10 populairste talen voor AI en machine learning

Met de groeiende populariteit van data science, neemt ook de vraag naar ontwikkelaars met kennis in machine learning en artificiële intelligentie toe. Deze programmeertalen zullen daarom in 2020 alleen maar verder aan belang winnen.

Hoewel het nog erg vaak bij experimenten blijft, kijken bedrijven steeds meer naar data science om de business te ondersteunen. Daarmee neemt ook de vraag toe naar ontwikkelaars, die de kennis en vaardigheden hebben om met AI en machine learning aan de slag te gaan.

Een andere indicatie is de groei van gerelateerde projecten op GitHub. Repositories rond ‘deep learning’, ‘natural language processing’ en ‘machine learning zijn in de afgelopen jaren almaar populairder geworden, naarmate ook het aantal communities dat zich op data science toelegt, is gegroeid. Het gebruik van Jupyter Notebooks op het platform is bovendien sinds 2016 elk jaar verdubbeld.

Ook de groeiende populariteit en het toenemend belang van programmeertalen voor data science laat zich duidelijk voelen, zowel op GitHub als binnen de ontwikkelaarsgemeenschap in het algemeen. Dit zijn de tien belangrijkste programmeertalen voor machine learning en AI om in 2020 naar uit te kijken:

  1. Python is ondertussen uitgegroeid tot de tweede populairste taal op GitHub en groeit zodanig snel dat het in 2020 wel eens JavaScript van de troon zou kunnen stoten.
  2. R wordt voornamelijk ingezet voor dataverwerking en statistische toepassingen. Onder meer Facebook en Google gebruiken de taal voor het maken van beslissingsbomen in machine learning.
  3. SAS is niet opensource, maar biedt een stabiel platform en geeft desondanks toegang tot een breed scala aan libraries. Net als R is het vooral geschikt voor statistische analyse.
  4. Java werd dan wel door Python van de tweede plaats gestoten op GitHub, maar zijn rol is nog niet uitgespeeld. De taal wordt gebruikt voor back-endsystemen en applicaties, en maakt portabiliteit tussen systemen mogelijk.
  5. JavaScript heeft zijn eerste plaats te danken aan de sleutelrol voor webontwikkeling, maar het is ook de taal achter repositories voor machine learning, zoals Flappy Learning en AI-Blocks.
  6. TensorFlow komt uit de stal van Google en wordt gebruikt om verschillende applicaties van de internetreus te ondersteunen. Het is met name geschikt voor dataverwerking op grote schaal en ondersteunt distributed computing voor het trainen van neurale netwerken.
  7. SQL speelt een rol voor het query’en en bewerken van data die worden bewaard in een relationele database. Vooral in grote databases helpt het de verwerkingstijd in te korten, wat voor data science van belang is.
  8. Scala is een dataplatform dat wordt gebruikt voor de verwerking van big data en analyse met algoritmes op basis van machine learning. De taal wordt onder meer gebruikt voor Apache Spark.
  9. Julia is een relatieve nieuwkomer, maar wint snel aan belang. Het is een eenvoudige en snelle taal, die geschikt is voor geavanceerde wiskundige berekeningen.
  10. Prolog is ten slotte een efficiënt framework voor pattern matching, auto-backtracking en het organiseren van data in boomstructuren. Dat maakt het uitermate geschikt voor het ontwerpen van systemen voor AI en machine learning.