Hva er det beste språket for maskinlæring? (%%currentmonth%% %%currentyear%%)

Hvis du nettopp starter i feltet maskinlæring (ML), eller hvis du ønsker å fornye dine ferdigheter, kan du undre deg hvilket språk som er best å bruke. Å velge riktig maskinlæringsspråk kan være vanskelig, særlig siden det finnes så mange gode alternativer. 

Det finnes over 700 programmeringsspråk i vid utstrekning, og hvert av dem har sine egne for- og ulemper. Hvis du nettopp starter karrieren din som maskinlæringsspesialist, vil du med tiden oppdage hvilke programmeringsspråk som er best for de spesifikke forretningsproblemer du prøver å løse. 

Før vi dykker inn i de beste maskinlæringsspråkene, la oss utforske konseptet. 

Hva er maskinlæring? 

Uten å gå for dypt inn i detaljene, er maskinlæring en undergruppe av kunstig intelligens som gir datamaskiner evnen til å automatisk lære og gjøre prediksjoner basert på data. Disse prediksjonene kan variere mye avhengig av den spesifikke bruksområdet. 

I feltet maskinlæring, trenger en maskinlæringsspesialist ikke å skrive ut alle stegene som er nødvendige for å løse et problem, fordi datamaskinen er i stand til å “lære” ved å analysere mønster innenfor data. Modellen kan deretter generalisere mønsterene til ny data. 

For videre lesning om maskinlæring, anbefaler jeg deg å se på vår artikkel “Hva er maskinlæring?” 

Mest populært maskinlæringsspråk: Python

Før vi dykker inn i de ulike maskinlæringsspråkene, er det viktig å erkjenne at det ikke virkelig finnes ett “beste” språk. Hvert språk har sine egne for- og ulemper, og det avhenger mye av hva du prøver å bygge og din bakgrunn. 

Med det sagt, er det mest populære maskinlæringsspråket, uten tvil, Python. Rundt 57% av dataforskere og maskinlæringsspesialister bruker Python, og 33% prioriterer det for utvikling. 

Pythons rammer har utviklet seg mye de siste årene, noe som har økt dens evner med dyp læring. Det har blitt lansert toppbiblioteker som TensorFlow og andre. 

Over 8,2 millioner utviklere over hele verden bruker Python for kode, og det er en god grunn til det. Det er et favorittvalg for dataanalyse, datavitenskap, maskinlæring og kunstig intelligens. Dets omfattende bibliotekøkosystem gjør det mulig for maskinlæringsspesialister å få tilgang til, håndtere, transformere og prosessere data med lett. Det tilbyr også plattformuavhengighet, mindre kompleksitet og bedre lesbarhet. 

De innebygde bibliotekene og pakken gir basis-kode, noe som betyr at maskinlæringsspesialister ikke trenger å starte å skrive fra scratch. Og siden maskinlæring krever kontinuerlig dataprosessering, hjelper Pythons innebygde biblioteker og pakker med nesten alle oppgaver. Dette fører til en reduksjon i utviklingstid og en forbedring av produktivitet når det gjelder komplekse maskinlæringapplikasjoner. 

Noen av verdens største teknologiselskaper, som Google, Instagram, Facebook, Dropbox, Netflix, Walt Disney, YouTube, Uber og Amazon, foretrekker Python som sitt programmeringsspråk. 

Selv om Python klart skiller seg ut som det mest populære språket, finnes det andre språk som må vurdernes. De fem beste er Python, R, C/C++, Java og JavaScript. Den andre besten er vanligvis C/C++. Java er like bak, og mens Python ofte sammenlignes med R, konkurrerer de ikke virkelig når det gjelder popularitet. I undersøkelser blant dataforskere har R ofte oppnådd den laveste prioritets-til-bruks-ratio blant de fem språkene. JavaScript plasseres ofte på den lavere enden av listen.

Selv om de ikke er like populære som de fem beste, finnes det andre språk som maskinlæringsspesialister bruker og som er verdt å vurdere, som Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave og SAS. 

