Введение
Выбрать язык программирования — совсем не то, что взять любимое мороженое в магазине. Приготовьтесь к увлекательному погружению в мир языков программирования и машинного обучения!
Как и любой другой инструмент, “лучший” язык программирования для машинного обучения всегда будет зависеть от цели проекта, уровня подготовки команды и решаемой проблемы.
Приступим!
Что такое машинное обучение?
Для начала разберемся в том, что такое машинное обучение. Это вовсе не обучение компьютера приготовлению идеального эспрессо, но в общем похоже.
Машинное обучение — это искусство и наука, позволяющие компьютерам учиться и принимать решения на основе данных. И оно уже повсюду: в рекомендательной системе Netflix, голосовом сервисе Alexa, а еще в поисковике Google!
Все это — результаты машинного обучения.
Подобно кофе, который можно приготовить различными способами (эспрессо, капучино, макиато), машинное обучение представлено несколькими видами: контролируемое, неконтролируемое, полуконтролируемое и обучение с подкреплением.
Каждый из них имеет свои уникальные преимущества и соответствующее применение подобно тому, как эспрессо больше подходит для быстрого поднятия настроения, а капучино — для спокойного послеобеденного отдыха.
Языки программирования, используемые в сфере машинного обучения
1. Python: всеобщий фаворит
Считайте Python Томом Хэнксом среди языков программирования — он нравится всем. Простота и читабельность Python делают его идеальным языком для новичков в сфере машинного обучения.
Кроме того, его надежные библиотеки, такие как TensorFlow, PyTorch и Scikit-learn, похожи на приятные дополнения к вашей любимой онлайн-игре. С Python создание моделей машинного обучения становится максимально простым, хотя, возможно, и не особо впечатляющим.
2. R: мечта статистика
Вы тот, кто даже на вечеринке ищет собеседника, который не прочь поговорить о статистике? Тогда R для вас!
R — это основной язык в работе статистиков и аналитиков данных. Он отлично подходит для визуализации данных, статистического анализа и машинного обучения! Если проект связан со сложными статистическими вычислениями, R станет вашим лучшим другом.
3. Java: проверенный и надежный
Java — это что-то вроде видавшего виды, но надежного автомобиля, прослужившего много лет. Возможно, он не самый крутой, но свою работу выполняет исправно. Его надежность, простота отладки и хорошая поддержка крупномасштабных систем делают его подходящим для больших предприятий.
Хотя Java и не является идеальным для машинного обучения, он может стать верным выбором для проектов, требующих высокой степени надежности и масштабируемости.
4. C++: стритрейсер
C++ — это лихач среди языков программирования. Он известен своей скоростью выполнения, что может иметь решающее значение для приложений машинного обучения, где производительность является ключевым фактором.
Обучение модели машинного обучения иногда занимает много времени, и C++ способен ускорить этот процесс. Но учтите: это не самый простой язык для изучения.
5. JavaScript: веб-воин
JavaScript традиционно не ассоциируется с машинным обучением. Однако с появлением таких библиотек, как TensorFlow.js, он прочно вошел в мир машинного обучения.
Если проект включает в себя веб- или мобильное приложение, использующее машинное обучение, JavaScript станет отличным вариантом. Возможно, это не самый сильный веб-воин, но у него есть стремление к победе!
6. Julia: новенький
И последний, но не менее важный член языкового семейства — Julia. Этот новичок сочетает в себе простоту Python и скорость C++, что делает его привлекательным вариантом для машинного обучения.
Julia появился относительно недавно и не может похвастаться таким большим сообществом, как Python и Java. И все же он заслуживает внимания, особенно при выполнении высокопроизводительных вычислительных задач.
Ключевые факторы выбора языка программирования
Выбор языка программирования для проекта машинного обучения порой похож на поиск выхода из лабиринта с завязанными глазами.
Вот факторы, которые следует учитывать, чтобы принять правильное решение.
1. Наличие библиотек и фреймворков
Вы когда-нибудь мечтали о волшебной палочке, которая помогла бы справиться со всей вашей работой? Так вот, волшебной палочкой в программировании являются библиотеки и фреймворки! Они содержат заранее написанный код, помогающий выполнять сложные задачи без необходимости начинать все с нуля.
Например, в Python есть замечательные библиотеки для машинного обучения, такие как TensorFlow и Scikit-learn. Обязательно выбирайте язык с хорошим набором библиотек машинного обучения.
2. Производительность и скорость
Возможно, вы любите бродить по парку, но вряд ли захотите, чтобы обучение модели машинного обучения было похоже на неторопливую прогулку. В данном случае вы предпочтете производительность и скорость.
Имея дело с большими массивами данных и сложными вычислениями, стоит обратить внимание на такие языки, как C++ и Julia.
3. Сообщество и поддержка
Программирование — непростое занятие, поэтому участливое сообщество может оказаться спасением в ситуации, когда вы на чем-нибудь застопоритесь.
Чем обширнее сообщество, тем больше у него полезных ресурсов, туториалов и форумов. Например, у Python огромное сообщество, на которое всегда можно рассчитывать.
4. Удобочитаемость и простота обучения
Если вы новичок в программировании или машинном обучении, вам стоит обратить внимание на то, насколько прост язык для изучения.
