Beste Programmiersprachen für maschinelles Lernen: Top 10 Liste

Die Programmierung ist ein zentraler Aspekt des maschinellen Lernens. Schließlich werden ML-Anwendungen und ML-Algorithmen mithilfe von Programmiersprachen geschrieben und entworfen. Die Frage „Was sind die besten Programmiersprachen für maschinelles Lernen?“ ist jedoch oft sehr verwirrend.

Lassen Sie uns ohne weiteres in die Liste der Top-Ten-Programmiersprachen für ML eintauchen!

1. Python

Python ist in der Entwickler- und Programmier-Community äußerst beliebt. Es ist eine hochdynamische Open-Source-Sprache, die objektorientierte, imperative, funktionale sowie prozedurale Entwicklungsparadigmen unterstützt.

Python wird mit einer Auswahl hervorragender Bibliotheken und Tools für ML geliefert, darunter Scikit Learn, TensorFlow, ChatterBot und vieles mehr.

2. C++

C++ ist eine der ältesten Programmiersprachen und eignet sich dank seiner ML-Repositories wie TensorFlow, LightGBM und Turi Create hervorragend für maschinelles Lernen. Geschwindigkeit und Effizienz sind die beiden Schlüsselaspekte von C++. Daher kann C++ bei richtiger Implementierung helfen, schnelle und gut codierte Algorithmen zu erstellen.

Darüber hinaus können Sie mit C++ fortschrittliche Computer Vision- und ML-Systeme von Grund auf implementieren. Es kommt auch mit zahlreichen anderen Low-Level-Funktionen wie der Wahl des Speicherverwaltungssystems.

3. JavaScript

JavaScript ist eine sehr beliebte Web-Skriptsprache. Es verfügt über zahlreiche Bibliotheken zum Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen, darunter TensorFlow.js, Brain.js, stdlib-js, machinelearn.js, math.js, face-api.js und R-js.

Dank dieser wunderbaren ML-Bibliotheken hat JavaScript nun Anwendungen in Unternehmens- und Privatprojekten gefunden.

4. Java

Java ist eine der am weitesten verbreiteten Programmiersprachen für die Entwicklung von Big-Data-Ökosystemen und auch für die Softwareentwicklung. Tatsächlich verfügen große Unternehmen (sowohl im öffentlichen als auch im privaten Sektor) über eine riesige Java-Codebasis, die JVM als primäre Computerumgebung nutzt.

Das ist jedoch noch nicht alles. Java hat auch eine Vielzahl von ML-Bibliotheken wie Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, RapidMiner, Neuroph, JSTAT, DL4J, um nur einige zu nennen.

5. C#

C# ist eine allgemeine, flexible und quelloffene objektorientierte Programmiersprache (OOP), die hauptsächlich für Webentwicklung und Netzwerke verwendet wird. Es ist eine vielseitige Sprache, da sie es Entwicklern ermöglicht, verschiedene Anwendungen wie Web-Apps, mobile Apps, Konsolen und sogar Backend-Frameworks zu erstellen.

Was maschinelles Lernen betrifft, so verfügt C# über eine dedizierte .NET Core-Plattform für maschinelles Lernen – ML.NET. ML.NET ist ein plattformübergreifendes Open-Source-ML-Framework, mit dem .NET-Entwickler an ML-Anwendungen arbeiten können. Abgesehen davon hat es auch Accord.NET und ML-Agents.

6. Julia

Julia ist die perfekte Ergänzung für ML-Entwickler, die immer auf der Suche nach Sprachen sind, mit denen sie ML-Algorithmen als Code schreiben können. Es wurde entwickelt, um den Bedarf an leistungsstarker numerischer Modellanalyse zu decken, die für ML-Anwendungen unerlässlich ist, und eignet sich daher hervorragend für maschinelles Lernen.

Julia Computing behauptet , dass Julia die beste Unterstützung für ML-Frameworks wie TensorFlow und MXNet hat, was die Anpassung an bestehende Workflows viel einfacher macht. Während Julias mathematische Syntax es Ihnen ermöglicht, Algorithmen wie auf Papier auszudrücken, konvertiert Flux den Code in trainierbare Modelle mit automatischer Differenzierung, GPU-Beschleunigung und Unterstützung für große Datensätze durch JuliaDB.

7. Hülse

Genau wie Python verfügt Shell über eine einfache und übersichtliche Syntax. Daher ist es eine anfängerfreundliche Option für diejenigen, die die Grundlagen der ML-App-Entwicklung erkunden möchten. Ein weiterer großartiger Aspekt von Shell ist seine Geschwindigkeit – was über zehn Minuten dauern würde, um es über eine grafische Oberfläche zu erreichen, schafft Shell in einer Minute!

Es verfügt über einige sehr hoch bewertete ML-Bibliotheken, darunter MI-Notebook, DI-Machine und Docker-predictionio.

8. R

R ist eine dynamische, Array-basierte Multi-Paradigmen-Sprache. Es unterstützt objektorientierte, imperative, funktionale, prozedurale und reflektierende Programmierparadigmen. Der Grund, warum R bei Data Scientists und Entwicklern an Popularität gewonnen hat, ist seine Fähigkeit zur Statistik und Datenvisualisierung.

R unterstützt die Betriebssysteme Linux, OS X und Windows. Außerdem enthält es GNU-Bundles (ideal für ML-Anwendungen). Neben der Erstellung von ML-Algorithmen mit R können Sie mit R Studio auch statistische Visualisierungen dafür entwerfen. ML_for_Hackers, Machine Learning in R und Benchm-ml sind einige ausgezeichnete ML-Repositories in R.

9. TypeScript

Genau wie C++ und Java ist TypeScript eine stark typisierte, kompilierte OOP-Sprache. Microsoft hat es 2012 als typisierte Obermenge von JavaScript entwickelt, die zu JavaScript kompiliert wurde. Laut dem Octoverse-Bericht von GitHub ist TypeScript eine der am schnellsten wachsenden Sprachen.

TypeScript wird für ML-Anwendungen durch Kalimdor genutzt – eine browserbasierte Bibliothek für maschinelles Lernen, die in TypeScript geschrieben ist. Kalimdor kann direkt auf Browsern (wie Scikit-Learn von Python) ausgeführt werden. Guess.js und machinelearn.js sind die zwei wichtigsten ML-Repositories von TypeScript.

10. Skala

Scala ist eine typsichere JVM-Sprache, die die Aspekte objektorientierter und funktionaler Programmiersprachen kombiniert. Diese Kombination macht Scala zu einer sehr prägnanten und logischen Programmiersprache. Da Scala JVM zur Laufzeit verwendet, ist es viel schneller als Python. Daher wird es in Data Science- und Machine Learning-Communities immer beliebter.

Die zwei wichtigsten ML-Bibliotheken in Scala sind Aerosolve und BIDMach .

Während dies die zehn beliebtesten Programmiersprachen für ML sind, müssen Sie die Sprache auswählen, die am besten zu Ihrer aktuellen Situation passt. Wenn Sie beispielsweise ein Anfänger sind, wäre Python aufgrund seiner einfachen Syntax und seiner einfachen Lernkurve die klare Wahl. Wenn Sie jedoch etwas Erfahrung im Entwicklungsbereich haben, können Sie mit diesen Sprachen experimentieren – wählen Sie, was am besten zu Ihren Entwicklungsanforderungen passt. Denken Sie zu guter Letzt daran, dass jeder seine einzigartigen Vorteile für das maschinelle Lernen mit sich bringt – nutzen Sie sie also mit Bedacht!

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