Машинное обучение продолжает активно развиваться, меняя облик разных отраслей – от финансов и здравоохранения до автопрома и индустрии развлечений. Поэтому в любой отрасли важно выбрать язык программирования, который позволит ускорить разработку, оптимизировать работу с информацией и использовать мощные алгоритмы для решения сложных задач. Для этого обычно применяются такие языки машинного обучения: Python, R, Java, C++, Julia.
Python – неоспоримый лидер
Python давно занимает позиции лидера среди языков программирования для машинного обучения. Этот факт объясняется простым синтаксисом, а также огромной экосистемой.
Python получил признание благодаря универсальности и удобству для разработчиков. Его выбирают и новички, и высококвалифицированные IT-специалисты. Применяя Python, разработчики могут анализировать данные, а также создавать сложные модели.
В Python доступны такие библиотеки:
-
TensorFlow – для разработки и тренировки нейросетей. Этот фреймворк, например, применяется в компании Google.
-
Keras – работает поверх TensorFlow. Эта высокоуровневая библиотека применяется для оперативного прототипирования моделей.
-
PyTorch – применяется в академической среде. Эта библиотека известна удобством при разработке динамических нейросетей
-
Scikit-learn – для классического машинного обучения с алгоритмами для классификации, регрессии и т.д.
Python применяется в таких крупных проектах:
-
Google применяет TensorFlow для обработки больших кластеров информации.
-
Facebook применяется PyTorch для разработки интеллектуальных сервисов – рекомендаций и классификаций контента.
-
Netflix использует этот язык для машинного обучения для построения рекомендательных систем, прогнозирующих предпочтения пользователей на основе их активности.
R – Язык для статистики
Выбирая лучший язык для машинного обучения, нельзя обойти стороной R. Он ориентирован на анализ статистики, визуализацию сведений и проведение сложных вычислений. R популярен в академической среде и среди исследователей, для которых важен детализированный анализ статистики.
Этот язык программирования для машинного обучения выбирают, если нужно обработать информацию и построить аналитические модели. В нем предусмотрено множество пакетов для работы с огромными массивами информации. Поэтому R выбирают для научных расчетов, статистических выводов и исследовательских проектов.
Для машинного обучения в R используется:
-
caret – для стандартизации и предобработки информации. Эта библиотека поддерживает более 200 разных алгоритмов.
-
randomForest – для разработки алгоритмов «случайных лесов», сочетающий тысячи деревьев принятий решений.
-
xgboost – алгоритм градиентного бустинга, продемонстрировавший великолепные результаты в задачах классификации и предсказания.
R применяется в биоинформатике, медицинских исследованиях и эконометрике. Например, в здравоохранении он нужен, чтобы анализировать генетические сведения и прогнозировать заболевания.
Java – масштабируемые решения
Изучая лучшие языки для машинного обучения, необходимо отметить Java. Его возможности при работе с огромными кластерами информации и корпоративными решениями сложно переоценить.
Java выбирают, если нужно разработать сложные приложения для корпораций или провести интеграцию с огромными системами обработки данных. Он обладает хорошей производительностью и поддерживает параллельные вычисления. Эти характеристики чрезвычайно актуальны для решений с высокими требованиями к масштабируемости. Подробнее про услуги программирования на Java можно узнать на сайте Evrone.
Java предлагает несколько инструментов:
-
Weka – платформа с набором готовых алгоритмов.
-
Deeplearning4j – фреймворк для глубокого обучения, поддерживающий интеграцию с Hadoop и Spark для работы с огромными кластерами информации.
В таких корпорация, как Oracle и IBM, Java помогает разрабатывать решения, для анализа и предсказания данных.
C++ — язык для сложных вычислений
C++ применяется для решения задач, где необходима скорость вычислений и минимальные задержки (например, в робототехнике или распознавании изображений). Он позволяет работать на низком уровне с памятью. Эта особенность дает возможность значительно ускорить выполнение вычислений. C++ применяют, чтобы разрабатывать приложения для обработки видеозаписей, работы с нейросетями и т.д. Для этого используются такие библиотеки:
-
Shark – для анализа статистики и машинного обучения.
-
Dlib – библиотека с алгоритмами для обработки изображений, а также поддержкой нейросетей.
C++ применяется в проектах, где нужна оперативная обработка информации и минимальные задержки. Например, его используются в системах распознавания лиц, автономных ТС и роботизированных системах.
Julia – перспективный язык для науки
Julia предлагает отличную производительность при работе с научными вычислениями и анализом данных. Для этого используются такие библиотеки:
-
Flux.jl – для разработки нейросетей. Эта библиотека нужна для глубокого обучения
-
MLJ.jl – для классификации и регрессии.
Julia применяется в биоинформатике, физике, экономике, а также других отраслях где необходима высокая производительность и точность вычислений. В частности, этот язык позволяет разрабатывать моделей прогнозирования и анализа информации.
Остается добавить, что при выборе языка необходимо учитывать специфику конкурентного проекта, поскольку представленные варианты имеют определенные плюсы и ограничения.