Ngôn ngữ nào là tốt nhất cho Học máy? (tháng hiện tại năm hiện tại)

Nếu bạn mới bắt đầu trong lĩnh vực học máy (ML), hoặc nếu bạn đang tìm cách làm mới kỹ năng của mình, bạn có thể tự hỏi ngôn ngữ nào là tốt nhất để sử dụng. Việc chọn ngôn ngữ học máy phù hợp có thể khó khăn, đặc biệt là vì có rất nhiều lựa chọn tuyệt vời.

Có hơn 700 ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi, và mỗi ngôn ngữ có ưu và nhược điểm riêng. Nếu bạn mới bắt đầu sự nghiệp của mình với tư cách là kỹ sư học máy, theo thời gian, bạn sẽ khám phá ra những ngôn ngữ lập trình nào là tốt nhất cho các vấn đề kinh doanh cụ thể mà bạn đang cố gắng giải quyết.

Trước khi tìm hiểu về các ngôn ngữ học máy tốt nhất, hãy cùng khám phá khái niệm này.

Ngôn ngữ nào là tốt nhất cho Học máy?

Không đi vào chi tiết quá nhiều, học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo cung cấp cho các hệ thống máy tính khả năng học và dự đoán tự động dựa trên dữ liệu. Những dự đoán này có thể thay đổi rất nhiều tùy thuộc vào trường hợp sử dụng cụ thể.

Trong lĩnh vực học máy, một chuyên gia học máy không cần phải viết ra tất cả các bước cần thiết để giải quyết một vấn đề vì máy tính có khả năng “học” bằng cách phân tích các mẫu trong dữ liệu. Mô hình sau đó có thể tổng quát hóa các mẫu cho dữ liệu mới.

Để đọc thêm về học máy, tôi khuyên bạn nên xem bài viết của chúng tôi “Ngôn ngữ nào là tốt nhất cho Học máy?”

Ngôn ngữ Học máy Phổ biến nhất: Python

Trước khi tìm hiểu về các ngôn ngữ học máy khác nhau, điều quan trọng là phải nhận ra rằng không có một ngôn ngữ “tốt nhất” thực sự. Mỗi ngôn ngữ có ưu, nhược điểm và khả năng riêng. Điều này phụ thuộc rất nhiều vào những gì bạn đang cố gắng xây dựng và nền tảng của bạn.

Với điều đó, ngôn ngữ học máy phổ biến nhất, không có gì nghi ngờ, là Python. Khoảng 57% các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển học máy dựa vào Python, và 33% ưu tiên nó cho phát triển.

Các khuôn khổ của Python đã phát triển rất nhiều trong những năm qua, điều này đã tăng cường khả năng của nó với học sâu. Có sự ra mắt của các thư viện hàng đầu như TensorFlow và các thư viện khác.

Hơn 8,2 triệu nhà phát triển trên toàn cầu dựa vào Python để mã hóa, và có lý do chính đáng cho điều đó. Nó là lựa chọn yêu thích cho phân tích dữ liệu, khoa học dữ liệu, học máy và trí tuệ nhân tạo. Hệ sinh thái thư viện rộng lớn của nó cho phép các nhà thực hành học máy truy cập, xử lý, biến đổi và xử lý dữ liệu một cách dễ dàng. Nó cũng cung cấp tính độc lập của nền tảng, ít phức tạp và khả năng đọc tốt hơn.

Các thư viện và gói tích hợp cung cấp mã cấp cơ sở, điều này có nghĩa là các kỹ sư học máy không cần phải bắt đầu viết từ đầu. Và vì học máy yêu cầu xử lý dữ liệu liên tục, các thư viện và gói tích hợp của Python hỗ trợ hầu như mọi nhiệm vụ. Tất cả điều này dẫn đến thời gian phát triển giảm và tăng năng suất khi làm việc với các ứng dụng học máy phức tạp.

Một số gã khổng lồ công nghệ lớn nhất thế giới như Google, Instagram, Facebook, Dropbox, Netflix, Walt Disney, YouTube, Uber và Amazon ưa thích Python làm ngôn ngữ lập trình của họ.

Mặc dù Python rõ ràng là ngôn ngữ phổ biến nhất, nhưng có các ngôn ngữ khác phải được xem xét. Năm ngôn ngữ hàng đầu là Python, R, C/C++, Java và JavaScript. Người đứng thứ hai sau Python thường được coi là C/C++. Java đứng ngay sau, và trong khi Python thường được so sánh với R, chúng không thực sự cạnh tranh về mức độ phổ biến. Trong các cuộc khảo sát liên quan đến các nhà khoa học dữ liệu, R thường đạt được tỷ lệ sử dụng thấp nhất trong số năm ngôn ngữ. JavaScript thường được đặt ở cuối danh sách.

Mặc dù không phổ biến như năm ngôn ngữ hàng đầu, nhưng có các ngôn ngữ khác mà các nhà thực hành học máy sử dụng và đáng được xem xét, chẳng hạn như Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave và SAS.

