Kokia yra geriausia mašininio mokymosi kalba? (2024 m. balandžio mėn.)

Jei tik pradedate dirbti mašininio mokymosi (ML) srityje arba norite atnaujinti savo įgūdžius, jums gali kilti klausimas, kurią kalbą geriausia naudoti. Gali būti sunku pasirinkti tinkamą mašininio mokymosi kalbą, ypač todėl, kad yra tiek daug puikių galimybių. 

Plačiai naudojama neįtikėtina daugiau nei 700 programavimo kalbų, ir kiekviena turi savų privalumų ir trūkumų. Jei tik pradedate mašininio mokymosi inžinieriaus karjerą, laikui bėgant atrasite, kurios programavimo kalbos yra geriausios konkrečioms verslo problemoms, kurias bandote išspręsti. 

Prieš pasinerdami į geriausias mašininio mokymosi kalbas, panagrinėkime koncepciją. 

Kas yra mašinų mokymasis? 

Nesileidžiant per daug detalių, mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto pogrupis, suteikiantis kompiuterinėms sistemoms galimybę automatiškai mokytis ir daryti prognozes remiantis duomenimis. Šios prognozės gali labai skirtis priklausomai nuo konkretaus naudojimo atvejo. 

Mašininio mokymosi srityje mašininio mokymosi specialistas neprivalo rašyti visų veiksmų, reikalingų problemai išspręsti, nes kompiuteris gali „mokytis“ analizuodamas duomenų šablonus. Tada modelis gali apibendrinti modelius į naujus duomenis. 

Norėdami daugiau skaityti apie mašininį mokymąsi, rekomenduoju pažvelgti į mūsų straipsnį "Kas yra mašinų mokymasis?" 

Populiariausia mašininio mokymosi kalba: Python

Prieš pasineriant į skirtingas mašininio mokymosi kalbas, svarbu pripažinti, kad vienos „geriausios“ kalbos tikrai nėra. Kiekvienas iš jų turi savo privalumų, trūkumų ir specifinių galimybių. Tai labai priklauso nuo to, ką bandote sukurti, ir nuo jūsų fono. 

Tai pasakius, populiariausia mašininio mokymosi kalba, be jokios abejonės, yra Python. Maždaug 57 % duomenų mokslininkų ir mašininio mokymosi kūrėjų remiasi Python, o 33 % teikia pirmenybę plėtrai. 

„Python“ sistemos per pastaruosius kelerius metus labai pasikeitė, o tai padidino jos galimybes giliai mokantis. Buvo išleistos geriausios bibliotekos, tokios kaip TensorFlow ir įvairios kitos. 

Daugiau nei 8.2 milijono kūrėjų visame pasaulyje naudojasi „Python“ kodavimu, ir tam yra rimta priežastis. Tai mėgstamiausias duomenų analizės, duomenų mokslo, mašininio mokymosi ir AI pasirinkimas. Didžiulė bibliotekos ekosistema leidžia mašininio mokymosi praktikams lengvai pasiekti, tvarkyti, transformuoti ir apdoroti duomenis. Ji taip pat siūlo platformos nepriklausomybę, mažiau sudėtingą ir geresnį skaitomumą. 

Integruotose bibliotekose ir paketuose pateikiamas bazinio lygio kodas, o tai reiškia, kad mašininio mokymosi inžinieriai neturi pradėti rašyti nuo nulio. Kadangi mašininiam mokymuisi reikalingas nuolatinis duomenų apdorojimas, Python integruotos bibliotekos ir paketai padeda atlikti beveik kiekvieną užduotį. Visa tai sumažina kūrimo laiką ir padidina produktyvumą dirbant su sudėtingomis mašininio mokymosi programomis. 

Kai kurie didžiausi pasaulyje technologijų gigantai, tokie kaip „Google“, „Instagram“, „Facebook“, „Dropbox“, „Netflix“, „Walt Disney“, „YouTube“, „Uber“ ir „Amazon“, teikia pirmenybę „Python“ programavimo kalbai. 

Nors Python aiškiai išsiskiria kaip populiariausia kalba, reikia atsižvelgti į daugybę kitų. Vykdomi penki yra Python, R, C/C++, Java ir JavaScript. Tolima antroji nuo Python paprastai laikoma C/C++. „Java“ labai atsilieka ir nors „Python“ dažnai lyginamas su „R“, populiarumu jie tikrai nekonkuruoja. Apklausose, kuriose dalyvavo duomenų mokslininkai, R dažnai pasiekė mažiausią prioritetų ir vartojimo santykį tarp penkių kalbų. „Javascript“ dažnai yra sąrašo apačioje.

Nors toli gražu nėra tokios populiarios kaip geriausiųjų penketukas, yra įvairių kitų kalbų, kurias naudoja mašininio mokymosi praktikai ir kurias verta apsvarstyti, pavyzdžiui, Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave ir SAS. 

