Какой язык лучше всего подходит для машинного обучения? (август 2025 г.)

Если вы только начинаете работать в области машинного обучения (ML) или хотите освежить свои навыки, вы можете задаться вопросом, какой язык лучше всего использовать. Выбор правильного языка машинного обучения может оказаться трудным, тем более что существует так много отличных вариантов. 

Существует более 700 языков программирования, которые широко используются, и у каждого есть свои плюсы и минусы. Если вы только начинаете свою карьеру инженера по машинному обучению, со временем вы обнаружите, какие языки программирования лучше всего подходят для конкретных бизнес-задач, которые вы пытаетесь решить. 

Прежде чем погрузиться в изучение лучших языков машинного обучения, давайте рассмотрим концепцию. 

Что такое машинное обучение? 

Не вдаваясь в подробности, машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая предоставляет компьютерным системам возможность автоматически обучаться и делать прогнозы на основе данных. Эти прогнозы могут сильно различаться в зависимости от конкретного варианта использования. 

В области машинного обучения специалисту по машинному обучению не нужно записывать все шаги, необходимые для решения проблемы, потому что компьютер способен «обучаться», анализируя закономерности в данных. Затем модель может обобщить шаблоны на новые данные. 

Для дальнейшего чтения о машинном обучении я рекомендую вам взглянуть на нашу статью «Что такое машинное обучение?  

Самый популярный язык машинного обучения: Python

Прежде чем погрузиться в изучение различных языков машинного обучения, важно признать, что на самом деле не существует одного «лучшего» языка. Каждый из них имеет свои плюсы, минусы и специфические возможности. Это во многом зависит от того, что вы пытаетесь построить, и от вашего опыта. 

При этом самым популярным языком машинного обучения, без сомнения, является Python. Около 57 % специалистов по данным и разработчиков машинного обучения полагаются на Python, а 33 % отдают ему приоритет при разработке. 

Фреймворки Python сильно изменились за последние несколько лет, что расширило их возможности благодаря глубокому обучению. Были выпущены лучшие библиотеки, такие как TensorFlow и другие. 

Более 8.2 миллиона разработчиков по всему миру используют Python для кодирования, и для этого есть веская причина. Это любимый выбор для анализа данных, науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. Его обширная библиотечная экосистема позволяет специалистам по машинному обучению с легкостью получать доступ, обрабатывать, преобразовывать и обрабатывать данные. Он также предлагает независимость от платформы, меньшую сложность и лучшую читабельность. 

Встроенные библиотеки и пакеты предоставляют код базового уровня, что означает, что инженерам по машинному обучению не нужно начинать писать с нуля. А поскольку для машинного обучения требуется непрерывная обработка данных, встроенные библиотеки и пакеты Python помогают решить практически любую задачу. Все это приводит к сокращению времени разработки и повышению производительности при работе со сложными приложениями машинного обучения. 

Некоторые из крупнейших мировых технологических гигантов, такие как Google, Instagram, Facebook, Dropbox, Netflix, Walt Disney, YouTube, Uber и Amazon, предпочитают Python в качестве языка программирования. 

Хотя Python явно выделяется как самый популярный язык, необходимо учитывать и другие. В первую пятерку входят Python, R, C/C++, Java и JavaScript. После Python обычно считается C/C++. Java немного отстает, и хотя Python часто сравнивают с R, на самом деле они не конкурируют в плане популярности. В опросах, в которых участвовали специалисты по данным, R часто достигал самого низкого отношения приоритетов к использованию среди пяти языков. Javascript часто помещают в нижнюю часть списка.

Хотя они далеко не так популярны, как первая пятерка, существуют другие языки, которые используют специалисты по машинному обучению и заслуживают внимания, такие как Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave и SAS. 

Выбор на основе вашего приложения

При выборе лучшего языка для машинного обучения наиболее важным фактором является рассмотрение типа проекта, над которым вы будете работать, или ваших конкретных приложений. 

Если вы хотите работать над анализом настроений, вам, вероятно, лучше всего подойдет Python или R, в то время как другие области, такие как сетевая безопасность и обнаружение мошенничества, больше выиграют от Java. Одна из причин этого заключается в том, что крупные организации часто используют алгоритмы сетевой безопасности и обнаружения мошенничества, и обычно это те же самые алгоритмы, в которых Java предпочтительнее для внутренних групп разработчиков. 

Когда дело доходит до менее ориентированных на предприятие областей, таких как обработка естественного языка (NLP) и анализ настроений, Python предлагает более простое и быстрое решение для построения алгоритмов благодаря своей большой коллекции специализированных библиотек. 

Что касается C/C++, этот язык часто используется для искусственного интеллекта в играх и для передвижения роботов. Язык машинного обучения предлагает высокий уровень контроля, производительности и эффективности благодаря сложным библиотекам искусственного интеллекта. 

R начинает заявлять о себе в областях биоинженерии и биоинформатики, и уже давно используется в биомедицинской статистике внутри и за пределами научных кругов. Но если мы говорим о разработчиках, плохо знакомых с наукой о данных и машинным обучением, JavaScript часто предпочтительнее. 

Язык вторичен по отношению к навыкам

Когда вы входите в мир машинного обучения и выбираете, какой язык использовать, важно осознавать, что язык, который вы изучаете, является второстепенным по отношению к освоению основных концепций машинного обучения. В других работах вам нужно будет развивать основные навыки анализа данных. 

Если у вас нет фундаментальных знаний о статистике, глубоком обучении, системных процессах и проектировании, вам будет очень сложно выбрать правильные модели или решить сложные задачи машинного обучения. 

Если вы новичок в аналитике данных и машинном обучении, то Python должен быть в верхней части вашего списка. Как мы уже говорили, Python синтаксически прост и его легче изучать, чем другие языки. Но если вы уже опытный программист с многолетним опытом работы, особенно с определенным языком, то, возможно, лучше придерживаться того, что вы уже знаете. 

Есть некоторые важные навыки машинного обучения, которые упростят выбор языка. Некоторые из этих навыков включают навыки разработки программного обеспечения, навыки работы с данными, навыки глубокого обучения, динамическое программирование и обработку аудио и видео.

Если ваш профессиональный опыт тесно связан с наукой о данных, вероятно, лучше отдать предпочтение Python. Самый популярный язык машинного обучения тесно интегрирован с наукой о данных, поэтому он стал любимым языком специалистов по данным. Но если ваш опыт связан с анализом данных и статистикой, R в значительной степени адаптирован для вас. 

Фронтенд-разработчики часто уже имеют опыт работы с JavaScript, что упрощает его использование для машинного обучения. Инженеры по компьютерному оборудованию и электронике часто предпочитают C/C++ другим языкам и специально избегают JavaScript, Java и R. 

Разработчики интерфейсных приложений для настольных компьютеров отдают предпочтение менее популярному языку Java, учитывая его эффективность в приложениях, ориентированных на предприятия. Если вы работаете на крупном предприятии, компания может даже предложить вам изучить Java. Новички, отправляющиеся в путешествие по машинному обучению, реже сами выбирают Java. 

Как вы можете видеть из этой статьи, многое зависит от выбора лучшего языка для машинного обучения. Это не так просто, как быть «лучшим». Все зависит от вашего опыта, профессионального образования и приложений. Но популярные языки, такие как Python, C++, Java и R, всегда следует рассматривать в первую очередь.