Ποια είναι η Καλύτερη Γλώσσα για τον Μαθηματικό Μάθηση; (%%currentmonth%% %%currentyear%%)

Εάν μόλις ξεκινάτε στον τομέα της μαθηματικής μάθησης (ML), ή εάν ψάχνετε να ανανεώσετε τις δεξιότητές σας, μπορεί να αναρωτηθείτε ποια είναι η καλύτερη γλώσσα για να χρησιμοποιήσετε. Η επιλογή της σωστής γλώσσας μαθηματικής μάθησης μπορεί να είναι δύσκολη, ιδιαίτερα επειδή υπάρχουν τόσο πολλές εξαιρετικές επιλογές. 

Υπάρχουν πάνω από 700 γλώσσες προγραμματισμού σε ευρεία χρήση, και κάθε μια έχει τα δικά της πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα. Εάν μόλις ξεκινάτε την καριέρα σας ως μηχανικός μαθηματικής μάθησης, με τον καιρό θα ανακαλύψετε ποιες είναι οι καλύτερες γλώσσες προγραμματισμού για τα συγκεκριμένα επιχειρηματικά προβλήματα που προσπαθείτε να λύσετε. 

Πριν καταδύσουμε στις καλύτερες γλώσσες μαθηματικής μάθησης, ας εξερευνήσουμε την έννοια. 

Τι είναι η Μαθηματική Μάθηση; 

Χωρίς να μπαίνουμε σε πολλές λεπτομέρειες, η μαθηματική μάθηση είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης που παρέχει στους υπολογιστικούς συστήματα την ικανότητα να μάθουν αυτόματα και να κάνουν προβλέψεις με βάση τα δεδομένα. Αυτές οι προβλέψεις possono να ποικίλλουν πολύ ανάλογα με την συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης. 

Στον τομέα της μαθηματικής μάθησης, ένας ειδικός μαθηματικής μάθησης δεν χρειάζεται να γράψει όλα τα βήματα που απαιτούνται για να λυθεί ένα πρόβλημα, επειδή ο υπολογιστής είναι ικανός να “μάθει” αναλύοντας μοτίβα μέσα στα δεδομένα. Το μοντέλο μπορεί τότε να γενικεύσει τα μοτίβα σε νέα δεδομένα. 

Για περαιτέρω ανάγνωση σχετικά με τη μαθηματική μάθηση, σας συνιστώ να δείτε το άρθρο μας “Τι είναι η Μαθηματική Μάθηση;” 

Πιο Δημοφιλής Γλώσσα Μαθηματικής Μάθησης: Python

Πριν καταδύσουμε στις διαφορετικές γλώσσες μαθηματικής μάθησης, είναι σημαντικό να αναγνωρίσουμε ότι δεν υπάρχει πραγματικά μια “καλύτερη” γλώσσα. Κάθε μια έχει τα δικά της πλεονεκτήματα, μειονεκτήματα και ιδιαίτερες ικανότητες. Εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από το τι προσπαθείτε να κατασκευάσετε και το ιστορικό σας. 

Με αυτά τα δεδομένα, η πιο δημοφιλής γλώσσα μαθηματικής μάθησης, χωρίς αμφιβολία, είναι η Python. Περίπου το 57% των επιστημόνων δεδομένων και των dévelopτερς μαθηματικής μάθησης βασίζονται στη Python, και το 33% την προτιμούν για ανάπτυξη. 

Τα frameworks της Python έχουν εξελιχθεί σημαντικά τα τελευταία χρόνια, γεγονός που έχει αυξήσει τις ικανότητές της στη βαθιά μάθηση. Υπήρξε η κυκλοφορία κορυφαίων βιβλιοθηκών όπως η TensorFlow και πολλών άλλων. 

Περισσότεροι από 8,2 εκατομμύρια dévelopτερς σε όλο τον κόσμο βασίζονται στη Python για κωδικοποίηση, και υπάρχει ένας καλός λόγος για αυτό. Είναι η αγαπημένη επιλογή για ανάλυση δεδομένων, επιστήμη δεδομένων, μαθηματική μάθηση και τεχνητή νοημοσύνη. Το τεράστιο οικοσύστημα βιβλιοθηκών της επιτρέπει στους praktίκους της μαθηματικής μάθησης να έχουν πρόσβαση, να χειρίζονται, να μετατρέπουν και να επεξεργάζονται δεδομένα με ευκολία. Επίσης, προσφέρει ανεξαρτησία πλατφόρμας, λιγότερη πολυπλοκότητα και καλύτερη αναγνωσιμότητα. 

