Wat is de Beste Taal voor Machine Learning? (%%currentmonth%% %%currentyear%%) %%page%%

Als je net begint in het veld van machine learning (ML) of als je je vaardigheden wilt opfrissen, kun je je afvragen welke taal het beste is om te gebruiken. Het kiezen van de juiste machine learning-taal kan moeilijk zijn, vooral omdat er zo veel goede opties zijn.

Er zijn maar liefst 700+ programmeertalen in gebruik en elk heeft zijn eigen voor- en nadelen. Als je net begint als machine learning-engineer, zal je met de tijd ontdekken welke programmeertalen het beste zijn voor de specifieke bedrijfsproblemen die je probeert op te lossen.

Voordat we duiken in de beste machine learning-talen, laten we het concept verkennen.

Wat is Machine Learning?

Zonder te veel details te geven, is machine learning een subset van kunstmatige intelligentie die computersystemen de mogelijkheid geeft om automatisch te leren en voorspellingen te doen op basis van gegevens. Deze voorspellingen kunnen sterk variëren afhankelijk van het specifieke gebruik.

In het veld van machine learning hoeft een machine learning-specialist niet alle stappen uit te schrijven die nodig zijn om een probleem op te lossen, omdat de computer in staat is om “te leren” door patronen in de gegevens te analyseren. Het model kan dan de patronen generaliseren naar nieuwe gegevens.

Voor verdere informatie over machine learning, raad ik je aan om onze artikel “Wat is Machine Learning?” te lezen

Meest Populaire Machine Learning Taal: Python

Voordat we duiken in de verschillende machine learning-talen, is het belangrijk om te erkennen dat er niet echt één “beste” taal is. Elk heeft zijn eigen voor- en nadelen en specifieke mogelijkheden. Het hangt grotendeels af van wat je probeert te bouwen en je achtergrond.

Met dat gezegd, is de meest populaire machine learning-taal zonder twijfel Python. Ongeveer 57% van de data scientists en machine learning-ontwikkelaars vertrouwt op Python, en 33% geeft prioriteit aan het voor ontwikkeling.

Python’s frameworks zijn de afgelopen jaren sterk geëvolueerd, waardoor de mogelijkheden met diepe leer zijn toegenomen. Er zijn topbibliotheken zoals TensorFlow en verschillende anderen uitgebracht.

Meer dan 8,2 miljoen ontwikkelaars over de hele wereld vertrouwen op Python voor codering, en er is een goede reden voor dat. Het is een favoriete keuze voor data-analyse, datawetenschap, machine learning en AI. De uitgebreide bibliotheek-ecosysteem stelt machine learning-beoefenaars in staat om toegang te krijgen, te behandelen, te transformeren en te verwerken van gegevens met gemak. Het biedt ook platformonafhankelijkheid, minder complexiteit en betere leesbaarheid.

De ingebouwde bibliotheken en pakketten bieden basiscode, wat betekent dat machine learning-engineers niet van scratch hoeven te beginnen met schrijven. En aangezien machine learning continue gegevensverwerking vereist, helpen Python’s ingebouwde bibliotheken en pakketten bij bijna elke taak. Alles dit leidt tot een verkorte ontwikkeltijd en een verbetering van de productiviteit bij het werken met complexe machine learning-toepassingen.

Sommige van ‘s werelds grootste tech-reuzen zoals Google, Instagram, Facebook, Dropbox, Netflix, Walt Disney, YouTube, Uber en Amazon geven de voorkeur aan Python als hun programmeertaal.

Terwijl Python duidelijk uitsteekt als de meest populaire taal, zijn er verschillende anderen die in overweging moeten worden genomen. De top vijf zijn Python, R, C/C++, Java en JavaScript. De verre tweede na Python is meestal C/C++. Java is dichtbij, en terwijl Python vaak wordt vergeleken met R, concurreren ze niet echt in termen van populariteit. In enquêtes onder data scientists heeft R vaak de laagste prioriteit-gebruiksverhouding onder de vijf talen behaald. JavaScript wordt vaak op de onderkant van de lijst geplaatst.

Terwijl ze niet zo populair zijn als de top vijf, zijn er verschillende andere talen die machine learning-beoefenaars gebruiken en die het overwegen waard zijn, zoals Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave en SAS.

