Jaký je nejlepší jazyk pro strojové učení? (říjen 2026)

Pokud teprve začínáte v oblasti strojového učení (ML) nebo pokud chcete obnovit své dovednosti, můžete se ptát, jaký je nejlepší jazyk k použití. Výběr správného jazyka pro strojové učení může být obtížný, zejména proto, že existuje tolik skvělých možností.

Existuje úžasných 700+ programovacích jazyků v širokém použití a každý z nich má své vlastní výhody a nevýhody. Pokud teprve začínáte svou kariéru jako inženýr strojového učení, s časem zjistíte, které programovací jazyky jsou nejlepší pro konkrétní obchodní problémy, které se snažíte řešit.

Než se ponoříme do nejlepších jazyků pro strojové učení, prozkoumejme tento koncept.

Co je strojové učení?

Bez přílišného detailu je strojové učení podmnožinou umělé inteligence, která poskytuje počítačovým systémům schopnost automaticky se učit a dělat předpovědi na základě dat. Tyto předpovědi se mohou značně lišit v závislosti na konkrétním použití.

V oblasti strojového učení specialista na strojové učení nemusí psát všechny kroky nezbytné pro řešení problému, protože počítač je schopen „se učit“ analýzou vzorců v datech. Model může poté zobecnit vzorce na nová data.

Pro další čtení o strojovém učení doporučuji podívat se na náš článek „Co je strojové učení?”

Nejoblíbenější jazyk pro strojové učení: Python

Než se ponoříme do různých jazyků pro strojové učení, je důležité uznat, že neexistuje jeden „nejlepší“ jazyk. Každý z nich má své vlastní výhody, nevýhody a specifické schopnosti. Velmi závisí na tom, co se snažíte postavit, a na vašem pozadí.

S tím řečeno, nejpopulárnějším jazykem pro strojové učení je bezpochyby Python. Asi 57% specialistů na data a vývojářů strojového učení se spoléhá na Python a 33% ho upřednostňuje pro vývoj.

Rámce Pythonu se značně vyvinuly v posledních letech, což zvýšilo jeho schopnosti s hlubokým učením. Byla vydána špičková knihovna jako TensorFlow a různé další.

Více než 8,2 milionu vývojářů po celém světě se spoléhá na Python pro kódování a existuje dobrý důvod pro to. Je to oblíbená volba pro analýzu dat, vědu o datech, strojové učení a umělou inteligenci. Jeho rozsáhlý ekosystém knihoven umožňuje specialistům na strojové učení přístup, manipulaci, transformaci a zpracování dat s lehkostí. Také nabízí nezávislost na platformě, méně složitosti a lepší čitelnost.

Vestavěné knihovny a balíčky poskytují základní kód, což znamená, že inženýři strojového učení nemusí začínat psát od začátku. A protože strojové učení vyžaduje nepřetržité zpracování dat, vestavěné knihovny a balíčky Pythonu pomáhají s téměř každým úkolem. To vše vede ke snížení doby vývoje a zlepšení produktivity při práci se složitými aplikacemi strojového učení.

Někteří z největších technologických gigantů, jako Google (GOOGL ), Instagram, Facebook (META ), Dropbox (DBX ), Netflix , Walt Disney (DIS ), YouTube, Uber a Amazon (AMZN ), preferují Python jako svůj programovací jazyk.

Zatímco Python jasně vyniká jako nejpopulárnější jazyk, existují i další, které je třeba zvažovat. Pět nejpopulárnějších jazyků jsou Python, R, C/C++, Java a JavaScript. Druhý nejoblíbenější jazyk po Pythonu je obvykle považován za C/C++. Java je hned za ním a zatímco Python je často srovnáván s R, ve skutečnosti si z hlediska popularity nekonkurují. V průzkumech mezi datovými vědci R často dosahuje nejnižšího poměru upřednostňování k používání z těchto pěti jazyků. JavaScript je často umístěn na konci seznamu.

Zatímco nejsou tak populární jako pět nejlepších, existují i další jazyky, které specialisté na strojové učení používají a které je třeba zvažovat, jako je Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave a SAS.

