Inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) continuam a se tornar mais populares e você encontrará a tecnologia em tudo, desde aplicativos de smartphones e programas de computador até tecnologia e eletrodomésticos inteligentes – e automóveis (pense em carros autônomos). Estas tecnologias já não estão confinadas à computação científica e à investigação estatística, mas tornaram-se, na sua maior parte, parte da vida quotidiana.
A IA visa tornar os computadores autoconscientes e autossuficientes, simulando a inteligência humana. ML é um subconjunto de inteligência artificial que permite que os computadores aprendam e melhorem com base na experiência. Ela determina o seu programa com base na experiência de insumos e resultados anteriores e é atualmente a aplicação de IA mais amplamente utilizada.
O que, em parte, permitiu que o aprendizado de máquina se desenvolvesse tão rapidamente foram iniciativas como uTensor e TensorFlow. uTensor é uma infraestrutura de ML integrada, de código aberto e gratuita, projetada para prototipagem rápida. TensorFlow Lite é a estrutura de ML do Google que permite a implantação de modelos de aprendizado de máquina em vários dispositivos.
Talvez não seja nenhuma surpresa que engenheiros de computação, desenvolvedores e programadores sejam muito procurados e representem algumas das ocupações de crescimento mais rápido – com ênfase particular na experiência em IA e ML.
O primeiro passo para se tornar um especialista em programação de computadores é primeiro aprender e escolher a linguagem de programação ideal. O que torna isso desafiador é que não existe um idioma único. Os modelos de ML e de aprendizagem profunda podem ser implementados em muitas linguagens de programação. E cada um tem seu próprio conjunto de ferramentas, bibliotecas e pacotes que implementam vários modelos de ML.
Assim como o ML é um subconjunto da IA, o aprendizado profundo é um subcampo do aprendizado de máquina que se relaciona com algoritmos e “ensino” por exemplo. Por exemplo, a aprendizagem profunda é uma tecnologia fundamental por trás dos carros sem condutor, permitindo-lhes reconhecer um sinal de stop ou um peão.
A escolha da linguagem de programação selecionada para tais projetos depende em grande parte da sua finalidade e da indústria. Por exemplo, no desenvolvimento de aplicações web, JavaScript é a linguagem de programação mais utilizada devido às pilhas MEAN e MERN. Portanto, se um desenvolvedor estiver implementando um modelo de ML para uma aplicação web, JavaScript é a escolha óbvia.
Da mesma forma, se o ML for necessário para um jogo de desktop, C++ se tornará a melhor escolha. No entanto, deve-se notar que nenhuma linguagem de programação está confinada a qualquer indústria ou solução de software. Certamente existem aplicativos web desenvolvidos em Python, Java, PHP e .NET. Mas um desenvolvedor provavelmente usará Java para implementar modelos de ML se a solução em que estiver trabalhando for em Java (Java é diferente de JavaScript, como você aprenderá a seguir).
Para iniciantes, Python se tornou a linguagem de programação mais popular para aprendizado profundo e de máquina. Python é fácil, versátil e possui um grande número de bibliotecas e frameworks que permitem a implementação de aprendizado de máquina e profundo. Na verdade, a simplicidade com que essas aplicações podem ser desenvolvidas em Python tornou-a a terceira linguagem de codificação preferida do mundo.
A linguagem utilizada dependerá do programador, do projeto e da indústria. Vamos revisar as diferentes linguagens de programação usadas com modelos de aprendizado de máquina, incluindo os prós e os contras de cada uma, e explorar suas ferramentas e estruturas.
Phyton
Python começou como uma linguagem de programação de alto nível com uma sintaxe simples. É amplamente utilizado para desenvolvimento web, análise de dados, scripts, aprendizado de máquina e desenvolvimento de desktop – e por um bom motivo.
Atualmente, nenhuma outra linguagem de programação é tão precisa ou fácil de usar, proporcionando alta legibilidade de código, o que significa que seus usuários não precisam ser engenheiros de computação ou desenvolvedores de programas. Considera-se que Python tem curva de aprendizado zero e um desenvolvedor pode começar a usar suas ferramentas e estruturas específicas de ML sem treinamento.
A legibilidade do código é apreciada, pois a matemática e as estatísticas por trás dos algoritmos de ML podem ser frequentemente complicadas.
Esse recurso também significa que uma grande equipe de desenvolvedores pode se concentrar no desenvolvimento do programa sem se envolver em complexidades específicas da linguagem. Python é altamente flexível e eficiente.
Parte da sua eficiência está relacionada com as muitas bibliotecas, ferramentas e estruturas disponíveis que são suficientemente maduras para lidar com a diversidade ou os desafios de qualquer problema de IA. Um desenvolvedor raramente precisaria escrever uma biblioteca ou módulo do zero para implementar um modelo de ML em Python. Ele já possui as ferramentas para quase todas as tarefas de aprendizado de máquina.
