5 ภาษาโปรแกรมมิ่งสำหรับ Machine Learning ที่ดีที่สุด (AI)

ภาษา Machine Learning ควรได้รับการประเมินเป็นส่วนหนึ่งของระบบนิเวศ: ไลบรารี่ เป้าหมายการ_deploy การแสดงผลตัวเลข เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา และทักษะที่มีอยู่ในทีมมีความสำคัญมากกว่า Syntax เพียงอย่างเดียว ระบบการผลิตส่วนใหญ่ใช้ภาษาหลายภาษาในการวิจัย การฝึกอบรม การให้บริการ และการรวมแอปพลิเคชัน

รายการนี้จัดลำดับความสำคัญของภาษาที่มีระบบนิเวศ Machine Learning ที่ใช้งานได้จริงและมีบทบาทที่เป็นประโยชน์ในโครงการปัจจุบัน Python ยังคงเป็นจุดเริ่มต้นโดย mặc định แต่ R, Julia, C++ และ Java แต่ละภาษาแก้ปัญหาที่ Python เพียงอย่างเดียวอาจไม่สามารถจัดการได้ดี

ภาษาโปรแกรมมิ่งที่ดีที่สุดสำหรับ Machine Learning เปรียบเทียบ

5 ภาษาโปรแกรมมิ่งที่ดีที่สุดสำหรับ Machine Learning

1. Python

Python เป็นภาษาที่ใช้สำหรับ Machine Learning ในยุคสมัยใหม่ เพราะมันรวมทั้งโค้ดที่อ่านได้ง่ายและไลบรารี่ที่ลึกสำหรับการเตรียมข้อมูล การสร้างแบบจำลอง การประเมิน การแสดงผลข้อมูล และการให้บริการ นักวิจัยสามารถย้ายจากโน้ตบุ๊กไปยัง API ที่ให้บริการได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนกระบวนการทำงาน

การทำงานของมันไม่ใช่เร็วที่สุดสำหรับทุกงาน แต่การดำเนินการที่ต้องการประสิทธิภาพสูงมักถูกนำไปใช้ในไลบรารี่ที่คอมไพล์ใต้ Python ความเสี่ยงที่ใหญ่กว่าคือความซับซ้อนของการบริหารจัดการและความสัมพันธ์ ซึ่งต้องการการบรรจุภัณฑ์ การทดสอบ และการควบคุมเวอร์ชันที่มีระเบียบ

เยี่ยมชม Python

2. R

R มีความเข้มแข็งเป็นพิเศษสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ การสร้างแบบจำลองที่สามารถสำรวจได้ และการวิจัยที่สามารถทำซ้ำได้ ระบบแพ็คเกจของมันครอบคลุมถึงสถิติแบบดั้งเดิม การคาดการณ์ สถิติทางชีวการแพทย์ และวิธีการวิเคราะห์ที่เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน ในขณะที่โน้ตบุ๊กและเครื่องมือสำหรับการรายงานช่วยเชื่อมต่อโค้ดกับเรื่องราวที่สามารถตรวจสอบได้

มันไม่ค่อยถูกเลือกเป็นภาษาหลักสำหรับแอปพลิเคชันแบ็คเอนด์หรือบริการการผลิตขนาดใหญ่ ทีมงานมักจะจับคู่ R กับ Python, SQL หรือชั้นบริการเมื่อมอดูลต้องการย้ายจากการวิเคราะห์ไปยังผลิตภัณฑ์เชิงปฏิบัติ

เยี่ยมชม R

3. Julia

Julia ได้รับการออกแบบมาเพื่อรวมการเขียนโปรแกรมแบบโต้ตอบและระดับสูงเข้ากับการทำงานที่ใกล้เคียงกับภาษาที่คอมไพล์ มัน आकर्षकสำหรับการทำงาน Machine Learning ทางวิทยาศาสตร์ การเพิ่มประสิทธิภาพ การจำลอง และวิธีการทางคณิตศาสตร์ที่กำหนดเองที่นักวิจัยต้องการแสดงอัลกอริธึมโดยตรงโดยไม่ต้องเขียนใหม่ในภาษาอื่น

