5种最佳机器学习（AI）编程语言

评估机器学习语言时，应将其视为一个生态系统的一部分：库、部署目标、数值性能、开发工具和团队现有的技能比单纯的语法更重要。大多数生产系统在研究、训练、服务和应用程序集成方面使用多种语言。

此列表优先考虑具有活跃机器学习生态系统和当前项目实际角色的语言。Python仍然是默认的起点，但R、Julia、C++和Java每种语言都能解决Python单独可能无法很好解决的问题。

机器学习编程语言比较

5种最佳机器学习编程语言

1. Python

Python是现代机器学习的标准接口，因为它将可读的代码与数据准备、建模、评估、可视化和服务的深度库相结合。研究人员可以在不改变概念工作流的情况下，从笔记本移动到面向生产的API。

其运行时并不是每个任务的最快，但性能关键的操作通常在Python下面的编译库中实现。更大的风险是依赖关系和环境复杂性，这需要有纪律的包装、测试和版本控制。

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2. R

R特别适合统计分析、探索性建模和可重复的研究。其包生态系统涵盖了经典统计、预测、生物统计和专用分析方法，而笔记本和报告工具有助于将代码连接到可审计的叙述中。

它不常被选为应用程序后端或大型生产服务的主要语言。团队通常将R与Python、SQL或服务层配对，当模型需要从分析转移到运营产品时。

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3. Julia

Julia旨在将交互式、高级编程与接近编译语言的性能相结合。它适合科学机器学习、优化、模拟和自定义数值方法，研究人员希望直接表达算法，而无需在另一种语言中重写热路径。

其生态系统比Python小，包的成熟度因领域而异。它最适合采用时其性能模型或科学工具提供了具体优势，而不是简单地作为成熟堆栈的替代品。

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4. C++

C++是许多机器学习框架基础设施的核心，也是低延迟推理、嵌入式系统、机器人和自定义运算符的实用选择。它提供了对内存、并发和硬件接口的直接控制，当可预测的性能很重要时。

这种控制增加了开发和安全成本。大多数团队不应在C++中构建常规实验；它最适合性能敏感的组件，需要严格的测试和更高级别的接口供研究人员或应用程序开发人员使用。

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5. Java

Java在机器学习必须适应现有的JVM环境时仍然相关。它支持成熟的服务架构、强大的工具、可预测的部署和与Apache Spark和企业数据系统等平台的紧密集成。

模型研究的前沿通常首先出现在Python中，因此Java团队通常在其他地方进行训练，并使用导出的模型或推理服务。它最适合作为生产集成语言，而不是实验新架构的默认环境。

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关于机器学习编程语言的最终想法

Python是大多数团队的最佳默认选择，因为其生态系统涵盖了数据工作、模型开发和部署。 R是更强大的统计工作空间，而 Julia对于科学和数值工作负载很有吸引力。

选择 C++ 当延迟、内存或硬件控制证明了增加的工程负担时，以及 Java 当模型必须与以JVM为中心的生产环境无缝集成时。正确的架构通常使用两种或两种以上的语言，而不是强迫一种语言适用于每个层次。