Pasirinkimas pagal jūsų prašymą

Renkantis geriausią mašininio mokymosi kalbą, svarbiausias veiksnys yra atsižvelgti į projekto, su kuriuo dirbsite, tipą arba konkrečias programas. 

Jei norite dirbti su nuotaikų analize, greičiausiai jūsų pasirinkimas būtų Python arba R, o kitoms sritims, pvz., tinklo saugai ir sukčiavimo aptikimui, būtų daugiau naudos iš „Java“. Viena iš to priežasčių yra ta, kad tinklo saugumo ir sukčiavimo aptikimo algoritmus dažnai naudoja didelės organizacijos, o tai dažniausiai yra tie patys, kur Java pirmenybė teikiama vidinėms kūrimo komandoms. 

Kalbant apie mažiau į įmonę orientuotas sritis, pvz., natūralios kalbos apdorojimą (NLP) ir nuotaikų analizę, „Python“ siūlo lengvesnį ir greitesnį algoritmų kūrimo sprendimą dėl didelio specializuotų bibliotekų kolekcijos. 

Kalbant apie C/C++, kalba dažnai naudojama dirbtiniam intelektui žaidimuose ir robotų judėjime. Mašininio mokymosi kalba užtikrina aukštą valdymo, našumo ir efektyvumo lygį dėl labai sudėtingų AI bibliotekų. 

R pradeda skelbti apie savo buvimą bioinžinerijos ir bioinformatikos srityse ir jau seniai naudojamas biomedicinos statistikoje akademinėje ir už jos ribų. Tačiau jei kalbame apie duomenų mokslo ir mašininio mokymosi naujokus kūrėjus, dažnai pirmenybė teikiama „JavaScript“. 

Kalba yra antraeilis dalykas po įgūdžių

Įeinant į mašininio mokymosi pasaulį ir pasirenkant, kurią kalbą naudoti, svarbu pripažinti, kad kalba, kurią mokaisi, yra antraeilis dalykas, palyginti su pagrindinių mašininio mokymosi sąvokų įsisavinimu. Kituose darbuose turėsite lavinti pagrindinius duomenų analizės įgūdžius. 

Jei neturite pagrindinių žinių apie statistiką, gilų mokymąsi, sistemų procesą ir projektavimą, bus tikrai sunku pasirinkti tinkamus modelius ar išspręsti sudėtingas mašininio mokymosi problemas. 

Jei pirmą kartą naudojate duomenų analizę ir mašininį mokymąsi, „Python“ turėtų būti jūsų sąrašo viršuje. Kaip jau aptarėme, Python yra sintaksiškai paprasta ir lengviau išmokstama nei kitų kalbų. Bet jei jau esate patyręs programuotojas, turintis ilgametės patirties, ypač tam tikros kalbos patirties, gali būti geresnis pasirinkimas laikytis to, ką jau mokate. 

Yra keletas esminių mašininio mokymosi įgūdžių, kurie padės lengviau pasirinkti kalbą. Kai kurie iš šių įgūdžių apima programinės įrangos inžinerijos įgūdžius, duomenų mokslo įgūdžius, gilaus mokymosi įgūdžius, dinaminį programavimą ir garso bei vaizdo apdorojimą.

Jei jūsų profesinis išsilavinimas yra labai susijęs su duomenų mokslu, geriau teikti pirmenybę Python. Populiariausia mašininio mokymosi kalba yra stipriai integruota su duomenų mokslu, todėl ji tapo įprasta duomenų mokslininkų kalba. Bet jei jūsų fonas apima duomenų analizę ir statistiką, R yra labai pritaikytas jums. 

„Front-end“ kūrėjai dažnai turi patirties su „JavaScript“, todėl lengviau išplėsti jos naudojimą mašininiam mokymuisi. Skaičiavimo aparatūros ir elektronikos inžinieriai dažnai renkasi C/C++, o ne kitas kalbas ir ypač vengia JavaScript, Java ir R. 

Mažiau populiariai kalbai „Java“ pirmenybę teikia priekinių kompiuterių programų kūrėjai, atsižvelgiant į jos efektyvumą naudojant įmonei skirtas programas. Jei dirbate didelėje įmonėje, įmonė gali net liepti jums išmokti „Java“. Mašininio mokymosi kelionę pradedantys pradedantieji rečiau pasirenka „Java“. 

Kaip matote iš šio straipsnio, pasirenkant geriausią mašininio mokymosi kalbą reikia daug dalykų. Tai nėra taip paprasta, kaip būti „geriausiam“. Viskas priklauso nuo jūsų patirties, profesinio išsilavinimo ir programų. Tačiau pirmiausia reikėtų atsižvelgti į populiarias kalbas, tokias kaip Python, C++, Java ir R.