机器学习的最佳语言是什么

如果您刚刚开始学习机器学习(ML) 领域，或者您正在寻求更新技能，您可能想知道哪种语言最适合使用。选择正确的机器学习语言可能很困难，特别是因为有很多很棒的选择。

有令人难以置信的 700 多种编程语言在广泛使用，每种语言都有自己的优缺点。如果您刚刚开始作为机器学习工程师的职业生涯，随着时间的推移，您会发??现哪些是您尝试解决的特定业务问题的最佳编程语言。

在深入研究最好的机器学习语言之前，让我们探索一下这个概念。

什么是机器学习？

无需赘述，机器学习是人工智能的一个子集，它为计算机系统提供了基于数据自动学习和做出预测的能力。根据具体用例，这些预测可能会有很大差异。

在机器学习领域，机器学习专家不必写出解决问题所需的所有步骤，因为计算机能够通过分析数据中的模式来“学习”。然后模型可以将模式推广到新数据。

关于机器学习的进一步阅读，我建议你看看我们的文章“什么是机器学习？”

最受欢迎的机器学习语言：Python

在深入研究不同的机器学习语言之前，重要的是要认识到实际上并没有一种“最好的”语言。每个人都有自己的优点、缺点和特定的能力。这在很大程度上取决于您要构建的内容和您的背景。

话虽如此，毫无疑问，最流行的机器学习语言是 Python。大约 57% 的数据科学家和机器学习开发人员依赖 Python，33% 的人优先使用它进行开发。

Python 的框架在过去几年里有了很大的发展，这增加了它的深度学习能力。TensorFlow 和其他各种顶级库已经发布。

全球超过 820 万开发人员依赖 Python 进行编码，这是有充分理由的。它是数据分析、数据科学、机器学习和人工智能的首选。其庞大的图书馆生态系统使机器学习从业者能够轻松访问、处理、转换和处理数据。它还提供平台独立性、更低的复杂性和更好的可读性。

内置库和包提供基础代码，这意味着机器学习工程师不必从头开始编写。由于机器学习需要持续的数据处理，Python 的内置库和包几乎可以帮助完成所有任务。在使用复杂的机器学习应用程序时，所有这些都可以减少开发时间并提高生产力。

谷歌、Instagram、Facebook、Dropbox、Netflix、沃尔特迪斯尼、YouTube、优步和亚马逊等世界上一些最大的科技巨头更喜欢 Python 作为他们的编程语言。

虽然 Python 显然是最流行的语言，但还有其他各种必须考虑的语言。运行的五个是 Python、R、C/C++、Java 和 JavaScript。远在 Python 之后的通常被认为是 C/C++。Java 紧随其后，虽然 Python 经常与 R 进行比较，但它们在流行度方面确实没有竞争力。在涉及数据科学家的调查中，R 通常在五种语言中实现最低的优先级与使用率。Javascript 通常位于列表的低端。

虽然远没有前五名那么受欢迎，但还有其他各种机器学习从业者使用并且值得考虑的语言，例如 Julia、Scala、Ruby、MATLAB、Octave 和 SAS。

根据您的应用选择

在为机器学习选择最佳语言时，最重要的因素是考虑您将从事的项目类型或您的特定应用程序。

如果您正在寻找进行情绪分析的工作，最好的选择可能是 Python 或 R，而网络安全和欺诈检测等其他领域将从 Java 中受益更多。这背后的原因之一是大型组织经常使用网络安全和欺诈检测算法，而这些算法通常与内部开发团队首选 Java 相同。

当涉及到诸如自然语言处理(NLP) 和情感分析等较少以企业为中心的领域时，Python 凭借其大量的专业库集合为算法构建提供了一种更简单、更快捷的解决方案。

至于 C/C++，该语言通常用于游戏和机器人运动中的人工智能。由于其高度复杂的 AI 库，机器学习语言提供了高水平的控制、性能和效率。

R 开始在生物工程和生物信息学领域崭露头角，并且长期以来一直用于学术界内外的生物医学统计。但是，如果我们谈论的是数据科学和机器学习新手，JavaScript 通常是首选。

语言次于技能

在进入机器学习的世界并选择使用哪种语言时，重要的是要认识到，你学习的语言仅次于掌握基本的机器学习概念。在其他工作中，您需要培养核心数据分析技能。

如果您没有统计学、深度学习、系统过程和设计的基础知识，那么选择正确的模型或解决复杂的机器学习问题将非常困难。

如果您不熟悉数据分析和机器学习，那么 Python 应该是您的首选。正如我们所讨论的，Python 在语法上比其他语言更简单易学。但是，如果您已经是一位经验丰富的程序员，拥有多年的经验，特别是使用某种语言的经验，那么坚持您已经知道的内容可能是一个更好的选择。

有一些基本的机器学习技能可以让选择语言变得更容易。其中一些技能包括软件工程技能、数据科学技能、深度学习技能、动态编程以及音频和视频处理。

如果您的专业背景与数据科学密切相关，那么优先考虑 Python 可能会更好。最受欢迎的机器学习语言与数据科学高度集成，这就是为什么它已成为数据科学家的首选语言。但是，如果您的背景涉及数据分析和统计，那么 R 非常适合您。

前端开发人员通常拥有 JavaScript 的现有经验，因此更容易将其扩展到机器学习。计算硬件和电子工程师经常选择 C/C++ 而不是其他语言，特别是避免使用 JavaScript、Java 和 R。

不太流行的语言 Java 被前端桌面应用程序开发人员优先考虑，因为它在以企业为中心的应用程序中的效率。如果你在一家大企业工作，公司甚至可能会告诉你学习 Java。开始机器学习之旅的初学者自己选择 Java 并不常见。

正如您从本文中看到的那样，为机器学习选择最佳语言有很多事情要做。这并不像成为“最好的”那么简单。这完全取决于您的经验、专业背景和申请。但是，应始终首先考虑 Python、C++、Java 和 R 等流行语言。