Chọn dựa trên Ứng dụng của bạn

Khi chọn ngôn ngữ tốt nhất cho học máy, yếu tố quan trọng nhất là xem xét loại dự án bạn sẽ làm việc hoặc các ứng dụng cụ thể của bạn.

Nếu bạn muốn làm việc về phân tích cảm xúc, lựa chọn tốt nhất của bạn có thể là Python hoặc R, trong khi các lĩnh vực như bảo mật mạng và phát hiện gian lận sẽ được hưởng lợi hơn từ Java. Một trong những lý do đằng sau điều này là các thuật toán bảo mật mạng và phát hiện gian lận thường được sử dụng bởi các tổ chức lớn, và những tổ chức này thường ưa thích Java cho các nhóm phát triển nội bộ.

Khi nói đến các lĩnh vực ít tập trung vào doanh nghiệp hơn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và phân tích cảm xúc, Python cung cấp một giải pháp dễ dàng và nhanh chóng hơn cho việc xây dựng thuật toán nhờ vào bộ sưu tập lớn các thư viện chuyên dụng.

Về C/C++, ngôn ngữ này thường được sử dụng cho trí tuệ nhân tạo trong trò chơi và di chuyển robot. Ngôn ngữ học máy này cung cấp mức độ kiểm soát, hiệu suất và hiệu quả cao do các thư viện AI tinh vi.

R bắt đầu thể hiện sự hiện diện của mình trong các lĩnh vực như kỹ thuật sinh học và tin sinh học, và nó đã được sử dụng rộng rãi trong thống kê y sinh trong và ngoài học thuật. Nhưng nếu chúng ta nói về các nhà phát triển mới cho khoa học dữ liệu và học máy, JavaScript thường được ưa chuộng.

Ngôn ngữ là Thứ yếu so với Kỹ năng

Khi bước vào thế giới học máy và chọn ngôn ngữ để sử dụng, điều quan trọng là phải nhận ra rằng ngôn ngữ bạn học là thứ yếu so với việc掌握 các khái niệm học máy cơ bản. Nói cách khác, bạn sẽ cần phải phát triển các kỹ năng phân tích dữ liệu cơ bản.

Nếu bạn không có kiến thức cơ bản về thống kê, học sâu, quy trình hệ thống và thiết kế, sẽ rất khó để chọn đúng mô hình hoặc giải quyết các vấn đề học máy phức tạp.

Nếu bạn mới bắt đầu với phân tích dữ liệu và học máy, thì Python nên đứng đầu danh sách của bạn. Như chúng ta đã thảo luận, Python có cú pháp trực quan và dễ học hơn so với các ngôn ngữ khác. Nhưng nếu bạn đã là một lập trình viên có kinh nghiệm với nhiều năm kinh nghiệm, đặc biệt là kinh nghiệm với một ngôn ngữ cụ thể, thì có thể tốt hơn là nên gắn bó với những gì bạn đã biết.

Có một số kỹ năng học máy thiết yếu sẽ giúp bạn dễ dàng chọn ngôn ngữ. Một số kỹ năng này bao gồm kỹ năng kỹ sư phần mềm, kỹ năng khoa học dữ liệu, kỹ năng học sâu, lập trình động và xử lý âm thanh và video.

Nếu nền tảng chuyên môn của bạn liên quan chặt chẽ đến khoa học dữ liệu, thì có thể tốt hơn là nên ưu tiên Python. Ngôn ngữ học máy phổ biến nhất này được tích hợp chặt chẽ với khoa học dữ liệu, đó là lý do tại sao nó đã trở thành ngôn ngữ ưa chuộng của các nhà khoa học dữ liệu. Nhưng nếu nền tảng của bạn liên quan đến phân tích dữ liệu và thống kê, thì R được thiết kế dành cho bạn.

Các nhà phát triển front-end thường có kinh nghiệm现 có với JavaScript, điều này làm cho nó dễ dàng hơn để mở rộng việc sử dụng nó sang học máy. Các kỹ sư phần cứng và điện tử thường chọn C/C++ hơn các ngôn ngữ khác và cụ thể là tránh JavaScript, Java và R.

Ngôn ngữ ít phổ biến hơn, Java, được các nhà phát triển ứng dụng máy tính để bàn ưu tiên cho các ứng dụng tập trung vào doanh nghiệp do hiệu quả của nó. Nếu bạn làm việc cho một doanh nghiệp lớn, công ty có thể thậm chí yêu cầu bạn học Java. Nó ít phổ biến hơn đối với những người mới bắt đầu hành trình học máy để tự chọn Java.

Như bạn có thể thấy từ bài viết này, có rất nhiều yếu tố cần xem xét khi chọn ngôn ngữ tốt nhất cho học máy. Nó không đơn giản như việc chọn một ngôn ngữ “tốt nhất”. Tất cả phụ thuộc vào kinh nghiệm, nền tảng chuyên môn và ứng dụng của bạn. Nhưng các ngôn ngữ phổ biến như Python, C++, Java và R nên luôn được xem xét trước.