Aký je najlepší jazyk pre strojové učenie? (apríl 2024)

Ak práve začínate v oblasti strojového učenia (ML), alebo ak si chcete obnoviť svoje zručnosti, možno vás zaujíma, ktorý jazyk je najlepší na použitie. Výber správneho jazyka strojového učenia môže byť ťažký, najmä preto, že existuje toľko skvelých možností. 

Je rozšírených neuveriteľných 700+ programovacích jazykov a každý z nich má svoje výhody a nevýhody. Ak práve začínate svoju kariéru inžiniera strojového učenia, časom zistíte, ktoré programovacie jazyky sú najlepšie pre konkrétne obchodné problémy, ktoré sa snažíte vyriešiť. 

Predtým, ako sa ponoríme do najlepších jazykov strojového učenia, preskúmajme tento koncept. 

Čo je to strojové učenie? 

Bez toho, aby sme zachádzali do prílišných podrobností, strojové učenie je podmnožinou umelej inteligencie, ktorá poskytuje počítačovým systémom schopnosť automaticky sa učiť a predpovedať na základe údajov. Tieto predpovede sa môžu značne líšiť v závislosti od konkrétneho prípadu použitia. 

V oblasti strojového učenia nemusí špecialista na strojové učenie vypisovať všetky kroky potrebné na vyriešenie problému, pretože počítač sa dokáže „učiť“ analýzou vzorov v údajoch. Model potom môže zovšeobecniť vzory na nové údaje. 

Pre ďalšie čítanie o strojovom učení vám odporúčam pozrieť si náš článok “Čo je to strojové učenie?" 

Najobľúbenejší jazyk strojového učenia: Python

Pred ponorením sa do rôznych jazykov strojového učenia je dôležité si uvedomiť, že v skutočnosti neexistuje jeden „najlepší“ jazyk. Každý z nich má svoje klady, zápory a špecifické schopnosti. Do veľkej miery to závisí od toho, čo sa snažíte vybudovať, a od vášho zázemia. 

Najpopulárnejším jazykom strojového učenia je teda bezpochyby Python. Približne 57 % dátových vedcov a vývojárov strojového učenia sa spolieha na Python a 33 % ho uprednostňuje pri vývoji. 

Rámce Pythonu sa za posledných niekoľko rokov výrazne vyvinuli, čo zvýšilo jeho schopnosti pomocou hlbokého učenia. Došlo k vydaniu špičkových knižníc ako TensorFlow a rôznych ďalších. 

Viac ako 8.2 milióna vývojárov na celom svete sa pri kódovaní spolieha na Python a existuje na to dobrý dôvod. Je to obľúbená voľba pre analýzu údajov, vedu o údajoch, strojové učenie a AI. Jeho rozsiahly knižničný ekosystém umožňuje pracovníkom strojového učenia ľahko pristupovať, spracovávať, transformovať a spracovávať údaje. Ponúka tiež platformovú nezávislosť, menšiu zložitosť a lepšiu čitateľnosť. 

Vstavané knižnice a balíky poskytujú kód základnej úrovne, čo znamená, že inžinieri strojového učenia nemusia začať písať od začiatku. A keďže strojové učenie vyžaduje nepretržité spracovanie údajov, vstavané knižnice a balíky Pythonu pomáhajú takmer pri každej úlohe. To všetko vedie k skráteniu doby vývoja a zlepšeniu produktivity pri práci s komplexnými aplikáciami strojového učenia. 

Niektorí z najväčších svetových technologických gigantov ako Google, Instagram, Facebook, Dropbox, Netflix, Walt Disney, YouTube, Uber a Amazon preferujú Python ako svoj programovací jazyk. 

Zatiaľ čo Python jednoznačne vyniká ako najpopulárnejší jazyk, je potrebné zvážiť niekoľko ďalších. Spustených päť je Python, R, C/C++, Java a JavaScript. Za vzdialenú sekundu Pythonu sa zvyčajne považuje C/C++. Java je tesne pozadu a hoci je Python často porovnávaný s R, v obľúbenosti si v skutočnosti nekonkurujú. V prieskumoch zahŕňajúcich dátových vedcov R často dosiahol najnižší pomer priority a používania spomedzi piatich jazykov. Javascript je často umiestnený na spodnom konci zoznamu.

Aj keď nie sú také populárne ako päť najlepších, existujú rôzne ďalšie jazyky, ktoré používajú praktici strojového učenia a ktoré stoja za zváženie, ako napríklad Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave a SAS. 

