Jaki jest najlepszy język programowania dla Machine Learning? (maj 2024)

Jeśli jesteś nowy w dziedzinie machine learning (ML) lub chcesz odświeżyć swoje umiejętności, możesz się zastanawiać, jaki język programowania jest najlepszy do użycia. Wybór odpowiedniego języka machine learning może być trudny, zwłaszcza że istnieje wiele wspaniałych opcji.

Istnieje niesamowite 700+ języków programowania w powszechnym użyciu, a każdy z nich ma swoje wady i zalety. Jeśli jesteś na początku swojej kariery jako inżynier machine learning, z czasem odkryjesz, które języki programowania są najlepsze dla konkretnych problemów biznesowych, które próbujesz rozwiązać.

Przed zagłębieniem się w najlepsze języki machine learning, przyjrzyjmy się pojęciu.

Czym jest Machine Learning?

Bez wdawania się w zbyt wiele szczegółów, machine learning jest podzbiorem sztucznej inteligencji, który zapewnia systemom komputerowym możliwość automatycznego uczenia się i robienia przewidywań na podstawie danych. Te przewidywania mogą się znacznie różnić w zależności od konkretnego przypadku użycia.

W dziedzinie machine learning, specjalista machine learning nie musi pisać wszystkich kroków niezbędnych do rozwiązania problemu, ponieważ komputer jest w stanie “uczyć się” poprzez analizę wzorców w danych. Model może następnie uogólnić wzorce na nowe dane.

Aby dowiedzieć się więcej o machine learning, polecam przeczytanie naszego artykułu “Czym jest Machine Learning?”

Najpopularniejszy język Machine Learning: Python

Przed omówieniem różnych języków machine learning, ważne jest, aby uznać, że nie ma jednego “najlepszego” języka. Każdy z nich ma swoje wady, zalety i specyficzne możliwości. W dużej mierze zależy to od tego, co próbujesz zbudować i twojego tła.

Mówiąc to, najpopularniejszym językiem machine learning jest bez wątpienia Python. Około 57% specjalistów ds. danych i deweloperów machine learning opiera się na Pythonie, a 33% priorytetowo traktuje go w rozwoju.

Biblioteki Pythona znacznie ewoluowały w ciągu ostatnich kilku lat, co znacznie zwiększyło jego możliwości w zakresie głębokiego uczenia. Nastąpił wydanie najlepszych bibliotek, takich jak TensorFlow i innych.

Ponad 8,2 miliona deweloperów na całym świecie opiera się na Pythonie w kodowaniu, a jest dobra przyczyna, dla której tak się dzieje. Jest to ulubiony wybór dla analizy danych, nauki o danych, machine learningu i sztucznej inteligencji. Jego ogromny ekosystem bibliotek umożliwia specjalistom machine learning dostęp, obsługę, transformację i przetwarzanie danych z łatwością. Zapewnia również niezależność platformy, mniejszą złożoność i lepszą czytelność.

Wbudowane biblioteki i pakiety zapewniają podstawowy kod, co oznacza, że inżynierowie machine learning nie muszą zaczynać pisać od podstaw. A ponieważ machine learning wymaga ciągłego przetwarzania danych, wbudowane biblioteki i pakiety Pythona pomagają w niemal każdym zadaniu. Wszystko to prowadzi do zmniejszenia czasu rozwoju i poprawy wydajności podczas pracy z złożonymi aplikacjami machine learning.

Niektóre z największych firm technologicznych, takich jak Google (GOOGL ), Instagram, Facebook (META ), Dropbox (DBX ), Netflix (NFLX ), Walt Disney, YouTube, Uber i Amazon (AMZN ), preferują Python jako swój język programowania.

Podczas gdy Python wyraźnie wyróżnia się jako najpopularniejszy język, istnieją inne, które również muszą być brane pod uwagę. Pięć najlepszych to Python, R, C/C++, Java i JavaScript. Odległy drugi po Pythonie jest zwykle uważany za C/C++. Java jest blisko, a podczas gdy Python jest często porównywany z R, one naprawdę nie konkurują pod względem popularności. W anketach dotyczących specjalistów ds. danych R często osiąga najniższy wskaźnik priorytetu do użytkowania wśród pięciu języków. JavaScript jest często umieszczany na dolnym końcu listy.

Chociaż znacznie mniej popularne niż pięć najlepszych, istnieją inne języki, których używają specjaliści machine learning i które są warte rozważenia, takie jak Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave i SAS.

