머신러닝에 가장 적합한 언어는 무엇입니까? (2024년 XNUMX월)

머신러닝(ML) 분야를 이제 막 시작했거나 기술을 새롭게 바꾸고 싶다면 어떤 언어를 사용하는 것이 가장 좋은지 궁금할 것입니다. 특히 훌륭한 옵션이 너무 많기 때문에 올바른 기계 학습 언어를 선택하는 것은 어려울 수 있습니다. 

700개 이상의 프로그래밍 언어가 광범위하게 사용되고 있으며 각각 장단점이 있습니다. 기계 학습 엔지니어로 경력을 막 시작했다면 시간이 지나면 해결하려는 특정 비즈니스 문제에 가장 적합한 프로그래밍 언어가 무엇인지 알게 될 것입니다. 

최고의 기계 학습 언어에 대해 알아보기 전에 개념을 살펴보겠습니다. 

머신 러닝이란 무엇입니까? 

자세히 설명하지 않아도 머신 러닝은 컴퓨터 시스템이 데이터를 기반으로 자동으로 학습하고 예측할 수 있는 기능을 제공하는 인공 지능의 하위 집합입니다. 이러한 예측은 특정 사용 사례에 따라 크게 다를 수 있습니다. 

기계 학습 분야에서 기계 학습 전문가는 컴퓨터가 데이터 내의 패턴을 분석하여 "학습"할 수 있기 때문에 문제 해결에 필요한 모든 단계를 작성할 필요가 없습니다. 그런 다음 모델은 패턴을 새 데이터로 일반화할 수 있습니다. 

기계 학습에 대한 자세한 내용은 기사 "를 참조하는 것이 좋습니다.머신 러닝이란 무엇입니까?" 

가장 인기 있는 기계 학습 언어: Python

다양한 머신 러닝 언어에 대해 알아보기 전에 실제로 "최고"의 언어는 하나도 없다는 사실을 인식하는 것이 중요합니다. 각각에는 고유한 장단점 및 특정 기능이 있습니다. 구축하려는 대상과 배경에 따라 크게 달라집니다. 

즉, 가장 인기 있는 기계 학습 언어는 의심할 여지 없이 Python입니다. 데이터 과학자 및 기계 학습 개발자의 약 57%가 Python에 의존하고 33%는 개발에 우선 순위를 둡니다. 

Python의 프레임워크는 지난 몇 년 동안 크게 발전하여 딥 러닝으로 기능이 향상되었습니다. TensorFlow 및 다양한 기타와 같은 상위 라이브러리가 릴리스되었습니다. 

전 세계 8.2만 명이 넘는 개발자가 코딩을 위해 Python을 사용하고 있으며 여기에는 그럴만한 이유가 있습니다. 데이터 분석, 데이터 과학, 기계 학습 및 AI에서 선호하는 선택입니다. 방대한 라이브러리 에코시스템을 통해 기계 학습 실무자는 데이터를 쉽게 액세스, 처리, 변환 및 처리할 수 있습니다. 또한 플랫폼 독립성, 복잡성 감소 및 가독성 향상을 제공합니다. 

기본 제공 라이브러리 및 패키지는 기본 수준의 코드를 제공하므로 기계 학습 엔지니어가 처음부터 작성을 시작할 필요가 없습니다. 그리고 기계 학습에는 지속적인 데이터 처리가 필요하므로 Python의 내장 라이브러리 및 패키지는 거의 모든 작업을 지원합니다. 이 모든 것이 복잡한 기계 학습 애플리케이션으로 작업할 때 개발 시간 단축과 생산성 향상으로 이어집니다. 

Google, Instagram, Facebook, Dropbox, Netflix, Walt Disney, YouTube, Uber 및 Amazon과 같은 세계 최대 기술 대기업 중 일부는 프로그래밍 언어로 Python을 선호합니다. 

Python이 가장 널리 사용되는 언어인 것은 분명하지만 고려해야 할 다양한 언어가 있습니다. 실행 중인 XNUMX개는 Python, R, C/C++, Java 및 JavaScript입니다. Python 다음으로 먼 두 번째는 일반적으로 C/C++로 간주됩니다. Java가 뒤처져 있고 Python은 종종 R과 비교되지만 실제로 인기 측면에서 경쟁하지는 않습니다. 데이터 과학자가 참여하는 설문 조사에서 R은 종종 XNUMX개 언어 중에서 가장 낮은 우선 순위 사용 비율을 달성했습니다. Javascript는 종종 목록의 하단에 배치됩니다.

상위 XNUMX개만큼 인기가 있는 것은 아니지만 Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave 및 SAS와 같이 기계 학습 실무자가 사용하고 고려할 가치가 있는 다양한 다른 언어가 있습니다. 

