Какой язык программирования лучше всего подходит для машинного обучения? (июнь 2026)

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

Существует невероятное количество более 700 языков программирования, широко используемых в настоящее время, и каждый из них имеет свои плюсы и минусы. Если вы только начинаете свою карьеру как инженер машинного обучения, со временем вы узнаете, какие языки программирования лучше всего подходят для решения конкретных бизнес-задач.

Прежде чем погрузиться в лучшие языки машинного обучения, давайте рассмотрим эту концепцию.

Что такое машинное обучение?

Не вдаваясь в слишком много деталей, машинное обучение является подмножеством искусственного интеллекта, которое предоставляет компьютерным системам возможность автоматически учиться и делать прогнозы на основе данных. Эти прогнозы могут сильно различаться в зависимости от конкретного случая использования.

В области машинного обучения специалист по машинному обучению не должен писать все шаги, необходимые для решения проблемы, поскольку компьютер способен «учиться», анализируя закономерности в данных. Затем модель может обобщить эти закономерности на новые данные.

Для дальнейшего чтения о машинном обучении я рекомендую вам ознакомиться с нашей статьей «Что такое машинное обучение?»

Самый популярный язык машинного обучения: Python

Прежде чем погрузиться в различные языки машинного обучения, важно признать, что не существует одного «лучшего» языка. Каждый язык имеет свои плюсы, минусы и конкретные возможности. Это зависит от того, что вы пытаетесь создать и вашего прошлого опыта.

С учетом этого, самый популярный язык машинного обучения, безусловно, является Python. Около 57% специалистов по данным и разработчиков машинного обучения полагаются на Python, и 33% отдают ему приоритет в разработке.

Фреймворки Python сильно эволюционировали за последние несколько лет, что увеличило его возможности с глубоким обучением. Были выпущены лучшие библиотеки, такие как TensorFlow и многие другие.

Более 8,2 миллиона разработчиков по всему миру полагаются на Python для программирования, и есть хорошая причина для этого. Это любимый выбор для анализа данных, науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. Его обширная экосистема библиотек позволяет специалистам по машинному обучению легко получать доступ, обрабатывать, преобразовывать и обрабатывать данные. Он также предлагает независимость платформы, меньшую сложность и лучшую читаемость.

Встроенные библиотеки и пакеты предоставляют базовый код, что означает, что инженерам машинного обучения не нужно начинать писать с нуля. И поскольку машинное обучение требует непрерывной обработки данных, встроенные библиотеки и пакеты Python помогают почти с каждой задачей. Все это приводит к сокращению времени разработки и улучшению производительности при работе с сложными приложениями машинного обучения.

Некоторые из крупнейших технологических гигантов мира, 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, есть и другие языки, которые следует учитывать. Пятерка лидеров — это Python, R, C/C++, Java и JavaScript. Второе место после Python обычно занимает C/C++. Java близко позади, а Python часто сравнивают с R, но они не конкурируют по популярности. В опросах, в которых участвуют специалисты по данным, R часто достигает самого низкого соотношения приоритета к использованию среди пяти языков. JavaScript часто занимает место в конце списка.

Хотя они не так популярны, как топ-5, есть и другие языки, которые используют специалисты по машинному обучению и которые стоит рассмотреть, 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, вашим лучшим выбором, скорее всего, будет Python или R, в то время как другие области, такие как сетевая безопасность и обнаружение мошенничества, будут больше выигрывать от Java. Одна из причин этого заключается в том, что алгоритмы сетевой безопасности и обнаружения мошенничества часто используются крупными организациями, и это обычно те же организации, где Java предпочтительна для внутренних команд разработки.

Когда речь идет о менее ориентированных на предприятие областях, 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 робототехнике. Язык машинного обучения предлагает высокий уровень контроля, производительности и эффективности благодаря своим высокоразвитым библиотекам искусственного интеллекта.

R начинает проявлять себя в области биоинженерии и биоинформатики и уже давно используется в биомедицинской статистике внутри и вне академии. Но если мы говорим о разработчиках, новых в области науки о данных и машинного обучения, JavaScript часто предпочтителен.

Язык вторичен по отношению к навыкам

Когда вы входите в мир машинного обучения и выбираете, какой язык использовать, важно признать, что язык, который вы изучаете, вторичен по отношению к освоению основных концепций машинного обучения. Другими словами, вам нужно развивать основные навыки анализа данных.

Если у вас нет фундаментальных знаний статистики, глубокого обучения, системных процессов и дизайна, будет очень сложно выбрать правильные модели или решить сложные проблемы машинного обучения.

Если вы новичок в области науки о данных и машинного обучения, то Python должен быть на вершине вашего списка. Как мы обсуждали, Python синтаксически прост и легче изучить, чем другие языки. Но если вы уже опытный программист с годами опыта, особенно опытом работы с определенным языком, то, возможно, лучше придерживаться того, что вы уже знаете.

Существуют некоторые важные навыки машинного обучения, которые сделают выбор языка проще. Некоторые из этих навыков включают навыки программной инженерии, навыки науки о данных, навыки глубокого обучения, динамическое программирование и обработку аудио- и видеоданных.

Если ваш профессиональный опыт тесно связан с наукой о данных, вероятно, лучше отдать приоритет Python. Самый популярный язык машинного обучения тесно интегрирован с наукой о данных, что является причиной, по которой он стал языком выбора для специалистов по данным.

Фронтенд-разработчики часто имеют существующий опыт работы с JavaScript, что делает его проще расширить его использование для машинного обучения. Инженеры по вычислительной технике и электронике часто выбирают C/C++ вместо других языков и специально избегают JavaScript, Java и R.

Менее популярный язык, Java, отдается приоритету фронтенд-разработчиками настольных приложений, учитывая его эффективность в ориентированных на предприятие приложениях. Если вы работаете в большой компании, компания может даже сказать вам, что нужно изучить Java. Редко бывает, когда новички, начинающие свое путешествие в машинном обучении, выбирают Java самостоятельно.

Как вы можете видеть из этой статьи, существует много факторов, которые следует учитывать при выборе лучшего языка для машинного обучения. Это не так просто, как один «лучший» язык. Все зависит от вашего опыта, профессионального прошлого и приложений. Но популярные языки, такие как Python, C++, Java и R, всегда должны учитываться первыми.