Esses recursos fazem com que o Python pareça uma escolha ideal para todos os projetos, mas isso depende do projeto. Python não é adequado para programação de baixo nível. Por exemplo, não é possível escrever aplicativos em nível de hardware usando-o. E apesar de uma sintaxe simples, Python não é ideal para a maior parte do desenvolvimento front-end. Mesmo no domínio da web, o Python não é considerado adequado para aplicativos de página única.
Em vez disso, Python é a melhor escolha quando implementado no back-end ou quando o ML é implementado em computadores incorporados, como microcomputadores de placa única e placas de desenvolvimento de IA.
Algumas das ferramentas, bibliotecas e estruturas notáveis de Python usadas em ML incluem:
-NumPy: NumPy ou Numeric Python é uma biblioteca usada para álgebra linear, transformada de Fourier, cálculo de matrizes e matrizes multidimensionais. Essencialmente, o ML envolve a manipulação de conjuntos de dados. NumPy é bom no gerenciamento do uso de memória para arrays e matrizes.
– Pandas: uma biblioteca para análise de dados, disputa e visualização de dados. Ele pode lidar com grandes conjuntos de dados, incluindo fluxos em tempo real.
–Matplotlib: uma biblioteca usada para visualização de dados. É útil para criar tabelas, gráficos, histogramas e outras representações gráficas de dados.
– Nascido no mar: uma biblioteca para visualização de dados. Ele é construído sobre Matplotlib e fornece vários gráficos integrados que são úteis para uma representação gráfica de conjuntos de dados complicados.
-SciPy: uma biblioteca construída no topo do Numeric Python e útil na visualização de nível superior e na manipulação de dados gráficos.
– Kit Sci-Aprenda: uma ferramenta usada para modelagem de ML. Possui diversos recursos para a implementação de um modelo de ML via mineração e análise de dados.
–Keras: uma ferramenta usada para criar modelos de aprendizagem profunda. Ele oferece suporte a vários mecanismos de computação neural de back-end e é amplamente utilizado para treinamento distribuído de modelos de aprendizado profundo.
– TensorFlow: uma biblioteca de código aberto usada para criar modelos de aprendizagem profunda em grande escala.
– PyTorch: é uma biblioteca de tensores otimizada usada para aprendizado profundo usando GPUs e CPUs.
– OpenCV: uma biblioteca de código aberto usada para processamento de imagens e visão computacional.
– Imagem do Kit Científico: uma biblioteca de código aberto usada para várias tarefas de processamento de imagens.
– NLTK: uma biblioteca usada para processamento de linguagem natural em Python.
–Librosa: uma biblioteca para análise de áudio e música.
- Para a preparação de conjuntos de dados e manipulação de dados, são utilizados NumPy e Pandas.
- Para visualização de dados, são usados Matplotlib, Seaborn e SciKit Learn.
- Para modelagem de ML, o Sci-Kit Learn é usado.
- Para análise de texto, são usados NLTK, NumPy e Sci-Kit Learn.
- Para segmentação de imagens e outras tarefas de ML relacionadas a imagens, são usados Sci-Kit Image e OpenCV.
- Para análise de áudio e tarefas de ML associadas, o Librosa é usado.
- Para aprendizado profundo, são usados TensorFlow, Keras e PyTorch.
- Para computação científica, o Sci-Py é usado.
Python é preferido principalmente para mineração na web, segmentação de imagens, linguagem natural, processamento e desenvolvimento de chatbots.
Java
Java é uma linguagem e plataforma de programação de alto nível que foi lançada em meados dos anos 90 e é considerada o pau para toda obra. Tem sido amplamente aplicado em aplicações menores e desenvolvimentos de grandes empresas. Várias empresas têm sua infraestrutura, base de código e aplicativos escritos em Java.
Um benefício é que os códigos escritos em Java podem ser portados para qualquer plataforma. Ele também possui várias bibliotecas para manipulação de conjuntos de dados, organização de dados, exportação e importação, visualização e análise de dados.
Existem várias estruturas para análise de big data escritas em Java, incluindo Hadoop, Spark, Hive e Fink. Tende a ser a escolha preferida para ML quando a base de código existente já está escrita em Java ou quando a análise de big data está envolvida. Os desenvolvedores normalmente preferem Java para implementar algoritmos de ML em vez de migrar outras linguagens, como Python ou R.
Algumas das ferramentas, bibliotecas e estruturas notáveis de Java usadas em ML incluem:
–Weka: uma coleção de algoritmos de ML usados para análise de dados, mineração de dados e análise preditiva. Ele pode ser facilmente usado para tarefas de ML de uso geral com interfaces gráficas.
