5 Καλύτερες Γλώσσες Προγραμματισμού για Μηχανική Μάθηση

Μια γλώσσα μηχανικής μάθησης πρέπει να αξιολογείται ως μέρος ενός οικοσυστήματος: βιβλιοθήκες, στόχοι ανάπτυξης, αριθμητική απόδοση, εργαλεία ανάπτυξης και οι ικανότητες που υπάρχουν ήδη στην ομάδα έχουν μεγαλύτερη σημασία από τη σύνταξη μόνο. Τα περισσότερα συστήματα παραγωγής χρησιμοποιούν περισσότερες από μία γλώσσες σε έρευνα, εκπαίδευση, εξυπηρέτηση και ενοποίηση εφαρμογών.

Αυτή η λίστα προτεραιοποιεί γλώσσες με ενεργά οικοσυστήματα μηχανικής μάθησης και πρακτικούς ρόλους σε τρέχοντα έργα. Η Python παραμένει το προεπιλεγμένο σημείο εκκίνησης, αλλά η R, η Julia, η C++ και η Java λύνουν προβλήματα που η Python μπορεί να μην χειρίζεται τόσο καλά.

Καλύτερες Γλώσσες Προγραμματισμού για Μηχανική Μάθηση Συγκριτικά

5 Καλύτερες Γλώσσες Προγραμματισμού για Μηχανική Μάθηση

1. Python

Η Python είναι η τυπική διεπαφή για τη σύγχρονη μηχανική μάθηση επειδή συνδυάζει αναγνώσιμο κώδικα με εκτενείς βιβλιοθήκες για προετοιμασία δεδομένων, μοντελοποίηση, αξιολόγηση, οπτικοποίηση και εξυπηρέτηση. Οι ερευνητές μπορούν να μετακινούνται από σημειωματάρια σε APIs που προσανατολίζονται στην παραγωγή χωρίς να αλλάζουν την εννοιολογική ροή εργασίας.

Το περιβάλλον εκτέλεσής της δεν είναι το ταχύτερο για κάθε εργασία, αλλά οι λειτουργίες που είναι κρίσιμες για την απόδοση υλοποιούνται συνήθως σε μεταγλωττισμένες βιβλιοθήκες κάτω από την Python. Ο μεγαλύτερος κίνδυνος είναι η πολυπλοκότητα των εξαρτήσεων και η πολυπλοκότητα του περιβάλλοντος, που απαιτεί πειθαρχημένη συσκευασία, δοκιμή και έλεγχο εκδόσεων.

Επισκεφθείτε την Python

2. R

Η R είναι ιδιαίτερα ισχυρή για στατιστική ανάλυση, εξερευνητική μοντελοποίηση και αναπαραγώγιμη έρευνα. Το οικοσύστημα πακέτων της καλύπτει κλασική στατιστική, πρόβλεψη, βιοστατιστική και εξειδικευμένες αναλυτικές μεθόδους, ενώ σημειωματάρια και εργαλεία αναφοράς βοηθούν στην σύνδεση του κώδικα με μια ελέγξιμη αφήγηση.

Δεν είναι συνήθως επιλεγμένη ως η κύρια γλώσσα για backend εφαρμογών ή μεγάλων υπηρεσιών παραγωγής. Οι ομάδες συχνά ζευγαρώνουν την R με Python, SQL ή ένα επίπεδο υπηρεσίας όταν τα μοντέλα πρέπει να μεταφερθούν από την ανάλυση σε λειτουργικά προϊόντα.

Επισκεφθείτε την R

3. Julia

Η Julia σχεδιάστηκε για να συνδυάσει διαδραστικό προγραμματισμό υψηλού επιπέδου με απόδοση που είναι πιο κοντά σε μεταγλωττισμένες γλώσσες. Είναι ελκυστική για επιστημονική μηχανική μάθηση, βελτιστοποίηση, προσομοίωση και προσαρμοσμένες αριθμητικές μεθόδους όπου οι ερευνητές θέλουν να εκφράσουν αλγορίθμους απευθείας χωρίς να ξαναγράψουν τη διαδρομή κώδικα που είναι κρίσιμη για την απόδοση σε μια άλλη γλώσσα.

