Melyik a legjobb nyelv a gépi tanuláshoz? (2024. április)

Ha még csak most kezdi a gépi tanulás (ML) területén, vagy ha felfrissíteni szeretné készségeit, akkor felmerülhet a kérdés, melyik nyelv a legmegfelelőbb. A megfelelő gépi tanulási nyelv kiválasztása nehéz lehet, különösen azért, mert nagyon sok nagyszerű lehetőség áll rendelkezésre. 

Hihetetlen több mint 700 programozási nyelvet használnak széles körben, és mindegyiknek megvannak a maga előnyei és hátrányai. Ha még csak most kezdi pályafutását gépi tanulási mérnökként, idővel rá fog jönni, hogy melyek a legjobb programozási nyelvek a megoldani kívánt konkrét üzleti problémákhoz. 

Mielőtt belemerülnénk a legjobb gépi tanulási nyelvekbe, fedezzük fel a koncepciót. 

Mi a gépi tanulás? 

Anélkül, hogy túlságosan belemennénk a részletekbe, a gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy részhalmaza, amely lehetővé teszi a számítógépes rendszerek számára, hogy automatikusan tanuljanak és előrejelzéseket készítsenek adatok alapján. Ezek az előrejelzések nagymértékben változhatnak az adott felhasználási esettől függően. 

A gépi tanulás területén a gépi tanulással foglalkozó szakembernek nem kell a probléma megoldásához szükséges összes lépést kiírnia, mert a számítógép az adatokon belüli minták elemzésével képes „tanulni”. A modell ezután általánosíthatja a mintákat új adatokra. 

A gépi tanulással kapcsolatos további olvasáshoz azt javaslom, hogy tekintse meg cikkünket "Mi a gépi tanulás?" 

A legnépszerűbb gépi tanulási nyelv: Python

Mielőtt belemerülnénk a különböző gépi tanulási nyelvekbe, fontos felismerni, hogy valójában nem létezik egy „legjobb” nyelv. Mindegyiknek megvannak a maga előnyei, hátrányai és sajátos képességei. Ez nagyban függ attól, hogy mit próbál építeni, és a háttértől. 

Ezzel együtt a legnépszerűbb gépi tanulási nyelv kétségtelenül a Python. Az adattudósok és gépi tanulási fejlesztők körülbelül 57%-a támaszkodik a Pythonra, 33%-uk pedig azt tartja fontosnak a fejlesztés során. 

A Python keretrendszerei nagyot fejlődtek az elmúlt néhány évben, ami a mély tanulással növelte képességeit. Megjelentek olyan legnépszerűbb könyvtárak, mint a TensorFlow és sok más. 

Világszerte több mint 8.2 millió fejlesztő támaszkodik a Python kódolására, és ennek jó oka van. Ez az adatelemzés, az adattudomány, a gépi tanulás és az AI kedvenc választása. Hatalmas könyvtári ökoszisztémája lehetővé teszi a gépi tanulással foglalkozó szakemberek számára az adatok egyszerű elérését, kezelését, átalakítását és feldolgozását. Ezenkívül platformfüggetlenséget, kisebb bonyolultságot és jobb olvashatóságot kínál. 

A beépített könyvtárak és csomagok alapszintű kódot biztosítanak, ami azt jelenti, hogy a gépi tanulási mérnököknek nem kell elölről kezdeniük az írást. És mivel a gépi tanulás folyamatos adatfeldolgozást igényel, a Python beépített könyvtárai és csomagjai szinte minden feladathoz segítséget nyújtanak. Mindez csökkenti a fejlesztési időt és javítja a termelékenységet, ha összetett gépi tanulási alkalmazásokkal dolgozik. 

A világ néhány legnagyobb technológiai óriása, mint például a Google, az Instagram, a Facebook, a Dropbox, a Netflix, a Walt Disney, a YouTube, az Uber és az Amazon, a Pythont részesíti előnyben programozási nyelvként. 

Míg a Python egyértelműen kiemelkedik a legnépszerűbb nyelvként, számos más nyelvet is figyelembe kell venni. A futó öt a Python, R, C/C++, Java és JavaScript. A Python távoli másodikának általában C/C++-nak tekintik. A Java szorosan lemarad, és bár a Pythont gyakran az R-hez hasonlítják, a népszerűség tekintetében nem versenyeznek. Az adattudósok bevonásával végzett felmérésekben az R gyakran érte el a legalacsonyabb prioritás/használat arányt az öt nyelv közül. A Javascript gyakran a lista alsó végére kerül.

Bár közel sem olyan népszerű, mint az első öt között, számos más nyelv is létezik, amelyeket a gépi tanulással foglalkozó szakemberek használnak, és amelyeket érdemes figyelembe venni, például a Julia, a Scala, a Ruby, a MATLAB, az Octave és a SAS. 

