Quelle est la meilleure langage pour le machine learning ?

Si vous commencez tout juste dans le domaine du machine learning (ML), ou si vous souhaitez rafraîchir vos compétences, vous vous demandez peut-être quelle est la meilleure langue à utiliser. Choisir la bonne langue pour le machine learning peut être difficile, d’autant plus qu’il existe de nombreuses options intéressantes.

Il existe des centaines de langages de programmation largement utilisés, et chacun présente ses propres avantages et inconvénients. Si vous débutez votre parcours en tant qu’ingénieur en machine learning, au fil du temps, vous pourrez déterminer les langages de programmation les plus performants pour résoudre les problèmes spécifiques de votre entreprise que vous souhaitez résoudre.

Avant d’entrer dans les langages les plus courants en matière de machine learning, examinons l’idée de base.

Qu’est-ce que le machine learning ?

Sans entrer dans les détails excessifs, il s’agit d’un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui donne aux systèmes informatiques la capacité d’apprendre par eux-mêmes et de faire des prédictions à l’aide d’informations. Les prédictions faites par le machine learning peuvent être très différentes en fonction du scénario d’utilisation particulier.

Dans le domaine du machine learning, un expert n’a pas besoin de définir toutes les étapes nécessaires pour résoudre un problème, car l’ordinateur peut “apprendre” en analysant les schémas dans les données. Le modèle peut ensuite appliquer ces schémas et les appliquer à de nouvelles informations.

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Langage de machine learning le plus populaire : Python

Avant de vous plonger dans les différents langages de machine learning, il est important de comprendre qu’il n’y a pas une seule “meilleure” langue. Chaque langue a ses propres avantages, limitations et capacités uniques. Tout dépend du type de produit que vous essayez de créer ainsi que de votre expérience préalable.

Cependant, le langage de machine learning le plus populaire, sans aucun doute, est Python. Près de 57 % des data scientists ainsi que des ingénieurs en machine learning s’appuient sur Python et 33 % d’entre eux l’utilisent dans leur développement.

Les frameworks Python ont considérablement progressé ces dernières années, ce qui a renforcé ses capacités en intégrant l’apprentissage profond. La sortie des principales bibliothèques telles que TensorFlow et bien d’autres encore.

Plus de 8,2 millions de développeurs du monde entier comptent sur Python pour coder, et il y a une raison valable à cela. C’est une option de premier choix pour l’analyse de données, la science des données, ainsi que le machine learning et l’IA. L’écosystème de bibliothèques étendu permet aux professionnels du machine learning d’accéder, de gérer, de transformer, de traiter et d’analyser les données de manière simple. Il offre également la liberté des plateformes, moins de complications et une meilleure lisibilité.

Les bibliothèques et packages intégrés fournissent du code au niveau de base, ce qui signifie que les ingénieurs travaillant sur le machine learning n’ont pas besoin de commencer à écrire leurs propres programmes à partir de zéro. Étant donné que le machine learning implique un traitement constant des données, les bibliothèques et packages intégrés de Python aident dans presque toutes les tâches. Tout cela se traduit par une réduction du temps de développement et une augmentation de la productivité lors de la création de logiciels de machine learning complexes.

Certaines des plus grandes entreprises technologiques telles que Google, Instagram, Facebook, Dropbox, Netflix, Walt Disney, YouTube, Uber et Amazon utilisent Python comme langage de programmation privilégié.

Bien que Python se démarque certainement comme le langage de programmation le plus connu au monde, il existe d’autres langages à prendre en considération. Les cinq langages les plus populaires sont Python, R, C/C++, Java et JavaScript. L’avant-dernière place, derrière Python, est généralement attribuée au C/C++. Java est proche en termes de popularité, et bien que Python soit souvent considéré comme un concurrent de R, ils n’ont pas beaucoup de points communs en termes de popularité. Dans les enquêtes auprès des data scientists, R a souvent obtenu le ratio de priorisation d’utilisation le plus bas parmi les cinq langages. JavaScript est généralement classé en bas du classement.

Bien qu’ils ne soient pas aussi connus que les cinq langages les plus populaires, il existe d’autres langages que les utilisateurs de machine learning utilisent et qui méritent d’être pris en compte, notamment Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave et SAS.

