机器学习的最佳语言是什么？ （2024 年 XNUMX 月）

如果您刚刚开始涉足机器学习 (ML) 领域，或者想要更新自己的技能，您可能想知道哪种语言最适合使用。选择正确的机器学习语言可能很困难，特别是因为有很多不错的选择。 

有 700 多种编程语言被广泛使用，令人难以置信，每种语言都有自己的优点和缺点。 如果您刚刚开始机器学习工程师的职业生涯，随着时间的推移，您会发​​现哪些编程语言最适合您要解决的特定业务问题。 

在深入研究最好的机器学习语言之前，让我们先探讨一下这个概念。 

什么是机器学习？ 

无需赘述，机器学习是人工智能的一个子集，它为计算机系统提供自动学习和基于数据进行预测的能力。 这些预测可能会根据具体用例的不同而有很大差异。 

在机器学习领域，机器学习专家不必写出解决问题所需的所有步骤，因为计算机能够通过分析数据中的模式来“学习”。 然后，模型可以将模式推广到新数据。 

要进一步阅读有关机器学习的内容，我建议您查看我们的文章“什么是机器学习？= 

最流行的机器学习语言：Python

在深入研究不同的机器学习语言之前，重要的是要认识到并不存在真正的“最佳”语言。 每一种都有自己的优点、缺点和特定功能。 这很大程度上取决于您想要构建的内容和您的背景。 

话虽如此，毫无疑问，最流行的机器学习语言是 Python。 大约 57% 的数据科学家和机器学习开发人员依赖 Python，33% 的人优先考虑使用 Python 进行开发。 

Python 的框架在过去几年中发生了巨大的发展，增强了深度学习的能力。 TensorFlow 等顶级库已经发布。 

全球超过 8.2 万开发人员依赖 Python 进行编码，这是有充分理由的。 它是数据分析、数据科学、机器学习和人工智能的首选。 其庞大的图书馆生态系统使机器学习从业者能够轻松访问、处理、转换和处理数据。 它还提供平台独立性、较低的复杂性和更好的可读性。 

内置的库和包提供了基础级代码，这意味着机器学习工程师不必从头开始编写。 由于机器学习需要持续的数据处理，Python 的内置库和包可以帮助完成几乎所有任务。 所有这些都可以缩短开发时间并提高处理复杂机器学习应用程序时的生产力。 

谷歌、Instagram、Facebook、Dropbox、Netflix、华特迪士尼、YouTube、Uber 和亚马逊等一些全球最大的科技巨头更喜欢 Python 作为他们的编程语言。 

虽然 Python 显然是最流行的语言，但还有许多其他语言必须考虑。 运行的五个是 Python、R、C/C++、Java 和 JavaScript。 通常认为仅次于 Python 的是 C/C++。 Java 紧随其后，虽然 Python 经常被拿来与 R 进行比较，但它们在流行度方面确实不存在竞争。 在涉及数据科学家的调查中，R 的优先级与使用率通常是五种语言中最低的。 JavaScript 通常位于列表的下端。

虽然远没有前五名那么受欢迎，但机器学习从业者使用的其他各种语言也值得考虑，例如 Julia、Scala、Ruby、MATLAB、Octave 和 SAS。 

根据您的应用选择

在选择最佳的机器学习语言时，最重要的因素是考虑您将要从事的项目类型或您的特定应用程序。 

如果您想从事情感分析工作，那么最好的选择可能是 Python 或 R，而网络安全和欺诈检测等其他领域将从 Java 中受益更多。 背后的原因之一是大型组织经常使用网络安全和欺诈检测算法，而这些算法通常与内部开发团队首选 Java 的算法相同。 

当涉及自然语言处理 (NLP) 和情感分析等企业不太关注的领域时，Python 凭借其大量的专业库集合，为算法构建提供了更简单、更快速的解决方案。 

至于C/C++，该语言通常用于游戏和机器人运动中的人工智能。 由于其高度复杂的人工智能库，机器学习语言提供了高水平的控制、性能和效率。 

R 开始在生物工程和生物信息学领域崭露头角，并且长期以来一直在学术界内外的生物医学统计中使用。 但如果我们谈论的是刚接触数据科学和机器学习的开发人员，JavaScript 通常是首选。 

语言相对于技能来说是次要的

当进入机器学习世界并选择使用哪种语言时，重要的是要认识到您学习的语言对于掌握基本机器学习概念来说是次要的。 在其他工作中，您需要培养核心数据分析技能。 

如果你没有统计学、深度学习、系统处理和设计的基础知识，那么选择正确的模型或解决复杂的机器学习问题将非常困难。 

如果您不熟悉数据分析和机器学习，那么 Python 应该是您的首选。 正如我们所讨论的，Python 在语法上比其他语言更简单，更容易学习。 但是，如果您已经是一位经验丰富的程序员，拥有多年的经验，特别是某种语言的经验，那么坚持使用您已经知道的知识可能是更好的选择。 

有一些基本的机器学习技能可以让您更轻松地选择语言。 其中一些技能包括软件工程技能、数据科学技能、深度学习技能、动态编程以及音频和视频处理。

如果您的专业背景与数据科学密切相关，那么最好优先考虑 Python。 最流行的机器学习语言与数据科学紧密结合，这就是它成为数据科学家的首选语言的原因。 但如果您的背景涉及数据分析和统计，R 非常适合您。 

前端开发人员通常拥有 JavaScript 的现有经验，因此更容易将其用途扩展到机器学习。 计算硬件和电子工程师通常选择 C/C++ 而不是其他语言，并且特别避免使用 JavaScript、Java 和 R。 

不太流行的语言 Java 因其在以企业为中心的应用程序中的效率而受到前端桌面应用程序开发人员的优先考虑。 如果你在一家大企业工作，公司甚至可能会告诉你学习Java。 对于踏上机器学习之旅的初学者来说，自己选择 Java 的情况并不常见。 

正如您从本文中看到的，选择最佳的机器学习语言需要考虑很多因素。 这并不像成为“最好的”那么简单。 这一切都取决于您的经验、专业背景和应用。 但 Python、C++、Java 和 R 等流行语言始终应首先考虑。