ระบบนิเวศของมันเล็กกว่าของ Python และความต้องการของแพ็คเกจแตกต่างกันไปตามโดเมน มันถูกนำมาใช้ดีที่สุดเมื่อโมเดลการทำงานหรือเครื่องมือทางวิทยาศาสตร์ของมันให้ประโยชน์ที่แท้จริง ไม่ใช่แค่การแทนที่สแต็คที่มีอยู่

เยี่ยมชม Julia

4. C++

C++ เป็นศูนย์กลางของโครงสร้างพื้นฐานใต้หลายเฟรมเวิร์ก Machine Learning และเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับการอนุมานที่มี Latency ต่ำ ระบบฝังตัว โรบอทิกส์และออปเปอร์เรเตอร์แบบกำหนดเอง มันให้การควบคุมโดยตรงเหนือหน่วยความจำ ความขนานและการเชื่อมต่อฮาร์ดแวร์เมื่อประสิทธิภาพที่คาดการณ์ได้มีความสำคัญ

การควบคุมนั้นเพิ่มต้นทุนในการพัฒนาและความปลอดภัย ทีมส่วนใหญ่ไม่ควรสร้างการลองผิดลองถูกแบบปกติใน C++; มันเหมาะสมกว่าสำหรับส่วนประกอบที่ต้องการประสิทธิภาพสูงและมีการทดสอบอย่างเข้มงวดและมีインタ์เฟซระดับสูงสำหรับนักวิจัยหรือผู้พัฒนาแอปพลิเคชัน

เยี่ยมชม C++

5. Java

Java ยังคงมีความเกี่ยวข้องเมื่อ Machine Learning ต้องรวมเข้ากับระบบการผลิต JVM ที่มีอยู่ มันสนับสนุนโครงสร้างบริการที่มีความเป็นมาตรฐาน เครื่องมือที่ดี การ_deploy ที่คาดการณ์ได้ และการรวมที่ใกล้ชิดกับแพลตฟอร์ม เช่น Apache Spark และระบบข้อมูลองค์กร

จุดสิ้นสุดของการวิจัยแบบใหม่ๆ มักปรากฏใน Python ก่อน ดังนั้นทีม Java จึงฝึกอบรมที่อื่นและบริโภคโมเดลหรือบริการการอนุมานที่ส่งออก มันแข็งแกร่งที่สุดในฐานะภาษารวมการผลิตมากกว่าเป็นสภาพแวดล้อมการลองผิดลองถูกแบบดั้งเดิม

เยี่ยมชม Java

ความคิดสุดท้ายเกี่ยวกับภาษาโปรแกรมมิ่ง Machine Learning

Python เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดโดย mặc địnhสำหรับทีมส่วนใหญ่ เพราะระบบนิเวศของมันครอบคลุมงานข้อมูล การพัฒนาแบบจำลอง และการ_deploy R เป็นเวิร์กสเปซทางสถิติที่แข็งแกร่งกว่า ในขณะที่ Julia เป็นทางเลือกที่น่าดึงดูดสำหรับการทำงานทางวิทยาศาสตร์และการคำนวณ

เลือก C++ เมื่อ Latency, หน่วยความจำ หรือการควบคุมฮาร์ดแวร์ทำให้ภาระทางวิศวกรรมเพิ่มขึ้น และ Java เมื่อมอดูลต้องรวมเข้ากับสภาพแวดล้อมการผลิต JVM ได้อย่างสะอาด ระบบสถาปัตยกรรมที่ถูกต้องมักใช้ภาษาหลายภาษาแทนที่จะบังคับให้ภาษาหนึ่งเข้ากับทุกชั้น