機械学習に最適なプログラミング言語：トップ10リスト

プログラミングは機械学習の中心的な側面です。 結局のところ、MLアプリケーションとMLアルゴリズムは、プログラミング言語を使用して作成および設計されています。 ただし、「機械学習に最適なプログラミング言語は何ですか？」という質問を取り巻く多くの混乱がしばしばあります。

さらに面倒なことはせずに、MLのトップ10プログラミング言語のリストに飛び込みましょう！

1. Python

Pythonは、開発者およびコーディングコミュニティで非常に人気があります。 これは非常に動的なオープンソース言語であり、オブジェクト指向、命令型、機能型、および手続き型開発パラダイムをサポートします。

Pythonには、Scikit Learn、TensorFlow、ChatterBotなど、ML用の優れたライブラリとツールが豊富に用意されています。

2. C ++

最も古いプログラミング言語の1つであるC++は、TensorFlow、LightGBM、Turi CreateなどのMLリポジトリのおかげで、機械学習に非常に適しています。 速度と効率は、C++の2つの重要な側面です。 したがって、正しく実装されている場合、C++は高速で適切にコーディングされたアルゴリズムの作成に役立ちます。

さらに、C ++を使用すると、高度なコンピュータービジョンとMLシステムをゼロから実装できます。 また、メモリ管理システムの選択など、他の多くの低レベル機能も付属しています。

3. JavaScript

JavaScriptは、非常に人気のあるWebスクリプト言語です。 TensorFlow.js、Brain.js、stdlib-js、machinelearn.js、math.js、face-api.js、R-jsなどのMLモデルをトレーニングおよびデプロイするための多数のライブラリがあります。

これらのすばらしいMLライブラリのおかげで、JavaScriptは企業レベルおよび個人のプロジェクトでアプリケーションを見つけることができました。

4. Java

Javaは、ビッグデータエコシステムの開発やソフトウェア開発に最も広く使用されているプログラミング言語の1つです。 実際、大企業（公的部門と民間部門の両方）には、JVMをプライマリコンピューティング環境として活用する大規模なJavaコードベースがあります。

ただし、それだけではありません。 Javaには、Weka、ADAMS、JavaML、Mahout、RapidMiner、Neuroph、JSTAT、DL4JなどのMLライブラリも多数あります。

5. C＃

C＃は、主にWeb開発とネットワーキングに使用される、一般的で柔軟性のあるオープンソースのオブジェクト指向プログラミング（OOP）言語です。 開発者がWebアプリ、モバイルアプリ、コンソール、さらにはバックエンドフレームワークなどのさまざまなアプリケーションを構築できるため、これは用途の広い言語です。

機械学習に関しては、C＃には専用の.NETCore機械学習プラットフォームであるML.NETがあります。 ML.NETは、クロスプラットフォームのオープンソースMLフレームワークであり、.NET開発者がMLアプリケーションで作業できるようにします。 これとは別に、Accord.NETとML-Agentもあります。

6. ジュリア

Juliaは、MLアルゴリズムをコードとして記述できる言語を常に探しているML開発者に最適です。 MLアプリケーションに不可欠な高性能数値モデル解析のニーズに応えるために作成されたため、機械学習に非常に適しています。

Julia Computingは、JuliaがTensorFlowやMXNetなどのMLフレームワークをクラス最高でサポートしていることを維持しています。これにより、既存のワークフローへの適応がはるかに管理しやすくなります。 Juliaの数学的構文では、紙のようにアルゴリズムを表現できますが、Fluxは、コードを自動微分、GPUアクセラレーション、およびJuliaDBによる大規模なデータセットのサポートを備えたトレーニング可能なモデルに変換します。

7. シェル

Pythonと同じように、Shellはシンプルできちんとした構文を備えています。 したがって、MLアプリ開発の基本を探求したい人にとっては初心者向けのオプションです。 Shellのもう1つの優れた点は、その速度です。グラフィカルインターフェイスを介して達成するには10分以上かかりますが、Shellは1分で達成できます。

MI-Notebook、DI-Machine、Docker-predictionioなどの非常に評価の高いMLライブラリがいくつかあります。

8. R

Rは、動的な配列ベースのマルチパラダイム言語です。 オブジェクト指向、命令型、関数型、手続き型、およびリフレクションプログラミングパラダイムをサポートします。 Rがデータサイエンティストや開発者の間で人気を博している理由は、統計とデータの視覚化の能力にあります。

Rは、Linux、OS X、およびWindowsオペレーティングシステムをサポートしています。 さらに、GNUバンドルが付属しています（MLアプリケーションに最適）。 Rを使用してMLアルゴリズムを作成する以外に、Rスタジオを使用して同じものの統計的視覚化を設計することもできます。 ML_for_Hackers、Rの機械学習、Benchm-mlは、Rの優れたMLリポジトリです。

9.TypeScript _

C ++やJavaと同様に、TypeScriptは強く型付けされ、コンパイルされたOOP言語です。 Microsoftは、JavaScriptにコンパイルされたJavaScriptの型付きスーパーセットとして2012年に開発しました。 GitHubのOctoverseレポートによると、TypeScriptは最も急速に成長している言語の1つです。

TypeScriptは、TypeScriptで記述されたブラウザベースの機械学習ライブラリであるKalimdorを介してMLアプリケーションに活用されています。 Kalimdorは、ブラウザー（PythonのScikit-Learnなど）で直接実行できます。 Guess.jsとmachinelearn.jsは、TypeScriptの上位2つのMLリポジトリです。

10. Scala

Scalaは、オブジェクト指向プログラミング言語と関数型プログラミング言語の側面を組み合わせた、タイプセーフなJVM言語です。 この組み合わせが、Scalaを非常に簡潔で論理的なプログラミング言語にしている理由です。 Scalaは実行時にJVMを使用するため、Pythonよりもはるかに高速に実行されます。 したがって、データサイエンスと機械学習のコミュニティでますます人気が高まっています。

Scalaの上位2つのMLライブラリは、AerosolveとBIDMachです。

これらはMLで人気のあるプログラミング言語のトップ10ですが、現在の状況に最も適した言語を選択する必要があります。 たとえば、初心者の場合、構文が単純で学習曲線が簡単なPythonが最適です。 ただし、開発ドメインである程度の経験がある場合は、これらの言語を試すことができます。開発のニーズに最適な言語を選択してください。 最後に、それぞれに機械学習の独自の利点があることを忘れないでください。したがって、それらを賢く使用してください。

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