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Choisir en fonction de votre application

Lorsque vous choisissez le bon langage pour le machine learning, la chose la plus cruciale est de prendre en compte le type de projet sur lequel vous travaillez ou les besoins particuliers.

Si vous souhaitez effectuer une analyse des sentiments, la meilleure option inclura probablement Python ou R, tandis que d’autres domaines tels que la sécurité réseau ou la détection de fraudes bénéficieront de Java. Une raison à cela est que la détection de fraudes et les algorithmes de sécurité réseau sont fréquemment utilisés par de grandes entreprises et sont généralement les mêmes domaines où Java est préféré par les équipes de développement internes.

Dans des domaines qui ne sont pas axés sur l’entreprise, tels que le traitement du langage naturel (NLP) ou l’analyse des sentiments, Python est une méthode plus simple et plus rapide de développement d’algorithmes grâce à sa vaste bibliothèque de librairies spécialisées.

Dans le cas de C/C++, il est couramment utilisé pour l’intelligence artificielle dans la robotique et les jeux. Les langages de machine learning offrent un niveau de contrôle, de performance et d’efficacité extrêmement élevé grâce à leurs bibliothèques d’IA extrêmement avancées.

R commence à être reconnu dans le domaine de la bio-ingénierie et de la bio-informatique et a été utilisé dans la recherche statistique biomédicale aussi bien dans les institutions académiques que en dehors. Cependant, si nous parlons de personnes qui sont nouvelles dans la science des données et le machine learning, JavaScript est généralement l’option la plus préférée.

La langue est secondaire par rapport aux compétences

Au début, lorsque vous vous lancez dans le domaine du machine learning et que vous décidez du langage que vous allez utiliser, il est crucial de comprendre que la langue que vous étudiez n’est pas la seule façon de maîtriser les notions de base du machine learning. Dans d’autres projets, il est nécessaire de maîtriser les compétences fondamentales en analyse de données.

Si vous ne comprenez pas les statistiques, l’apprentissage profond, ainsi que la conception et le processus des systèmes, il peut être difficile de choisir les meilleurs algorithmes ou de résoudre des problèmes complexes liés au machine learning.

Si vous commencez tout juste à vous intéresser à l’apprentissage automatique et à l’analyse de données, Python devrait être en tête de votre liste de choix. Comme nous l’avons mentionné, Python est un langage syntaxiquement simple qui est plus facile à apprendre par rapport à d’autres langages de programmation. Si vous êtes un programmeur expérimenté et compétent avec beaucoup d’expérience, en particulier dans l’utilisation d’un langage spécifique, il peut être préférable de continuer à utiliser le langage avec lequel vous êtes familier.

Il existe plusieurs compétences fondamentales en machine learning qui vous aideront à choisir le bon langage. Ces compétences comprennent l’ingénierie logicielle et l’expertise en science des données, ainsi que les compétences en apprentissage profond, y compris la programmation dynamique et le traitement audio et vidéo.

Si votre expérience de travail est fortement liée à la recherche en sciences des données, il est préférable de choisir Python. Le langage le plus connu pour le machine learning est étroitement intégré à la science des données, c’est pourquoi il est devenu le langage préféré des data scientists. Cependant, si vous avez une expérience en analyse statistique ou en analyse de données, R est spécifiquement adapté à vos besoins.

Les développeurs front-end ont généralement des connaissances en JavaScript, ce qui le rend plus utile pour le machine learning. Les ingénieurs en électronique et informatique choisissent généralement C/C++ par rapport à d’autres langages, et ils évitent spécifiquement JavaScript, Java et R.

Le logiciel moins connu, Java, peut être un choix privilégié pour les développeurs d’applications de bureau qui créent des applications frontales en raison de son efficacité avec les applications orientées entreprise. Si vous travaillez pour une entreprise de taille importante, il est possible qu’ils vous conseillent d’étudier Java. Il est moins courant que ceux qui commencent tout juste leur processus d’apprentissage automatique choisissent Java par eux-mêmes.