–JavaML: uma coleção de algoritmos de ML para tarefas de aprendizado de máquina de uso geral.
–Apache Mahout: uma biblioteca de ML escalonável que é útil para mineração de dados em arquiteturas distribuídas.
–Apache Spark: uma plataforma java para análise de big data no topo do Hadoop.
–DeepLearning4j: uma biblioteca Java útil para aprendizado profundo em uma única máquina e arquiteturas distribuídas.
– MARTELO: útil para processamento de linguagem natural em Java.
– Análise on-line massiva: um software de código aberto para mineração de dados de fluxos em tempo real.
–ELKI: uma estrutura Java usada principalmente para aprendizagem não supervisionada. O aprendizado de máquina em Java é comumente usado para serviços de suporte ao cliente, segurança cibernética e detecção de fraudes.
R
R é uma linguagem de programação para computação estatística de alto nível, particularmente grandes conjuntos de dados numéricos e gráficos. Ele se concentra nos cálculos matemáticos por trás de algoritmos estatísticos e de aprendizado de máquina e é apoiado pela R Core Team e pela R Foundation for Statistical Computing.
R é considerado superior ao Python em termos de visualização e análise de dados. Também é de código aberto, download gratuito e oferece mais de 12 mil pacotes/bibliotecas no repositório CRAN. Isto o torna uma alternativa econômica a soluções semelhantes, como MATLAB ou SAS.
É multiplataforma e oferece uma ampla variedade de pacotes para quase todas as tarefas de ML imagináveis. Também é flexível para uso com outras ferramentas e estruturas.
No entanto, R não é uma linguagem fácil de usar para aprendizado de máquina. A maioria dos pacotes R são contribuições de terceiros e carecem de documentação completa, portanto, os usuários precisam de experiência, pois pode ser um desafio aprender, escrever e manter um código de produção.
RStudio, que usa a linguagem R para desenvolver programas estatísticos, fornece um ambiente de desenvolvimento integrado completo para visualização de dados e desenvolvimento de aplicativos de ML.
Algumas das ferramentas, bibliotecas e estruturas notáveis de Java usadas em ML incluem:
– Tidyr: usado para organização, limpeza e organização de dados.
– Ggplot2: usado para visualização de dados.
–Dplyr: usado para manipular dados, exportar e importar dados para bancos de dados externos e organização de dados.
– Tidyquant: usado para análises comerciais e financeiras.
– RATOS: usado para lidar com valores de dados ausentes.
– FESTA: é usado para criar partições de dados.
– parte: uma ferramenta para criar partições de dados.
– Rmarkdown: usado para relatar insights de modelos de aprendizado de máquina.
– CARET: usado para aprendizado de máquina supervisionado, como classificação e regressão.
R é usado principalmente para aplicações com muitas estatísticas, como bioengenharia, estatísticas biomédicas, análise financeira, detecção de fraudes e análise de sentimentos.
C++
C++ é uma linguagem multiplataforma usada para criar aplicativos de alto desempenho e foi criada como uma extensão da linguagem C. C++ oferece aos programadores um alto nível de controle sobre os recursos e a memória do sistema, mas não é a linguagem mais fácil de usar para ML.
Comparado ao Python, entretanto, o C++ tem benefícios. Ele pode ser usado para escrever programas em nível de hardware, permitindo que o desenvolvedor exerça controle estrito sobre o uso de memória e CPU.
C++ é preferido onde a velocidade de execução do algoritmo de ML é extremamente significativa, como para o desenvolvimento de modelos de ML para a Internet das coisas.
Algumas das ferramentas e estruturas notáveis de C++ usadas em ML incluem:
– mlpack: usado para ML de uso geral. É altamente escalável e fácil de usar.
– Shogun: uma coleção de ferramentas usadas para visualização de dados, classificação e muitas outras tarefas de aprendizado de máquina.
– TensorFlow: usado para aprendizado profundo usando redes neurais multicamadas.
– café: uma estrutura de aprendizado profundo que oferece grande velocidade de execução e escalabilidade.
– Tocha: uma estrutura de aprendizagem profunda particularmente útil em computação científica e análise numérica.
– Kit de ferramentas cognitivas da Microsoft: uma estrutura de aprendizado profundo em C++ para a criação de RNA.
–DyNet: uma estrutura de aprendizagem profunda para processamento de linguagem natural, aprendizagem não supervisionada e aprendizagem por reforço.
C++ é usado principalmente para implementar ML no desenvolvimento de jogos, segurança cibernética, sistemas embarcados e robótica.
JavaScript
Enquanto Java é uma linguagem de programação multiplataforma orientada a objetos, JavaScript é uma linguagem de script multiplataforma projetada para ajudar a desenvolver páginas da web interativas. Ele segue as regras da programação do lado do cliente, rodando no navegador do usuário, mas sem a necessidade de quaisquer recursos do servidor web. JavaScript é comumente usado para desenvolvimento full-stack nas pilhas de tecnologia MEAN (MongoDB Express Angular Node.JS) e MERN (MongoDB Express React Node.JS).