Výber na základe vašej aplikácie

Pri výbere najlepšieho jazyka pre strojové učenie je najdôležitejším faktorom zvážiť typ projektu, na ktorom budete pracovať, alebo vaše konkrétne aplikácie. 

Ak chcete pracovať na analýze sentimentu, vašou najlepšou voľbou by bol pravdepodobne Python alebo R, zatiaľ čo iné oblasti, ako je sieťová bezpečnosť a detekcia podvodov, by mali väčší úžitok z Java. Jedným z dôvodov je to, že algoritmy zabezpečenia siete a detekcie podvodov sú často používané veľkými organizáciami a zvyčajne sú to tie isté, v ktorých interné vývojové tímy uprednostňujú Java. 

Pokiaľ ide o oblasti menej zamerané na podniky, ako je spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) a analýza sentimentu, Python ponúka jednoduchšie a rýchlejšie riešenie na vytváranie algoritmov vďaka svojej veľkej zbierke špecializovaných knižníc. 

Pokiaľ ide o C/C++, tento jazyk sa často používa pre umelú inteligenciu v hrách a pohybe robotov. Jazyk strojového učenia ponúka vysokú úroveň kontroly, výkonu a efektívnosti vďaka svojim vysoko sofistikovaným knižniciam AI. 

R začína dávať najavo svoju prítomnosť v oblasti bioinžinierstva a bioinformatiky a už dlho sa používa v biomedicínskej štatistike na akademickej pôde aj mimo nej. Ale ak hovoríme o vývojároch, ktorí sú noví v oblasti dátovej vedy a strojového učenia, často sa uprednostňuje JavaScript. 

Jazyk je sekundárny k zručnostiam

Pri vstupe do sveta strojového učenia a pri výbere jazyka, ktorý chcete použiť, je dôležité si uvedomiť, že jazyk, ktorý sa naučíte, je druhoradý v porovnaní so základnými konceptmi strojového učenia. V iných prácach si budete musieť vypestovať základné zručnosti v oblasti analýzy údajov. 

Ak nemáte základné znalosti o štatistike, hlbokom učení, systémových procesoch a dizajne, bude naozaj ťažké vybrať si tie správne modely alebo vyriešiť zložité problémy strojového učenia. 

Ak ste nováčikom v oblasti analýzy údajov a strojového učenia, potom by mal byť Python na začiatku vášho zoznamu. Ako sme už diskutovali, Python je syntakticky jednoduchý a ľahšie sa učí ako iné jazyky. Ale ak ste už skúsený programátor s dlhoročnými skúsenosťami, konkrétne skúsenosťami s určitým jazykom, potom môže byť lepšou voľbou zostať pri tom, čo už viete. 

Existuje niekoľko základných zručností strojového učenia, ktoré vám uľahčia výber jazyka. Niektoré z týchto zručností zahŕňajú zručnosti softvérového inžinierstva, zručnosti v oblasti vedy o údajoch, zručnosti hlbokého učenia, dynamické programovanie a spracovanie zvuku a videa.

Ak sa vaše profesionálne zázemie intenzívne zaoberá vedou o údajoch, pravdepodobne bude lepšie uprednostniť Python. Najpopulárnejší jazyk strojového učenia je silne integrovaný s vedou o údajoch, a preto sa stal jazykom pre vedcov údajov. Ale ak vaše pozadie zahŕňa analýzu údajov a štatistiky, R je výrazne prispôsobené vám. 

Front-end vývojári majú často existujúce skúsenosti s JavaScriptom, čo uľahčuje rozšírenie jeho použitia na strojové učenie. Inžinieri počítačového hardvéru a elektroniky často volia C/C++ pred ostatnými jazykmi a špeciálne sa vyhýbajú JavaScriptu, Jave a R. 

Menej populárny jazyk Java uprednostňujú vývojári front-endových desktopových aplikácií vzhľadom na jeho efektívnosť s aplikáciami zameranými na podniky. Ak pracujete pre veľký podnik, spoločnosť vám môže dokonca povedať, aby ste sa naučili Java. Pre začiatočníkov, ktorí sa vydávajú na cestu strojového učenia, je menej bežné, že si sami vyberú Javu. 

Ako môžete vidieť z tohto článku, výber najlepšieho jazyka pre strojové učenie sa týka veľa vecí. Nie je to také jednoduché ako byť „najlepší“. Všetko závisí od vašich skúseností, odborných znalostí a aplikácií. Ale populárne jazyky ako Python, C++, Java a R by sa mali vždy zvážiť ako prvé.