Comme vous pouvez le constater dans cet article, il faut beaucoup de considérations pour choisir le bon langage de machine learning. Il n’est pas facile de dire qu’un langage est “le meilleur”. Tout dépend de vos connaissances dans le domaine, de votre expérience professionnelle et des applications que vous utilisez. Mais les langages les plus populaires tels que Python, C++, Java et R doivent toujours être pris en considération en premier.

Les 5 meilleurs langages de machine learning pour la programmation

En 2019, GitHub a réalisé une enquête sur les dix principaux langages de programmation pour le machine learning utilisés sur leur plateforme. En plus de R, Java et C++, nous avons sélectionné cinq de nos langages préférés pour les étudier plus en profondeur.

R pour le machine learning

Qu’est-ce que R ?

R est un langage fonctionnel couramment utilisé pour l’analyse de données et la visualisation. Il est très apprécié des statisticiens, des scientifiques et d’autres membres de la communauté de recherche. Il est dérivé d’un langage plus ancien appelé S et a été initialement développé dans les années 90 par l’Université d’Auckland en Nouvelle-Zélande. Le langage a évolué depuis et prend désormais en charge la programmation orientée objet (un concept essentiel, notamment en machine learning).

Le fait que R soit si populaire auprès des statisticiens est l’une des principales raisons pour lesquelles il est également très apprécié dans la communauté du ML. L’un des principaux avantages de R est le grand nombre de programmes d’extension créés par les utilisateurs, qui permettent d’utiliser des techniques spéciales pour l’analyse statistique. Il existe plus de 15 000 extensions disponibles via CRAN (le réseau d’archives R).

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Comment utilise-t-on R dans le machine learning ?

Dans le domaine du machine learning, R peut être utilisé en complément d’autres langages. Cependant, il est également utilisé en tant qu’outil autonome pour des applications telles que l’analyse des sentiments. R est largement utilisé dans des domaines tels que la bio-ingénierie (conception et test d’équipements médicaux), la bio-informatique (analyse de grandes quantités de données biochimiques) et l’écologie. Il convient également à toute tâche qui repose fortement sur les statistiques.

Il existe toute une gamme d’applications R conçues pour accélérer les tâches intensives de machine learning qui nécessitent beaucoup de données. Par exemple, le package “caret” (Classification and Regression Training) permet de créer plus simplement des modèles prédictifs. “Randomforest” permet de créer des algorithmes de forêts aléatoires à partir d’arbres de décision. De plus, des applications telles que “Ggplot2” et “Plotly” sont excellentes pour la visualisation des données.

C++ pour le support du machine learning

Qu’est-ce que C++ ?

C++ est un langage de programmation orienté objet et polyvalent. Il a été développé dans les années 80 en tant que “langage système” (pour développer des architectures système). Il est difficile à maîtriser mais s’est avéré utile pour les tâches nécessitant des performances élevées. Aujourd’hui, il est utilisé pour créer des jeux vidéo, des applications de bureau, voire pour programmer des robots spatiaux martiens. C’est assez impressionnant !

C++ a de nombreuses applications, principalement parce qu’il s’agit d’un langage de bas niveau. Cela signifie qu’il peut communiquer avec des ordinateurs qui sont proches du code qu’ils écrivent (les alternatives étant un langage abstrait de plus haut niveau comme Python, plus facile à apprendre mais plus lent à exécuter). Étant donné que c’est un langage de bas niveau, C++ présente une courbe d’apprentissage abrupte. Cependant, c’est un excellent outil pour la manipulation de la mémoire. La vitesse est ici cruciale.

Comment utilise-t-on C++ dans le machine learning ?

En ce qui concerne le machine learning, les utilisateurs de C++ peuvent modifier les algorithmes et gérer les ressources à une échelle granulaire. C’est la raison pour laquelle il est si bien adapté à des applications telles que l’intelligence artificielle, où la vitesse est essentielle pour l’analyse de grands ensembles de données. L’inconvénient peut être que C++ n’est pas idéal pour le prototypage rapide. Cependant, c’est un choix incontournable pour les analystes de données et les experts en machine learning.