JavaScript pode ser usado para desenvolvimento de ML no front-end (dentro do navegador) e no back-end (dentro do Node.JS). O aprendizado de máquina em JavaScript está atraindo principalmente
Os desenvolvedores que usam JavaScript devem implementar o aprendizado de máquina no front-end, executando HTML puro em vez de usar servidores back-end.
Algumas das ferramentas, bibliotecas e estruturas notáveis de JavaScript usadas em ML incluem:
– Tensorflow.js: uma biblioteca de ML popular em JavaScript. Ele pode ser usado para criar praticamente qualquer modelo de ML usando APIs da web.
– Math.js: uma biblioteca útil para trabalhar com números e análises matemáticas.
– machinelearn.js: equivalente ao Sci-Kit Learn de Python. É útil para aprendizagem supervisionada e não supervisionada em JavaScript.
– Cérebro.js: usado para aprendizado profundo acelerado por GPU no back-end do Node.JS.
– OpenCV.js: uma biblioteca útil para processamento de imagens em JavaScript.
– face-api.js: uma API para detecção e reconhecimento facial. Pode ser facilmente integrado no front-end e no Node.JS.
O ML baseado em JavaScript é usado principalmente em jogos online, monitoramento de rede, mecanismos de recomendação de conteúdo, classificação de imagens e detecção de objetos.
escala
Scala é uma linguagem de programação estaticamente tipada. Ele roda na plataforma Java (máquina virtual Java) e é compatível com bibliotecas e programas Java. Essencialmente, ele foi projetado simplificando o Java para aprendizado de máquina.
Por ser uma linguagem compatível (ou seja, seus tradutores geram código de máquina a partir do código-fonte), é mais rápida que o Python para execuções de código. Scala é ideal para ML em grandes bancos de dados onde a análise de big data está envolvida, como o Apache Spark.
Como utiliza programação funcional e orientada a objetos, é bastante difícil de aprender. Muitas vezes é escolhido por desenvolvedores Java que procuram análise de big data em estruturas distribuídas.
Algumas das ferramentas e estruturas notáveis de Scala usadas em ML são:
– Selim: útil para análise de dados e aprendizado de máquina de uso geral.
– Brisa: uma biblioteca Scala para computação científica.
– Aerossol: útil na implementação de ML acelerado por GPU e CPU.
– Scalalab: útil para funcionalidades do tipo Matlab.
– PNL: usado para processamento de linguagem natural em Java.
Scala é usado principalmente para trabalhar com big data. É útil em computação paralela e computação DSL (Domain Specific Language).
Júlia
Julia é uma linguagem de programação dinâmica de uso geral, normalmente usada para aprendizado profundo, adequada para análise numérica e ciência da computação.
Sua sintaxe é semelhante a uma linguagem de script como Python e R. Ela também oferece excelente velocidade de execução e computação paralela semelhante a Java e Matlab.
Julia é preferida principalmente para aprendizado profundo de back-end e usada junto com Python para aprendizado profundo de front-end. Embora também possa ser facilmente usado com ferramentas e bibliotecas C e Python.
Algumas das ferramentas e estruturas notáveis de Julia usadas em ML são:
MLBase.jl: um pacote Julia usado para tarefas de aprendizado de máquina de uso geral, como manipulação de dados, teste e validação, ajuste de modelo e avaliação de desempenho de modelo.
– Fluxo: um pacote leve que cobre funcionalidades semelhantes ao TensorFlow.
– TensorFlow.jl: um pacote semelhante ao TensorFlow escrito em Julia.
–SciKitLearn.jl: um pacote que cobre funcionalidades semelhantes ao Sci-Kit Learn. É usado principalmente para aprendizagem supervisionada.
– Knet: uma estrutura de aprendizado profundo acelerada por GPU em Julia.
Julia é usada principalmente em computação científica e programação paralela.
Pensamentos finais
Modelos de aprendizado de máquina e redes de aprendizado profundo podem ser implementados em diversas linguagens de codificação. Desenvolvedores e programadores fazem suas escolhas com base na infraestrutura, na base de código existente e em sua própria experiência em uma linguagem de codificação específica.
Para iniciantes, Python é a linguagem mais fácil para começar a explorar o campo de IA e ML. Para aqueles que desejam usar aprendizado de máquina ou profundo em sistemas embarcados e na Internet das coisas, Python é mais uma vez a escolha ideal.
Para aqueles interessados em ML de alto desempenho em locomoção robótica e sistemas embarcados, C++ pode ser a escolha preferida. Em última análise, cabe ao programador.