Keuze op basis van uw Toepassing

Wanneer u de beste taal voor machine learning kiest, is het meest belangrijke om te overwegen welk type project u gaat werken, of uw specifieke toepassingen.

Als u wilt werken aan sentimentanalyse, is uw beste keuze waarschijnlijk Python of R, terwijl andere gebieden zoals netwerkbeveiliging en fraudeopsporing meer baat hebben bij Java. Een van de redenen hiervoor is dat netwerkbeveiligings- en fraudeopsporingsalgoritmen vaak worden gebruikt door grote organisaties, en deze zijn meestal degenen waar Java de voorkeur heeft voor interne ontwikkelteams.

Wanneer het gaat om minder ondernemingsgerichte gebieden zoals natuurlijke taalverwerking (NLP) en sentimentanalyse, biedt Python een eenvoudigere en snellere oplossing voor algoritme-opbouw dankzij zijn grote verzameling gespecialiseerde bibliotheken.

Wat betreft C/C++, wordt de taal vaak gebruikt voor kunstmatige intelligentie in games en robotlocomotie. De machine learning-taal biedt een hoog niveau van controle, prestaties en efficiëntie als gevolg van zijn zeer geavanceerde AI-bibliotheken.

R begint zijn aanwezigheid te laten gelden in de gebieden van bio-engineering en bio-informatica, en het is lang gebruikt in biomedische statistieken binnen en buiten de academische wereld. Maar als we het hebben over ontwikkelaars die nieuw zijn in datawetenschap en machine learning, wordt JavaScript vaak de voorkeur gegeven.

Taal is Secundair aan Vaardigheden

Wanneer u de wereld van machine learning betreedt en kiest welke taal u wilt gebruiken, is het belangrijk om te erkennen dat de taal die u leert secundair is aan het beheersen van basis machine learning-concepten. Met andere woorden, u moet core data-analysevaardigheden cultiveren.

Als u geen fundamentele kennis heeft van statistieken, diepe leer, systeemprocessen en ontwerp, zal het erg moeilijk zijn om de juiste modellen te kiezen of complexe machine learning-problemen op te lossen.

Als u nieuw bent in data-analyse en machine learning, dan moet Python bovenaan uw lijst staan. Zoals we hebben besproken, is Python syntactisch eenvoudig en gemakkelijker te leren dan andere talen. Maar als u al een ervaren programmeur bent met jarenlange ervaring, specifiek ervaring met een bepaalde taal, dan kan het beter zijn om bij wat u al weet te blijven.

Er zijn enkele essentiële machine learning-vaardigheden die het gemakkelijker maken om een taal te kiezen. Sommige van deze vaardigheden zijn software-engineeringvaardigheden, datawetenschapsvaardigheden, diepe leer-vaardigheden, dynamische programmering en audio- en videobewerking.

Als uw professionele achtergrond zwaar betrokken is bij datawetenschap, is het waarschijnlijk beter om Python prioriteit te geven. De meest populaire machine learning-taal is zwaar geïntegreerd met datawetenschap, wat de reden is dat het de favoriete taal van datawetenschappers is geworden. Maar als uw achtergrond betrokken is bij data-analyse en statistieken, is R zwaar aangepast aan u.

Front-end-ontwikkelaars hebben vaak bestaande ervaring met JavaScript, waardoor het gemakkelijker is om het gebruik ervan uit te breiden naar machine learning. Computing-hardware- en elektronica-ingenieurs kiezen vaak voor C/C++ boven de andere talen en vermijden specifiek JavaScript, Java en R.

De minder populaire taal, Java, wordt prioriteit gegeven door front-end desktop-toepassingsontwikkelaars vanwege zijn efficiëntie met ondernemingsgerichte toepassingen. Als u voor een groot bedrijf werkt, kan het bedrijf u zelfs vertellen om Java te leren. Het is minder gebruikelijk voor beginners die de machine learning-reis beginnen om Java zelf te kiezen.

Zoals u kunt zien uit dit artikel, gaat er veel in het kiezen van de beste taal voor machine learning. Het is niet zo eenvoudig als één “beste” te zijn. Het hangt allemaal af van uw ervaring, professionele achtergrond en toepassingen. Maar populaire talen zoals Python, C++, Java en R moeten altijd eerst worden overwogen.