Étant donné que C++ offre un contrôle précis des performances, il est populaire dans des domaines tels que le jeu vidéo et la robotique, qui nécessitent une grande réactivité. Ce sont également des domaines dans lesquels le machine learning progresse rapidement. De plus, C++ dispose de nombreuses bibliothèques sophistiquées dédiées au machine learning et à l’intelligence artificielle. Cela inclut le framework de deep learning Caffe, la bibliothèque de réseaux neuronaux DyNet, ainsi que Shogun, une bibliothèque open source de machine learning qui propose de nombreux modèles à explorer.

Java pour le support du machine learning

Qu’est-ce que Java ?

Tout comme C++, Java est un langage de programmation orienté objet. Sa syntaxe est similaire à celle de C++, bien qu’elle soit moins complexe au niveau élémentaire. Java est également un langage polyvalent. Il est utilisé pour développer des applications qui s’exécutent sur toutes les plateformes grâce à sa machine virtuelle Java (une sorte d’émulateur de systèmes). Il est couramment utilisé pour créer des applets pour les sites web, ainsi que des systèmes d’entreprise et des applications à grande échelle pour Android.

Java possède une longue histoire dans le domaine professionnel. Ses utilisateurs étaient traditionnellement employés dans les institutions financières et le secteur de l’entreprise. Aujourd’hui, la technologie est largement utilisée dans des domaines tels que la cybersécurité, les réseaux et la prévention de la fraude. De nombreuses personnes utilisent Java pour effectuer du machine learning parce qu’elles l’ont utilisé dans des projets d’entreprise pour le développement.

Comment utilise-t-on Java dans le machine learning ?

Java est extrêmement polyvalent. Cela le rend idéal pour le développement de gros algorithmes de machine learning complexes. De nombreux frameworks de big data, tels que Hadoop, Hive et Spark (utilisés pour créer du machine learning), sont également basés sur Java. Sa machine virtuelle Java permet aux utilisateurs de développer rapidement des outils de machine learning et de les déployer rapidement. De plus, il est facile à utiliser. C’est pourquoi des géants de la technologie comme Twitter, LinkedIn et Facebook utilisent tous Java pour gérer de grandes quantités de données.

Java dispose de nombreux outils et bibliothèques de machine learning. Weka en est un exemple. Il s’agit d’un environnement de travail Java pour l’analyse de données, la modélisation prédictive et la visualisation des données. Il fait partie du framework Massive Online Analysis (MOA), utilisé pour l’exploration des flux de données, et propose des algorithmes de machine learning pour la classification, la régression, le regroupement, etc. Vous pouvez en savoir plus sur la régression et la classification pour prédire les analyses dans cet article de blog.

JavaScript pour le support du machine learning

Qu’est-ce que JavaScript ?

Contrairement aux langages que nous avons examinés précédemment, JavaScript est un langage de haut niveau. Cela signifie que sa syntaxe est plus facile à comprendre, ce qui le rend plus facile à apprendre. JavaScript a été initialement conçu comme un langage de script sous-jacent. Il s’est depuis développé en un langage de programmation polyvalent que l’on retrouve souvent dans les navigateurs, notamment dans les messages contextuels et les horloges en direct.

Bien que JavaScript soit idéal pour le travail côté client (front-end), il fonctionne également côté serveur (back-end). Dans ce cas, il est généralement utilisé comme une API pour des applications développées dans des langages qui n’ont pas les mêmes capacités de haut niveau que JavaScript. Au cas où vous vous poseriez la question, JavaScript n’a aucun lien avec Java ! Ils ont des principes de conception différents et sont exploités par différentes organisations. Il est bon de le savoir !

Comment utilise-t-on JavaScript dans le machine learning ?

Bien que JavaScript ne soit pas aussi rapide qu’un langage de bas niveau, les applications web peuvent être utiles pour le ML. Par exemple, il est courant pour les développeurs d’intégrer les résultats d’algorithmes de machine learning dans des tableaux de bord pour des applications web. Cependant, il n’est pas adapté aux tâches qui nécessitent beaucoup de calculs. Bien que le ML nécessite souvent des quantités importantes de données, JavaScript dispose de capacités mathématiques assez basiques.

