Лучшие языки программирования для машинного обучения: список 10 лучших

Программирование — ключевой аспект машинного обучения. В конце концов, приложения ML и алгоритмы ML пишутся и разрабатываются с использованием языков программирования. Однако часто возникает много путаницы вокруг вопроса «Какие языки программирования лучше всего подходят для машинного обучения?»

Без лишних слов давайте углубимся в список десяти лучших языков программирования для машинного обучения!

1. питон

Python чрезвычайно популярен среди разработчиков и программистов. Это очень динамичный язык с открытым исходным кодом, который поддерживает объектно-ориентированную, императивную, функциональную и процедурную парадигмы разработки.

Python поставляется с набором отличных библиотек и инструментов для машинного обучения, включая Scikit Learn, TensorFlow, ChatterBot и многие другие.

2. С++

C++, один из старейших языков программирования, отлично подходит для машинного обучения благодаря своим репозиториям машинного обучения, таким как TensorFlow, LightGBM и Turi Create. Скорость и эффективность — два ключевых аспекта C++. Таким образом, при правильной реализации C++ может помочь в создании быстрых и хорошо написанных алгоритмов.

Кроме того, C++ позволяет внедрять передовые системы компьютерного зрения и машинного обучения с нуля. Он также поставляется с множеством других низкоуровневых функций, таких как выбор системы управления памятью.

3. JavaScript

JavaScript — очень популярный язык веб-скриптов. Он имеет множество библиотек для обучения и развертывания моделей машинного обучения, включая TensorFlow.js, Brain.js, stdlib-js, machinelearn.js, math.js, face-api.js и R-js.

Благодаря этим замечательным библиотекам машинного обучения JavaScript нашел применение в корпоративных и личных проектах.

4. Джава

Java — один из наиболее широко используемых языков программирования для разработки экосистем больших данных, а также для разработки программного обеспечения. На самом деле, крупные корпорации (как в государственном, так и в частном секторе) имеют обширную кодовую базу Java, которая использует JVM в качестве основной вычислительной среды.

Однако это еще не все. Java также имеет множество библиотек машинного обучения, таких как Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, RapidMiner, Neuroph, JSTAT, DL4J и многие другие.

5. С#

C# — это универсальный, гибкий язык объектно-ориентированного программирования (ООП) с открытым исходным кодом, который в основном используется для веб-разработки и создания сетей. Это универсальный язык, поскольку он позволяет разработчикам создавать различные приложения, такие как веб-приложения, мобильные приложения, консоли и даже бэкэнд-фреймворки.

Что касается машинного обучения, у C# есть специальная платформа машинного обучения .NET Core — ML.NET. ML.NET — это кроссплатформенная платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, которая позволяет разработчикам .NET работать с приложениями машинного обучения. Кроме того, у него также есть Accord.NET и ML-Agents.

6. Юлия

Julia идеально подходит разработчикам машинного обучения, которые всегда ищут языки, которые позволят им писать алгоритмы машинного обучения в виде кода. Он был создан для удовлетворения потребности в высокопроизводительном анализе численных моделей, необходимом для приложений машинного обучения, и, следовательно, он очень подходит для машинного обучения.

Julia Computing утверждает , что у Julia лучшая в своем классе поддержка платформ машинного обучения, таких как TensorFlow и MXNet, что делает адаптацию к существующим рабочим процессам гораздо более управляемой. В то время как математический синтаксис Julia позволяет вам выражать алгоритмы так же, как на бумаге, Flux преобразует код в обучаемые модели с автоматическим дифференцированием, ускорением графического процессора и поддержкой больших наборов данных через JuliaDB.

7. Оболочка

Как и Python, Shell имеет простой и понятный синтаксис. Следовательно, это удобный вариант для начинающих для тех, кто хочет изучить основы разработки приложений ML. Еще одним замечательным аспектом Shell является его скорость: то, что потребовалось бы более десяти минут с помощью графического интерфейса, Shell может сделать за одну минуту!

Он имеет несколько высоко оцененных библиотек машинного обучения, включая MI-Notebook, DI-Machine и Docker-predictionio.

8. р

R — динамический мультипарадигмальный язык, основанный на массивах. Он поддерживает объектно-ориентированную, императивную, функциональную, процедурную и рефлексивную парадигмы программирования. Причина, по которой R завоевала популярность среди специалистов по данным и разработчиков, заключается в его возможностях для статистики и визуализации данных.

R поддерживает операционные системы Linux, OS X и Windows. Кроме того, он поставляется с пакетами GNU (отлично подходит для приложений ML). Помимо создания алгоритмов машинного обучения с использованием R, вы также можете создавать статистические визуализации для них с помощью R studio. ML_for_Hackers, Machine Learning in R и Benchm-ml — отличные репозитории машинного обучения в R.

9. Машинописный текст

Так же, как C++ и Java, TypeScript является строго типизированным, компилируемым языком ООП. Microsoft разработала его в 2012 году как надмножество типов JavaScript, скомпилированное в JavaScript. Согласно отчету GitHub Octoverse , TypeScript — один из самых быстрорастущих языков.

TypeScript используется для приложений машинного обучения через Kalimdor — браузерную библиотеку машинного обучения, написанную на TypeScript. Kalimdor может работать непосредственно в браузерах (например, Scikit-Learn от Python). Guess.js и machinelearn.js — два лучших репозитория машинного обучения для TypeScript.

10. Скала

Scala — это типобезопасный язык JVM, который сочетает в себе аспекты объектно-ориентированного и функционального языков программирования. Это сочетание делает Scala очень лаконичным и логичным языком программирования. Поскольку Scala использует JVM во время выполнения, она работает намного быстрее, чем Python. Следовательно, он становится все более популярным в сообществах Data Science и Machine Learning.

Двумя лучшими библиотеками машинного обучения в Scala являются Aerosolve и BIDMach .

Хотя это десять самых популярных языков программирования для машинного обучения, вы должны выбрать язык, который лучше всего подходит для вашей текущей ситуации. Например, если вы новичок, Python будет очевидным выбором из-за его простого синтаксиса и легкой кривой обучения. Однако, если у вас есть некоторый опыт в области разработки, вы можете поэкспериментировать с этими языками — выберите то, что лучше всего соответствует вашим потребностям в разработке. Наконец, помните, что каждый из них имеет свои уникальные преимущества для машинного обучения, поэтому используйте их с умом!

Если вы хотите научиться машинному обучению и научиться обучать чат-бота, как обучить агента играть в крестики-нолики и т. д., ознакомьтесь с нашим дипломом PG по машинному обучению и искусственному интеллекту.