Velg basert på din applikasjon

Når du velger det beste språket for maskinlæring, er den viktigste faktoren å vurdere typen prosjekt du vil jobbe med, eller dine spesifikke applikasjoner. 

Hvis du ønsker å jobbe med meninganalyse, er ditt beste valg sannsynligvis Python eller R, mens andre områder som nettverkssikkerhet og svindeloppsporing vil dra nytte av Java. En av grunnene til dette er at nettverkssikkerhets- og svindeloppsporingsalgoritmer ofte brukes av store organisasjoner, og disse er vanligvis de samme hvor Java foretrekkes for interne utviklingsteam. 

Når det gjelder mindre bedriftsorienterte områder som naturlig språkbehandling (NLP) og meninganalyse, tilbyr Python en enklere og raskere løsning for algoritmebygging takket være sin store samling av spesialiserte biblioteker. 

For C/C++, brukes språket ofte til kunstig intelligens i spill og robotbevegelse. Maskinlæringsspråket tilbyr høy kontroll, ytelse og effisiens på grunn av sine svært avanserte AI-biblioteker. 

R begynner å gjøre sin tilstedeværelse kjent i områdene bioingeniør og bioinformatikk, og det har lenge vært brukt i biomedisinsk statistikk både innen og utenfor akademia. Men hvis vi snakker om utviklere nye til datavitenskap og maskinlæring, foretrekkes JavaScript ofte. 

Språk er sekundært til ferdigheter

Når du går inn i verden av maskinlæring og velger hvilket språk å bruke, er det viktig å erkjenne at språket du lærer er sekundært til å mestre grunnleggende maskinlæringkonsepter. Med andre ord, du må dyrke kjerne dataanalyseferdigheter. 

Hvis du ikke har en grunnleggende forståelse av statistikk, dyp læring, systemprosesser og design, vil det være svært å velge riktige modeller eller løse komplekse maskinlæringsproblemer. 

Hvis du er ny i dataanalyse og maskinlæring, bør Python være øverst på listen din. Som vi har diskutert, er Python syntaktisk enkelt og lettere å lære enn andre språk. Men hvis du allerede er en erfaren programmerer med år med erfaring under beltet, spesielt erfaring med et bestemt språk, kan det være bedre å holde fast ved det du allerede kjenner. 

Det finnes noen essensielle maskinlæringferdigheter som gjør det enklere å velge et språk. Noen av disse ferdighetene inkluderer programvareingeniørferdigheter, datavitenskapsferdigheter, dyp læring, dynamisk programmering og lyd- og videohandsaming.

Hvis din profesjonelle bakgrunn er tungt involvert med datavitenskap, er det sannsynligvis bedre å prioritere Python. Det mest populære maskinlæringsspråket er tungt integrert med datavitenskap, og det er derfor det har blitt dataforskeres favorittspråk. Men hvis din bakgrunn involverer dataanalyse og statistikk, er R tungt tilpasset deg. 

Front-end-utviklere har ofte eksisterende erfaring med JavaScript, noe som gjør det enklere å utvide bruken til maskinlæring. Datamaskin- og elektronikkingeniører velger ofte C/C++ over andre språk og unngår spesielt JavaScript, Java og R. 

Det mindre populære språket, Java, prioriteres av front-end-skrivebordsapplikasjonsutviklere på grunn av sin effisiens med bedriftsorienterte applikasjoner. Hvis du jobber for et stort foretak, kan selskapet til og med be deg om å lære Java. Det er mindre vanlig for nybegynnere som starter på maskinlæringssreisen å velge Java selv. 

Som du kan se fra denne artikkelen, er det mye som går inn i å velge det beste språket for maskinlæring. Det er ikke så enkelt som at ett språk er “best”. Det avhenger alt av din erfaring, profesjonell bakgrunn og applikasjoner. Men populære språk som Python, C++, Java og R bør alltid vurdernes først.