Cependant, de plus en plus de logiciels de machine learning en JavaScript voient le jour. Par exemple, math.js offre au langage une plus grande flexibilité mathématique et des capacités de calcul améliorées. Il prend également en charge des programmes développés pour d’autres langages, comme TensorFlow.js (initialement développé pour Python). Cela permet aux programmeurs JavaScript d’utiliser ou de reconfigurer des modèles de ML existants, ainsi que de développer de nouveaux modèles. De plus, il existe des bibliothèques de réseaux neuronaux tels que Synaptic (qui reproduit les fonctions du cerveau) et des logiciels de traitement d’images tels qu’OpenCV.js. Gardez un œil sur cet espace, car JavaScript ne va nulle part !

Python pour le machine learning

Qu’est-ce que Python ?

Ne laissant personne de côté, voici Python. Langage de programmation polyvalent de haut niveau, Python est un langage simple à apprendre. La popularité de Python a augmenté ces dernières années, le plaçant devant C++ dans des domaines tels que l’analyse de données et le machine learning. Sa syntaxe simple et sa rapidité d’apprentissage en font un langage facile à apprendre, idéal pour le prototypage rapide.

Étant donné que Python est un langage de haut niveau (comme JavaScript), il s’exécute plus lentement que de nombreux autres langages. Cependant, il compense cela avec une multitude de bibliothèques couvrant tout, des jeux vidéo aux effets spéciaux, en passant par l’intelligence artificielle, l’analyse de données et le machine learning. Même si vous utilisez déjà un autre langage plus complexe, il est toujours intéressant d’apprendre Python. Sa rapidité et sa polyvalence en font une corde supplémentaire à votre arc. Si vous envisagez d’ajouter le langage Python à votre arsenal, consultez nos meilleures suggestions pour apprendre Python.

Comment utilise-t-on Python dans le machine learning ?

Python est un outil essentiel utilisé à la fois pour les données et le machine learning. Avec sa rapidité d’apprentissage et ses larges applications, c’est le langage le plus adapté aux débutants. En machine learning, Python est un outil similaire à Java, mais il est souvent utilisé dans des domaines plus scientifiques et moins axés sur l’entreprise, tels que l’analyse de données, l’analyse des sentiments ou le traitement naturel du langage. La popularité de Python au cours des dernières années est directement liée à l’évolution du langage et de la science des données. Ils sont aujourd’hui presque symbiotiques.

L’atout majeur de Python est l’index des packages Python (Python Package Index). Il contient des milliers de bibliothèques de code spécialement conçues pour soutenir le domaine du machine learning. TensorFlow permet aux débutants comme aux experts de développer des algorithmes de ML avec peu d’effort.

Keras est une bibliothèque de réseaux neuronaux extrêmement populaire. NLTK (Natural Language Toolkit) est idéal pour travailler avec des données linguistiques. Bien que Python ne soit pas le programme le plus efficace, pour ceux qui s’intéressent à la science informatique et au ML, il est la norme pour le ML.

En conclusion Dans cet article, nous avons examiné l’importance de la programmation dans le domaine du machine learning. Nous avons constaté qu’il n’existe pas de langage de programmation “meilleur”, mais certains sont mieux adaptés aux tâches du machine learning que d’autres. Nous savons maintenant :

  • Le machine learning est la science des algorithmes permettant aux ordinateurs d’apprendre sans intervention humaine.
  • Le ML a de nombreuses applications, de l’analyse du langage naturel aux réseaux neuronaux, en passant par la vision par ordinateur, l’analyse prédictive, etc.
  • Les langages de bas niveau (comme R, C++ ou Java) offrent des vitesses plus rapides, mais ils sont plus difficiles à maîtriser.
  • Les langages de haut niveau (comme JavaScript et Python) sont plus faciles à apprendre, mais ils sont plus lents à exécuter.
  • Python est un langage essentiel utilisé à la fois pour les données et le machine learning. Avec sa rapidité d’apprentissage et ses applications étendues, c’est le langage le plus adapté aux débutants.
  • Cependant, le meilleur langage de programmation dépend du problème que vous souhaitez résoudre, de vos connaissances et de votre expérience en programmation. Ne vous limitez pas !

Le machine learning est l’un des parcours professionnels fascinants que vous pouvez explorer une fois que vous avez acquis les bases de l’analyse de données.