¿Cuál es el mejor lenguaje de programación de Machine Learning?


By Christina Voskoglou

¿Qué lenguaje debo aprender? ¿Cuál es el mejor lenguaje para machine learning?

Hay una gran cantidad de artículos que intentan responder a estas preguntas, ya sea basándose en la experiencia personal o en los datos de las ofertas de empleo. Sin embargo, se ha realizado una encuesta entre de más de 2.000 científicos de datos y desarrolladores de machine learning que han respondido a la siguiente encuesta sobre los lenguajes que utilizan y los proyectos en los que trabajan,

Los principales resultados de esta encuesta son: Python lidera el grupo, con un 57% de científicos de datos y desarrolladores de machine learning que lo utilizan y un 33% que lo priorizan para el desarrollo. No es de extrañar, dada toda la evolución de los marcos de aprendizaje profundo de Python en los últimos 2 años, incluido el lanzamiento de TensorFlow y una amplia selección de otras bibliotecas. Python se compara a menudo con R, pero no son ni de lejos comparables en términos de popularidad: R ocupa el cuarto lugar en el uso general (31%) y el quinto en la priorización (5%). De hecho, R es el lenguaje con la relación más baja entre priorización y uso de los cinco, ya que sólo el 17% de los desarrolladores que lo utilizan lo priorizan. Esto significa que, en la mayoría de los casos, R es un lenguaje complementario, no una primera opción. El mismo ratio para Python es del 58%, el más alto con diferencia entre los cinco lenguajes, una clara indicación de que las tendencias de uso de Python son exactamente las opuestas a las de R. No sólo es Python el lenguaje más utilizado, sino que también es la opción principal para la mayoría de sus usuarios. C/C++ ocupa un lejano segundo lugar tras Python, tanto en uso (44%) como en prioridad (19%). Java sigue muy de cerca a C/C++, mientras que JavaScript ocupa el quinto lugar en uso, aunque con un rendimiento de priorización ligeramente mejor que R (7%).


Los datos de esta encuesta también revelan que el factor más decisivo a la hora de seleccionar un lenguaje para realizar machine learning es el tipo de proyecto en el que se va a trabajar. Los científicos de aprendizaje automático que trabajan en el análisis de sentimientos priorizan más Python (44%) y R (11%) y menos JavaScript (2%) y Java (15%) que los desarrolladores que trabajan en otras áreas. En cambio, Java es más prioritario para los que trabajan en seguridad de redes/ataques cibernéticos y detección de fraudes, las dos áreas en las que Python es la menos prioritaria. Los algoritmos de seguridad de redes y de detección del fraude se construyen o consumen sobre todo en las grandes organizaciones -y especialmente en las instituciones financieras-, donde Java es el favorito de la mayoría de los equipos de desarrollo internos. En áreas menos centradas en la empresa, como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el análisis de sentimientos, los desarrolladores optan por Python, que ofrece una forma más fácil y rápida de construir algoritmos de alto rendimiento, debido a la amplia colección de bibliotecas especializadas que incluye.


La Inteligencia Artificial (IA) en los videojuegos (29%) y la locomoción de los robots (27%) son las dos áreas en las que más se prefiere C/C++, dado el nivel de control, el alto rendimiento y la eficiencia requeridos. En este caso, un lenguaje de programación de bajo nivel como C/C++, que viene con bibliotecas de IA muy sofisticadas, es una elección natural, mientras que R, diseñado para el análisis estadístico y las visualizaciones, se considera mayormente irrelevante.
Aparte del análisis de sentimientos, R también tiene una prioridad relativamente alta -en comparación con otras áreas de aplicación- en la bioingeniería y la bioinformática (11%).

Si quieres más información puedes ver el post completo AQUI.

Deja una respuesta

Introduce tus datos o haz clic en un icono para iniciar sesión:

Logo de WordPress.com

Estás comentando usando tu cuenta de WordPress.com. Salir /  Cambiar )

Imagen de Twitter

Estás comentando usando tu cuenta de Twitter. Salir /  Cambiar )

Foto de Facebook

Estás comentando usando tu cuenta de Facebook. Salir /  Cambiar )

Conectando a %s

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.