머신 러닝을 위한 최고의 프로그래밍 언어: 상위 10개 목록

프로그래밍은 기계 학습의 중추적인 측면입니다. 결국 ML 애플리케이션과 ML 알고리즘은 프로그래밍 언어를 사용하여 작성되고 설계되었습니다. 그러나 "머신 러닝에 가장 적합한 프로그래밍 언어는 무엇입니까?"라는 질문을 둘러싸고 종종 많은 혼란이 있습니다.

더 이상 고민하지 않고 ML을 위한 상위 10개 프로그래밍 언어 목록을 살펴보겠습니다!

1. 파이썬

Python은 개발자 및 코딩 커뮤니티에서 매우 인기가 있습니다. 객체 지향, 명령형, 기능적, 절차적 개발 패러다임을 지원하는 매우 동적인 오픈 소스 언어입니다.

Python에는 Scikit Learn, TensorFlow, ChatterBot 등을 포함하여 ML을 위한 우수한 라이브러리 및 도구 모음이 함께 제공됩니다.

2. C++

가장 오래된 프로그래밍 언어 중 하나인 C++는 TensorFlow, LightGBM 및 Turi Create와 같은 ML 리포지토리 덕분에 기계 학습에 매우 적합합니다. 속도와 효율성은 C++의 두 가지 주요 측면입니다. 따라서 올바르게 구현되면 C++는 빠르고 잘 코딩된 알고리즘을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한 C++를 사용하면 처음부터 고급 컴퓨터 비전 및 ML 시스템을 구현할 수 있습니다. 또한 메모리 관리 시스템의 선택과 같은 수많은 다른 저수준 기능과 함께 제공됩니다.

3. 자바스크립트

JavaScript는 가장 대중적인 웹 스크립팅 언어입니다. TensorFlow.js, Brain.js, stdlib-js, machinelearn.js, math.js, face-api.js 및 R-js를 비롯한 ML 모델 교육 및 배포를 위한 수많은 라이브러리가 있습니다.

이러한 훌륭한 ML 라이브러리 덕분에 JavaScript는 이제 엔터프라이즈 수준 및 개인 프로젝트에서 응용 프로그램을 찾을 수 있습니다.

4. 자바

Java는 빅 데이터 생태계 개발 및 소프트웨어 개발을 위해 가장 광범위하게 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 사실 대기업(공공 및 민간 부문 모두)에는 JVM을 기본 컴퓨팅 환경으로 활용하는 방대한 Java 코드베이스가 있습니다.

하지만 그게 다가 아닙니다. Java에는 Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, RapidMiner, Neuroph, JSTAT, DL4J와 같은 ML 라이브러리도 많이 있습니다.

5. 씨#

C#은 웹 개발 및 네트워킹에 주로 사용되는 일반적이고 유연한 오픈 소스 객체 지향 프로그래밍(OOP) 언어입니다. 개발자가 웹 앱, 모바일 앱, 콘솔 및 백엔드 프레임워크와 같은 다양한 애플리케이션을 빌드할 수 있도록 하는 다용도 언어입니다.

기계 학습의 경우 C#에는 전용 .NET Core 기계 학습 플랫폼인 ML.NET이 있습니다. ML.NET은 .NET 개발자가 ML 애플리케이션에서 작업할 수 있도록 하는 플랫폼 간 오픈 소스 ML 프레임워크입니다. 이 외에도 Accord.NET 및 ML-Agents도 있습니다.

6. 줄리아

Julia는 ML 알고리즘을 코드로 작성할 수 있는 언어를 항상 찾고 있는 ML 개발자에게 완벽합니다. ML 애플리케이션에 필수적인 고성능 수치 모델 분석의 필요성을 충족시키기 위해 만들어졌기 때문에 머신 러닝에 매우 적합합니다.