Οι ενσωματωμένες βιβλιοθήκες και πακέτα παρέχουν βασικό κώδικα, γεγονός που σημαίνει ότι οι μηχανικοί μαθηματικής μάθησης δεν χρειάζεται να αρχίσουν να γράφουν από την αρχή. Και既然 η μαθηματική μάθηση απαιτεί συνεχείς επεξεργασίες δεδομένων, οι ενσωματωμένες βιβλιοθήκες και πακέτα της Python βοηθούν με σχεδόν κάθε εργασία. Όλα αυτά οδηγούν σε μειωμένο χρόνο ανάπτυξης και βελτίωση της παραγωγικότητας όταν εργάζεστε με σύνθετες εφαρμογές μαθηματικής μάθησης. 

Ορισμένοι από τους μεγαλύτερους τεχνολογικούς γίγαντες όπως η Google, το Instagram, το Facebook, το Dropbox, το Netflix, η Walt Disney, το YouTube, η Uber και η Amazon προτιμούν τη Python ως γλώσσα προγραμματισμού. 

Ενώ η Python ξεχωρίζει σαφώς ως η πιο δημοφιλής γλώσσα, υπάρχουν πολλές άλλες που πρέπει να ληφθούν υπόψη. Οι πέντε πρώτες είναι Python, R, C/C++, Java και JavaScript. Η δεύτερη πιο δημοφιλής γλώσσα μετά την Python είναι συνήθως η C/C++. Η Java ακολουθεί κοντά, και ενώ η Python συχνά συγκρίνεται με την R, δεν ανταγωνίζονται πραγματικά σε όρους δημοτικότητας. Σε έρευνες που αφορούν επιστήμονες δεδομένων, η R έχει συχνά επιτύχει το χαμηλότερο ποσοστό προτεραιότητας προς χρήση μεταξύ των πέντε γλωσσών. Το JavaScript τοποθετείται συχνά στο κάτω μέρος της λίστας.

Ενώ δεν είναι τόσο δημοφιλής όσο οι πέντε πρώτες, υπάρχουν διάφορες άλλες γλώσσες που χρησιμοποιούν οι praktίκoi της μαθηματικής μάθησης και αξίζει να ληφθούν υπόψη, όπως η Julia, η Scala, η Ruby, η MATLAB, η Octave και η SAS. 

Επιλογή Βασισμένη στην Εφαρμογή σας

Όταν επιλέγετε τη καλύτερη γλώσσα για τη μαθηματική μάθηση, το πιο σημαντικό είναι να λάβετε υπόψη τον τύπο του έργου που θα εργαστείτε, ή τις συγκεκριμένες εφαρμογές σας. 

Εάν ψάχνετε να εργαστείτε στην ανάλυση συναισθήματος, η καλύτερη επιλογή σας θα ήταν πιθανότατα η Python ή η R, ενώ σε άλλες περιοχές όπως η ασφάλεια δικτύου και η ανίχνευση απάτης θα ωφεληθούν περισσότερο από την Java. Ένας από τους λόγους πίσω από αυτό είναι ότι οι αλγόριθμοι ασφάλειας δικτύου και ανίχνευσης απάτης χρησιμοποιούνται συχνά από μεγάλες οργανώσεις, και αυτές είναι συνήθως οι ίδιες όπου η Java προτιμάται για τις εσωτερικές ομάδες ανάπτυξης. 

Όταν πρόκειται για περιοχές που δεν εστιάζονται τόσο στην επιχείρηση, όπως η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) και η ανάλυση συναισθήματος, η Python προσφέρει μια πιο εύκολη και ταχύτερη λύση για την κατασκευή αλγορίθμων χάρη στη μεγάλη συλλογή ειδικών βιβλιοθηκών. 

Όσον αφορά την C/C++, η γλώσσα χρησιμοποιείται συχνά για την τεχνητή νοημοσύνη στα βιντεοπαιχνίδια και την κίνηση ρομπότ. Η γλώσσα μαθηματικής μάθησης προσφέρει υψηλό επίπεδο ελέγχου, απόδοσης και αποτελεσματικότητας ως αποτέλεσμα των εξαιρετικά εξελιγμένων βιβλιοθηκών της. 

Η R αρχίζει να κάνει την παρουσία της στις περιοχές της βιομηχανικής και της βιοπληροφορικής, και έχει χρησιμοποιηθεί για πολλά χρόνια στη βιοστατιστική μέσα και έξω από την ακαδημία. Αλλά αν μιλάμε για dévelopτερς νέους στην επιστήμη δεδομένων και τη μαθηματική μάθηση, το JavaScript προτιμάται συχνά. 