Python часто рекомендуют для начинающих из-за его удобочитаемости и простого синтаксиса.
5. Масштабируемость
Ваша миниатюрная модель машинного обучения может однажды вырасти в гиганта, работающего с огромными объемами данных.
Выбранный вами язык программирования должен быть способен масштабироваться вместе с проектом. Например, Java известен своей масштабируемостью.
Сравнение языков программирования по способности решать конкретные задачи машинного обучения
Машинное обучение — это большое направление ИИ, охватывающее множество задач. И некоторые языки лучше подходят для конкретных миссий.
Перечислим вкратце “особые умения” каждого из основных языков программирования.
1. Анализ и визуализация данных
Если проект предполагает серьезный анализ и визуализацию данных, лучше всего выбрать R.
Благодаря множеству пакетов, таких как ggplot2 и dplyr, R предоставляет целую экосистему для статистического анализа и визуализации данных.
2. Обработка естественного языка
Python с его библиотеками, такими как NLTK и SpaCy, является основным языком для обработки естественного языка (NLP).
Поэтому, если проект связан с пониманием человеческого языка, Python станет вашим другом-полиглотом.
3. Компьютерное зрение
Для задач компьютерного зрения Python снова будет в приоритете благодаря таким библиотекам, как OpenCV и TensorFlow.
Будь то обнаружение лиц на изображениях или распознавание рукописных цифр — Python придет вам на помощь!
4. Глубокое обучение
Python и его библиотеки TensorFlow, Keras и PyTorch доминируют в области глубокого обучения.
Однако не стоит забывать о Julia, который показывает многообещающие результаты в этой области.
5. Обучение с подкреплением
Область обучения с подкреплением, где обычно лидирует Python, открыта для различных языков в зависимости от конкретного случая использования.
Здесь, как в выборе супергероя: все зависит от миссии!
Практическая часть: реальные приложения и их программные решения
Посмотрим, как крупные игроки выбирают языки программирования для машинного обучения.
1. Google: титан поисковых систем
Задумывались ли вы когда-нибудь, почему Google словно читает ваши мысли? Это заслуга его мощных алгоритмов машинного обучения.
Путешествие Google в область машинного обучения началось с C++. Но в дальнейшем, особенно при создании TensorFlow, своей флагманской библиотеки машинного обучения, корпорация перешла на Python.
2. Facebook*: гигант социальных сетей
Facebook* широко применяет машинное обучение для персонализации новостных лент, рекомендации друзей, идентификации и пометки фотографий.
Платформа машинного обучения PyTorch, используемая Facebook*, основана на Python, что еще раз доказывает популярность этого языка в сообществе МО.
3. Netflix: законодатель в мире развлечений
Netflix использует машинное обучение, чтобы рекомендовать сериалы на основе анализа пользовательских пристрастий.
В основном разработчики Netflix предпочитают Python из-за его простоты в использовании и мощных библиотек.
4. Uber: транспортный магнат
Uber использует машинное обучение для прогнозирования места и времени прибытия автомобиля, а также для выявления случаев мошенничества.
При создании инфраструктуры машинного обучения Uber использует одновременно Python, Java и Go, тем самым демонстрируя, что иногда сочетание языков может быть ключом к успеху.
Принятие окончательного решения: выбор подходящего языка программирования
Учитывая такое количество языков программирования, как выбрать один из них? Ответ заключается в том, что, возможно, вам и не придется этого делать.
Быть полиглотом — свободно владеть несколькими языками — полезно не только в области международного шпионажа. Это также может оказаться отличным козырем в сфере машинного обучения.
Дело в том, что во многих проектах МО применяется несколько языков программирования. Можно использовать Python для создания прототипов, а затем более быстрый язык, такой как C++ или Java, для разработки кода производственного уровня. Или после обучения модели на Python перейти на JavaScript для реализации машинного обучения в веб-приложении.
Некоторые из наиболее успешных компаний, такие как Uber и Facebook*, используют несколько языков. Они знают, что каждый инструмент предназначен для решения конкретной задачи.
Поэтому не останавливайтесь на одном языке. В зависимости от того, чем вы занимаетесь, вам могут понадобиться различные инструменты.
Завершение обучающего путешествия
Выбор языка программирования для проекта машинного обучения — не точная наука. Это скорее искусство, которое включает в себя понимание требований проекта, плюсов и минусов каждого языка, а также немного личных предпочтений.
Какой же язык программирования вы выберете? Python, способный укротить даже змей? R с его статистическими возможностями? Или C++, помогающий ускоренно выполнять проекты?
А может, стоит пользоваться всеми ими понемногу?
Помните: здесь нет правильного и неправильного выбора — придерживайтесь только того, который подходит больше всего вам.
*Meta и Instagram, которыми владеет Facebook, признана экстремистской организацией на территории России
Читайте также:
- #01TheNotSoToughML | Что означает “подогнать линию”
- Почему стоит упрощать проекты МО
- Как учатся машины
Читайте нас в Telegram, VK и Дзен
Перевод статьи Arslan Mirza: How to Choose a Programming Language for Your Machine Learning Project?