Výběr na základě vaší aplikace

Při výběru nejlepšího jazyka pro strojové učení je nejdůležitějším faktorem zvažovat typ projektu, na kterém budete pracovat, nebo vaše konkrétní aplikace.

Pokud se chcete věnovat analýze sentimentu, vaše nejlepší volba by pravděpodobně byla Python nebo R, zatímco jiné oblasti, jako je síťová bezpečnost a detekce podvodů, by měly větší prospěch z Javy. Jedním z důvodů je, že algoritmy pro síťovou bezpečnost a detekci podvodů jsou často používány velkými organizacemi a tyto organizace obvykle preferují Java pro vnitřní vývojové týmy.

Když se jedná o méně podnikové oblasti, jako je zpracování přirozeného jazyka (NLP) a analýza sentimentu, Python nabízí snadnější a rychlejší řešení pro stavbu algoritmů díky své velké sbírce specializovaných knihoven.

Co se týče C/C++, tento jazyk je často používán pro umělou inteligenci ve hrách a robotice. Jazyk pro strojové učení nabízí vysokou úroveň kontroly, výkonu a efektivity díky svým vysoce sofistikovaným knihovnám AI.

R začíná být známý v oblastech bioinženýrství a bioinformatiky a dlouho se používá v biomedicínské statistice uvnitř i vně akademie. Ale pokud mluvíme o vývojářích nových v oblasti datové vědy a strojového učení, JavaScript je často preferován.

Jazyk je sekundární k dovednostem

Při vstupu do světa strojového učení a výběru jazyka je důležité uznat, že jazyk, který se naučíte, je sekundární k ovládnutí základních konceptů strojového učení. Jinými slovy, budete muset kultivovat základní dovednosti v oblasti analýzy dat.

Pokud nemáte základní znalosti statistiky, hlubokého učení, systémových procesů a designu, bude velmi obtížné vybrat správné modely nebo řešit složité problémy strojového učení.

Pokud jste noví v datové vědě a strojovém učení, pak by Python měl být na vrcholu vašeho seznamu. Jak jsme již diskutovali, Python je syntakticky přímočarý a snazší se učit než ostatní jazyky. Ale pokud jste již zkušený programátor s lety zkušeností, zejména zkušenostmi s určitým jazykem, pak by mohlo být lepší zůstat u toho, co už znáte.

Existují některé základní dovednosti strojového učení, které vám usnadní výběr jazyka. Některé z těchto dovedností zahrnují inženýrské dovednosti softwaru, dovednosti datové vědy, dovednosti hlubokého učení, dynamické programování a zpracování audio a video.

Pokud je vaše profesionální pozadí silně spojeno s datovou vědou, je pravděpodobně lepší upřednostnit Python. Nejoblíbenější jazyk pro strojové učení je silně integrován s datovou vědou, což je důvod, proč se stal jazykem číslo jedna pro datové vědce. Ale pokud je vaše pozadí spojeno s analýzou dat a statistikou, R je silně přizpůsoben vám.

Vývojáři front-endu často mají existující zkušenosti s JavaScriptem, což usnadňuje jeho použití pro strojové učení. Inženýři výpočetní techniky a elektroniky často volí C/C++ před ostatními jazyky a specificky se vyhýbají JavaScriptu, Javě a R.

Méně populární jazyk, Java, je upřednostňován vývojáři front-endu desktopových aplikací díky své efektivitě pro podnikové aplikace. Pokud pracujete pro velkou podnikovou firmu, společnost vám možná řekne, abyste se naučili Java. Je méně běžné, že začínající vývojáři strojového učení sami zvolí Java.

Jak můžete vidět z tohoto článku, existuje mnoho faktorů, které vstupují do výběru nejlepšího jazyka pro strojové učení. Není to tak jednoduché, jako jeden „nejlepší“ jazyk. Závisí to na vašich zkušenostech, profesionálním pozadí a aplikacích. Ale populární jazyky, jako je Python, C++, Java a R, by vždy měly být zvažovány jako první.