Wybór w zależności od aplikacji

Podczas wyboru najlepszego języka dla machine learning, najważniejszym czynnikiem jest rozważenie rodzaju projektu, nad którym będziesz pracował, lub twoich konkretnych aplikacji.

Jeśli chcesz pracować nad analizą sentimentu, twoim najlepszym wyborem będzie prawdopodobnie Python lub R, podczas gdy inne obszary, takie jak bezpieczeństwo sieci i wykrywanie oszustw, będą korzystać bardziej z Javy. Jedną z przyczyn jest to, że algorytmy bezpieczeństwa sieci i wykrywania oszustw są często używane przez duże organizacje, a te organizacje zwykle preferują Javę do zespołów developerskich.

Gdy chodzi o mniej ukierunkowane na przedsiębiorstwa obszary, takie jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i analiza sentimentu, Python oferuje łatwiejsze i szybsze rozwiązanie do budowy algorytmów dzięki swojej dużej kolekcji specjalistycznych bibliotek.

Jeśli chodzi o C/C++, język ten jest często używany w sztucznej inteligencji w grach i locie robotów. Język machine learning oferuje wysoki poziom kontroli, wydajności i efektywności dzięki swoim zaawansowanym bibliotekom AI.

R zaczyna się pojawiać w obszarach bioinżynierii i bioinformatyki i od dawna jest używany w statystyce biomedycznej wewnątrz i na zewnątrz akademii. Ale jeśli mówimy o deweloperach nowych w dziedzinie nauki o danych i machine learning, JavaScript jest często preferowany.

Język jest wtórny w stosunku do umiejętności

Gdy wkraczasz w świat machine learning i wybierasz, jaki język użyć, ważne jest, aby uznać, że język, który się uczysz, jest wtórny w stosunku do opanowania podstawowych pojęć machine learning. Innymi słowy, będziesz musiał wykształcić podstawowe umiejętności analityczne danych.

Jeśli nie masz podstawowej wiedzy o statystyce, głębokim uczeniu, procesach systemowych i projektowaniu, będzie bardzo trudno wybrać odpowiednie modele lub rozwiązać złożone problemy machine learning.

Jeśli jesteś nowy w dziedzinie analityki danych i machine learning, to Python powinien być na szczycie twojej listy. Jak już omawialiśmy, Python jest składniowo prosty i łatwiejszy do nauczenia niż inne języki. Ale jeśli jesteś już doświadczonym programistą z latami doświadczenia, szczególnie doświadczenia z określonym językiem, to może być lepszym rozwiązaniem pozostanie przy tym, co już wiesz.

Istnieją pewne podstawowe umiejętności machine learning, które ułatwiają wybór języka. Niektóre z tych umiejętności obejmują umiejętności inżynierskie oprogramowania, umiejętności nauki o danych, umiejętności głębokiego uczenia, programowania dynamicznego oraz przetwarzania audio i wideo.

Jeśli twoje zawodowe tło jest ściśle związane z nauką o danych, najprawdopodobniej lepiej jest priorytetowo traktować Python. Najpopularniejszy język machine learning jest ściśle zintegrowany z nauką o danych, dlatego stał się językiem wybieranym przez specjalistów ds. danych. Ale jeśli twoje tło obejmuje analizę danych i statystykę, R jest ściśle dostosowany do twoich potrzeb.

Deweloperzy front-end często mają istniejące doświadczenie z JavaScript, co ułatwia im rozszerzenie jego użycia na machine learning. Inżynierowie sprzętu komputerowego i elektroniki często wybierają C/C++ spośród innych języków i specjalnie unikają JavaScript, Javy i R.

Mniej popularny język, Java, jest priorytetowo traktowany przez deweloperów aplikacji desktopowych ze względu na jego wydajność w aplikacjach ukierunkowanych na przedsiębiorstwa. Jeśli pracujesz dla dużej firmy, firma może nawet nakazać ciuczyć Javę. Jest mniej powszechne, że początkujący, którzy rozpoczynają swoją podróż z machine learning, sami wybierają Javę.

Jak widać z tego artykułu, jest wiele czynników, które wpływają na wybór najlepszego języka dla machine learning. Nie jest tak proste, jak jeden “najlepszy”. Zależy to od twojego doświadczenia, zawodowego tła i aplikacji. Ale popularne języki, takie jak Python, C++, Java i R, powinny zawsze być brane pod uwagę jako pierwsze.