애플리케이션에 따라 선택

기계 학습에 가장 적합한 언어를 선택할 때 가장 중요한 요소는 작업할 프로젝트 유형 또는 특정 애플리케이션을 고려하는 것입니다. 

감정 분석 작업을 하려는 경우 가장 좋은 방법은 Python 또는 R일 가능성이 높으며 네트워크 보안 및 사기 탐지와 같은 다른 영역은 Java에서 더 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 그 이유 중 하나는 네트워크 보안 및 사기 탐지 알고리즘이 대규모 조직에서 자주 사용되며 일반적으로 내부 개발 팀에서 Java를 선호하는 것과 동일하기 때문입니다. 

자연어 처리(NLP) 및 감정 분석과 같이 덜 기업 중심적인 영역의 경우 Python은 전문 라이브러리의 대규모 컬렉션 덕분에 알고리즘 구축을 위한 더 쉽고 빠른 솔루션을 제공합니다. 

C/C++의 경우 이 언어는 게임 및 로봇 이동의 인공 지능에 자주 사용됩니다. 기계 학습 언어는 고도로 정교한 AI 라이브러리의 결과로 높은 수준의 제어, 성능 및 효율성을 제공합니다. 

R은 생명 공학 및 생물 정보학 분야에서 그 존재를 알리기 시작했으며 오랫동안 학계 안팎의 생물 의학 통계에 사용되었습니다. 그러나 데이터 과학 및 기계 학습을 처음 접하는 개발자에 대해 이야기하는 경우 JavaScript가 선호되는 경우가 많습니다. 

언어는 기술에 부차적입니다

기계 학습의 세계에 진입하고 사용할 언어를 선택할 때 배우는 언어가 기본 기계 학습 개념을 마스터하는 것보다 부차적이라는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 다른 작업에서는 핵심 데이터 분석 기술을 배양해야 합니다. 

통계, 딥 러닝, 시스템 프로세스 및 설계에 대한 기본 지식이 없으면 올바른 모델을 선택하거나 복잡한 기계 학습 문제를 해결하기가 정말 어려울 것입니다. 

데이터 분석 및 기계 학습이 처음이라면 Python이 목록의 맨 위에 있어야 합니다. 논의한 바와 같이 Python은 구문이 간단하고 다른 언어보다 배우기 쉽습니다. 그러나 이미 수년간의 경험, 특히 특정 언어에 대한 경험이 있는 숙련된 프로그래머라면 이미 알고 있는 것을 고수하는 것이 더 나은 선택일 수 있습니다. 

언어를 쉽게 선택할 수 있도록 해주는 몇 가지 필수 기계 학습 기술이 있습니다. 이러한 기술에는 소프트웨어 엔지니어링 기술, 데이터 과학 기술, 딥 러닝 기술, 동적 프로그래밍, 오디오 및 비디오 처리가 포함됩니다.

전문적인 배경이 데이터 과학과 많이 관련되어 있다면 Python을 우선시하는 것이 좋습니다. 가장 인기 있는 머신 러닝 언어는 데이터 과학과 긴밀하게 통합되어 있기 때문에 데이터 과학자들이 자주 사용하는 언어가 되었습니다. 그러나 귀하의 배경이 데이터 분석 및 통계와 관련된 경우 R은 귀하에게 크게 맞춤화됩니다. 

프런트 엔드 개발자는 종종 JavaScript에 대한 기존 경험이 있어 기계 학습으로 사용을 확장하는 것이 더 쉽습니다. 컴퓨팅 하드웨어 및 전자 엔지니어는 종종 다른 언어보다 C/C++를 선택하고 특히 JavaScript, Java 및 R을 피합니다. 

덜 인기 있는 언어인 Java는 엔터프라이즈 중심 애플리케이션의 효율성을 고려하여 프런트 엔드 데스크톱 애플리케이션 개발자가 우선적으로 사용합니다. 대기업에서 근무하는 경우 회사에서 Java를 배우라고 말할 수도 있습니다. 기계 학습 여정을 시작하는 초보자가 스스로 Java를 선택하는 것은 일반적이지 않습니다. 

이 기사에서 볼 수 있듯이 기계 학습에 가장 적합한 언어를 선택하는 데는 많은 노력이 필요합니다. 하나가 "최고"가 되는 것만 큼 간단하지 않습니다. 그것은 모두 귀하의 경험, 전문적인 배경 및 응용 프로그램에 따라 다릅니다. 그러나 Python, C++, Java 및 R과 같은 널리 사용되는 언어는 항상 먼저 고려해야 합니다.