Választás az Ön jelentkezése alapján

A gépi tanulás legjobb nyelvének kiválasztásakor a legfontosabb szempont az, hogy fontolja meg a projekt típusát vagy az Ön konkrét alkalmazásait. 

Ha érzelemelemzéssel szeretne foglalkozni, a legjobb megoldás valószínűleg a Python vagy az R, míg más területeken, például a hálózatbiztonságon és a csalások felderítésén, jobban járna a Java. Ennek egyik oka, hogy a nagy szervezetek gyakran használnak hálózatbiztonsági és csalásészlelő algoritmusokat, és ezek általában ugyanazok, ahol a Java-t részesítik előnyben a belső fejlesztőcsapatok számára. 

Ha olyan kevésbé vállalatközpontú területekről van szó, mint a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) és a hangulatelemzés, a Python egyszerűbb és gyorsabb megoldást kínál az algoritmusok felépítésére a speciális könyvtárak nagy gyűjteményének köszönhetően. 

Ami a C/C++ nyelvet illeti, a nyelvet gyakran használják mesterséges intelligencia céljára a játékokban és a robotok mozgásában. A gépi tanulási nyelv magas szintű vezérlést, teljesítményt és hatékonyságot kínál rendkívül kifinomult AI-könyvtárainak köszönhetően. 

Az R kezdi ismertté tenni jelenlétét a biomérnöki és bioinformatikai területeken, és régóta használják az orvosbiológiai statisztikákban az egyetemeken belül és kívül. De ha az adattudományban és a gépi tanulásban új fejlesztőkről beszélünk, akkor gyakran a JavaScriptet részesítik előnyben. 

A nyelv másodlagos a készségek mellett

Amikor belép a gépi tanulás világába, és kiválasztja a használni kívánt nyelvet, fontos felismernie, hogy a tanult nyelv másodlagos az alapvető gépi tanulási koncepciók elsajátítása szempontjából. Más munkák során alapvető adatelemzési készségeket kell fejlesztenie. 

Ha nem rendelkezik alapvető ismeretekkel a statisztikákról, a mély tanulásról, a rendszerfolyamatokról és a tervezésről, akkor valóban nehéz lesz kiválasztani a megfelelő modelleket vagy megoldani az összetett gépi tanulási problémákat. 

Ha még nem ismeri az adatelemzést és a gépi tanulást, akkor a Pythonnak a lista élén kell lennie. Ahogy már megbeszéltük, a Python szintaktikailag egyszerű, és könnyebben megtanulható, mint más nyelvek. De ha Ön már tapasztalt programozó több éves tapasztalattal rendelkezik, különösen egy bizonyos nyelven, akkor jobb választás lehet, ha ragaszkodik ahhoz, amit már tud. 

Van néhány alapvető gépi tanulási készség, amelyek megkönnyítik a nyelvválasztást. Ezen készségek némelyike ​​magában foglalja a szoftvermérnöki készségeket, az adattudományi ismereteket, a mély tanulási készségeket, a dinamikus programozást, valamint a hang- és videófeldolgozást.

Ha szakmai háttered nagymértékben érintett az adattudományban, akkor valószínűleg jobb, ha a Pythont részesíted előnyben. A legnépszerűbb gépi tanulási nyelv erősen integrálva van az adattudományba, ezért vált az adattudósok kedvelt nyelvévé. De ha az Ön háttere adatelemzést és statisztikákat foglal magában, az R erősen személyre szabott. 

A front-end fejlesztők gyakran rendelkeznek tapasztalattal a JavaScripttel kapcsolatban, ami megkönnyíti a használatának kiterjesztését a gépi tanulásra. A számítástechnikai hardver- és elektronikai mérnökök gyakran a C/C++-t választják a többi nyelv helyett, és kifejezetten kerülik a JavaScriptet, a Java-t és az R-t. 

A kevésbé népszerű nyelvet, a Java-t előnyben részesítik a front-end asztali alkalmazások fejlesztői, tekintettel a vállalati célú alkalmazásokkal való hatékonyságára. Ha egy nagyvállalatnál dolgozik, a cég még azt is javasolhatja, hogy tanulja meg a Java nyelvet. Ritkábban fordul elő, hogy a gépi tanulás útjára induló kezdők maguk választják a Java-t. 

Amint ebből a cikkből látható, sok minden szükséges a gépi tanulás legjobb nyelvének kiválasztásához. Nem olyan egyszerű, hogy valaki a „legjobb”. Minden az Ön tapasztalatától, szakmai hátterétől és alkalmazásaitól függ. De az olyan népszerű nyelveket, mint a Python, a C++, a Java és az R, mindig elsőként kell figyelembe venni.