Το οικοσύστημα είναι μικρότερο από αυτό της Python και η ωρίμανση των πακέτων ποικίλλει ανά τομέα. Είναι καλύτερα να υιοθετηθεί όπου το μοντέλο απόδοσης ή τα επιστημονικά εργαλεία παρέχουν ένα συγκεκριμένο πλεονέκτημα, όχι απλώς ως αντικατάσταση για μια καθιερωμένη στοίβα.

Επισκεφθείτε την Julia

4. C++

Η C++ είναι κεντρική στην υποδομή κάτω από πολλά πλαίσια μηχανικής μάθησης και είναι μια πρακτική επιλογή για συμπερασμό χαμηλής καθυστέρησης, ενσωματωμένα συστήματα, ρομποτική και προσαρμοσμένους χειριστές. Προσφέρει άμεσο έλεγχο στη μνήμη, ταυτόχρονη εκτέλεση και διεπαφές υλικού όταν η προβλέψιμη απόδοση έχει σημασία.

Αυτός ο έλεγχος αυξάνει το κόστος ανάπτυξης και ασφάλειας. Οι περισσότερες ομάδες δεν πρέπει να κατασκευάζουν κανονική πειραματική εργασία στη C++; είναι καλύτερα να χρησιμοποιηθεί για συστατικά που είναι ευαίσθητα στην απόδοση με αυστηρά τεστ και μια υψηλότερη διεπαφή για ερευνητές ή προγραμματιστές εφαρμογών.

Επισκεφθείτε την C++

5. Java

Η Java παραμένει σχετική όταν η μηχανική μάθηση πρέπει να ταιριάζει σε ένα καθιερωμένο περιβάλλον JVM. Υποστηρίζει ώριμη αρχιτεκτονική υπηρεσιών, ισχυρά εργαλεία, προβλέψιμη ανάπτυξη και στενή ολοκλήρωση με πλατφόρμες όπως το Apache Spark και συστήματα επιχειρηματικών δεδομένων.

Η αιχμή της έρευνας μοντέλων συνήθως εμφανίζεται στην Python πρώτα, οπότε οι ομάδες Java συχνά εκπαιδεύουν μοντέλα σε άλλα περιβάλλοντα και χρησιμοποιούν εξαγόμενα μοντέλα ή υπηρεσίες συμπερασμού. Είναι ισχυρότερη ως γλώσσα ενοποίησης παραγωγής παρά ως το προεπιλεγμένο περιβάλλον για πειραματισμό με νέες αρχιτεκτονικές.

Επισκεφθείτε την Java

Τελικές Σκέψεις για Γλώσσες Προγραμματισμού Μηχανικής Μάθησης

Python είναι η καλύτερη προεπιλογή για τις περισσότερες ομάδες επειδή το οικοσύστημα της καλύπτει εργασία δεδομένων, ανάπτυξη μοντέλων και ανάπτυξη. Η R είναι το ισχυρότερο στατιστικό περιβάλλον εργασίας, ενώ η Julia είναι ελκυστική για επιστημονική και αριθμητική εργασία.

Επιλέξτε C++ όταν η καθυστέρηση, η μνήμη ή ο έλεγχος υλικού δικαιολογούν την πρόσθετη επιβάρυνση μηχανικής, και Java όταν τα μοντέλα πρέπει να ενοποιηθούν καθαρά με ένα JVM-κεντρικό περιβάλλον παραγωγής. Η σωστή αρχιτεκτονική χρησιμοποιεί συχνά δύο ή περισσότερες από αυτές τις γλώσσες αντί να αναγκάζει μια γλώσσα σε κάθε στρώση.