programmes écrits en C++ et C, il est extensible par des bibliothèques écrites dans ces langages pour le rendre plus rapide. C’est ainsi que la plupart des bibliothèques d’apprentissage automatique Python sont écrites. Cela permet à votre code Python d’être performant.
En conséquence, Python est le langage le plus populaire pour l’apprentissage automatique et celui que vous devez absolument apprendre.
Javascript
JavaScript est l’un des langages de programmation les plus populaires au monde. Alors qu’il a commencé comme un langage pour les pages Web de script, il est depuis devenu un langage polyvalent utilisé pour à peu près n’importe quoi.
Ses utilisations incluent l’écriture de code côté serveur, la création d’applications de bureau et mobiles et la création de modèles d’apprentissage automatique. La puissance de JavaScript en tant que langage d’apprentissage automatique réside dans son ubiquité ; c’est-à-dire que la plupart des appareils sont capables d’exécuter du code JavaScript avec un simple navigateur.
Bien que la plupart des appareils ne disposent pas des GPU pour exécuter de grands modèles, il peut toujours être avantageux de former et d’utiliser des modèles plus petits dans le navigateur. Cela vous permet de créer des modèles qui s’entraînent sur des données utilisateur sensibles sans avoir à les envoyer au serveur.
Vous pouvez également utiliser JavaScript pour implémenter des prédictions plus rapides. En effet, la plupart des applications ML envoient des données au serveur et renvoient des prédictions. De ce fait, la vitesse de prédiction est ralentie par la latence de la connexion, ce qui pourrait créer une mauvaise expérience utilisateur.
Vous pouvez également 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.
Langage incontournable pour l’apprentissage automatique
Bien que tous ces langages soient utiles pour l’apprentissage automatique, je dirais que Python est un incontournable. En plus de Python, vous pouvez apprendre d’autres langages comme Julia ou C++ pour accélérer votre code, mais la majorité de l’apprentissage automatique se fait en Python.
Donc, si vous voulez devenir ingénieur en apprentissage automatique, vous devez au moins connaître Python. En plus du langage Python, vous devez également connaître NumPy, une bibliothèque Python pour le calcul numérique.
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Derniers mots
En raison de sa popularité et de son écosystème, je ne pense pas que Python disparaisse de sitôt. Par conséquent, c’est un langage utile à apprendre si vous souhaitez devenir ingénieur en apprentissage automatique. Il est également plus facile à apprendre par rapport aux autres langues et convivial pour les débutants. C’est donc une première langue idéale.
Après Python, C++ a du sens, car la plupart des bibliothèques Python pour l’apprentissage automatique sont écrites en C++. Cela vous permettrait de travailler comme vous le pouvez sur les bibliothèques elles-mêmes et d’accélérer votre code Python en l’étendant en C++. Au-delà de cela, vous pouvez choisir n’importe quelle autre langue que vous choisissez, comme Julia ou R.
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