Η Γλώσσα είναι Δευτερεύουσα στις Ικανότητες

Όταν μπαίνετε στον κόσμο της μαθηματικής μάθησης και επιλέγετε ποια γλώσσα να χρησιμοποιήσετε, είναι σημαντικό να αναγνωρίσετε ότι η γλώσσα που μάθετε είναι δευτερεύουσα στην καλλιέργεια βασικών εννοιών μαθηματικής μάθησης. Σε άλλες λέξεις, θα πρέπει να καλλιεργήσετε βασικές δεξιότητες ανάλυσης δεδομένων. 

Εάν δεν έχετε μια θεμελιώδη γνώση στατιστικής, βαθιάς μάθησης, συστημάτων διαδικασίας και σχεδιασμού, θα είναι πραγματικά δύσκολο να επιλέξετε το σωστό μοντέλο ή να λύσετε σύνθετα προβλήματα μαθηματικής μάθησης. 

Εάν είστε νέοι στην ανάλυση δεδομένων και τη μαθηματική μάθηση, τότε η Python πρέπει να είναι στην κορυφή της λίστας σας. Όπως έχουμε συζητήσει, η Python είναι συντακτικά απλή και πιο εύκολη να μάθετε από άλλες γλώσσες. Αλλά αν είστε ήδη έμπειροι προγραμματιστές με χρόνια εμπειρίας στο πίσω μέρος σας, ειδικά εμπειρίας με μια συγκεκριμένη γλώσσα, τότε μπορεί να είναι μια καλύτερη επιλογή να μείνετε με αυτό που ήδη γνωρίζετε. 

Υπάρχουν ορισμένες βασικές δεξιότητες μαθηματικής μάθησης που θα κάνουν πιο εύκολη την επιλογή μιας γλώσσας. Ορισμένες από αυτές τις δεξιότητες περιλαμβάνουν δεξιότητες μηχανικής λογισμικού, δεξιότητες επιστήμης δεδομένων, δεξιότητες βαθιάς μάθησης, δυναμική προγραμματισμός και επεξεργασία ήχου και βίντεο.

Εάν το επαγγελματικό σας ιστορικό είναι στενά συνδεδεμένο με την επιστήμη δεδομένων, είναι πιθανό να προτιμήσετε την Python. Η πιο δημοφιλής γλώσσα μαθηματικής μάθησης είναι στενά ενσωματωμένη με την επιστήμη δεδομένων, και αυτό είναι το λόγο για τον οποίο έχει γίνει η αγαπημένη γλώσσα των επιστημόνων δεδομένων. Αλλά αν το ιστορικό σας αφορά την ανάλυση δεδομένων και τη στατιστική, η R είναι εξαιρετικά προσαρμοσμένη σε σας. 

Οι dévelopτερς του front-end συχνά έχουν υπάρχουσα εμπειρία με το JavaScript, καθιστώντας εύκολη την επέκταση της χρήσης του σε μαθηματική μάθηση. Οι μηχανικοί υπολογιστικών συστημάτων και ηλεκτρονικής συχνά επιλέγουν την C/C++ από τις άλλες γλώσσες και αποφεύγουν συγκεκριμένα το JavaScript, την Java και την R. 

Η λιγότερο δημοφιλής γλώσσα, η Java, προτιμάται από τους dévelopτερς εφαρμογών desktop που εστιάζονται στην επιχείρηση, λόγω της αποτελεσματικότητάς της στις εταιρικές εφαρμογές. Εάν εργάζεστε για μια μεγάλη επιχείρηση, η εταιρεία μπορεί ακόμη και να σας ζητήσει να μάθετε Java. Είναι λιγότερο συνηθισμένο για τους αρχάριους που ξεκινούν το ταξίδι της μαθηματικής μάθησης να επιλέξουν την Java από μόνοι τους. 

Όπως μπορείτε να δείτε από αυτό το άρθρο, υπάρχουν πολλά που πρέπει να ληφθούν υπόψη όταν επιλέγετε τη καλύτερη γλώσσα για τη μαθηματική μάθηση. Δεν είναι τόσο απλό όσο η επιλογή μιας “καλύτερης” γλώσσας. Όλα εξαρτώνται από την εμπειρία σας, το επαγγελματικό ιστορικό σας και τις εφαρμογές σας. Αλλά δημοφιλείς γλώσσες όπως η Python, η C++, η Java και η R πρέπει πάντα να ληφθούν υπόψη πρώτα.