Julia Computing 은 Julia가 TensorFlow 및 MXNet과 같은 ML 프레임워크에 대한 동급 최고의 지원을 제공하므로 기존 워크플로에 대한 조정을 훨씬 더 쉽게 관리할 수 있다고 주장합니다. Julia의 수학적 구문을 사용하면 종이에서와 같이 알고리즘을 표현할 수 있지만 Flux는 자동 미분, GPU 가속 및 JuliaDB를 통한 대규모 데이터 세트 지원을 통해 코드를 학습 가능한 모델로 변환합니다.

7. 껍데기

Python과 마찬가지로 Shell은 간단하고 깔끔한 구문을 제공합니다. 따라서 ML 앱 개발의 기본 사항을 탐색하려는 사람들에게 초보자 친화적인 옵션입니다. Shell의 또 다른 훌륭한 측면은 속도입니다. 그래픽 인터페이스를 통해 달성하는 데 10분이 넘게 걸리던 것을 Shell은 1분 만에 달성할 수 있습니다!

MI-Notebook, DI-Machine 및 Docker-predictionio를 포함하여 매우 높은 등급의 ML 라이브러리가 있습니다.

8. 아르 자형

R은 동적 배열 기반 다중 패러다임 언어입니다. 객체 지향, 명령형, 기능적, 절차적, 반사적 프로그래밍 패러다임을 지원합니다. R이 데이터 과학자와 개발자 사이에서 인기를 얻은 이유는 통계 및 데이터 시각화 기능 때문입니다.

R은 Linux, OS X 및 Windows 운영 체제를 지원합니다. 또한 GNU 번들(ML 응용 프로그램에 적합)과 함께 제공됩니다. R을 사용하여 ML 알고리즘을 생성하는 것 외에도 R studio를 사용하여 동일한 통계 시각화를 설계할 수도 있습니다. ML_for_Hackers, R의 기계 학습 및 Benchm-ml은 R의 우수한 ML 리포지토리입니다.

9. 타입스크립트

C++ 및 Java와 마찬가지로 TypeScript는 강력한 형식의 컴파일된 OOP 언어입니다. Microsoft는 2012년 JavaScript로 컴파일된 JavaScript의 유형이 지정된 상위 집합으로 이를 개발했습니다. GitHub의 Octoverse 보고서 에 따르면 TypeScript는 가장 빠르게 성장하는 언어 중 하나입니다.

TypeScript는 TypeScript로 작성된 브라우저 기반 기계 학습 라이브러리인 Kalimdor를 통해 ML 애플리케이션에 활용되고 있습니다. Kalimdor는 Python의 Scikit-Learn과 같은 브라우저에서 직접 실행할 수 있습니다. 추측.js 및 machinelearn.js는 TypeScript의 상위 2개 ML 리포지토리입니다.

10. 스칼라

Scala 는 객체 지향 및 함수형 프로그래밍 언어의 측면을 결합한 유형 안전 JVM 언어입니다. 이 조합은 Scala를 매우 간결하고 논리적인 프로그래밍 언어로 만듭니다. Scala는 런타임에 JVM을 사용하기 때문에 Python보다 훨씬 빠르게 수행됩니다. 따라서 데이터 과학 및 기계 학습 커뮤니티에서 점점 인기를 얻고 있습니다.

Scala의 상위 2개 ML 라이브러리는 Aerosolve와 BIDMach 입니다.

다음은 ML에 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어 10가지이지만 현재 상황에 가장 적합한 언어를 선택해야 합니다. 예를 들어, 초보자라면 Python은 간단한 구문과 쉬운 학습 곡선으로 인해 확실한 선택이 될 것입니다. 그러나 개발 도메인에 대한 경험이 있는 경우 이러한 언어로 실험할 수 있습니다. 개발 요구 사항에 가장 적합한 언어를 선택하십시오. 마지막으로, 각각은 기계 학습에 대한 고유한 장점이 있음을 기억하십시오. 따라서 현명하게 사용하십시오!

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