如果您剛剛開始學習機器學習(ML) 領(lǐng)域，或者您正在尋求更新技能，您可能想知道哪種語言最適合使用。選擇正確的機器學習語言可能很困難，特別是因為有很多很棒的選擇。

有令人難以置信的 700 多種編程語言在廣泛使用，每種語言都有自己的優(yōu)缺點。如果您剛剛開始作為機器學習工程師的職業(yè)生涯，隨著時間的推移，您會發(fā)??現(xiàn)哪些是您嘗試解決的特定業(yè)務(wù)問題的最佳編程語言。

在深入研究最好的機器學習語言之前，讓我們探索一下這個概念。

什么是機器學習？

無需贅述，機器學習是人工智能的一個子集，它為計算機系統(tǒng)提供了基于數(shù)據(jù)自動學習和做出預測的能力。根據(jù)具體用例，這些預測可能會有很大差異。

在機器學習領(lǐng)域，機器學習專家不必寫出解決問題所需的所有步驟，因為計算機能夠通過分析數(shù)據(jù)中的模式來“學習”。然后模型可以將模式推廣到新數(shù)據(jù)。

關(guān)于機器學習的進一步閱讀，我建議你看看我們的文章“什么是機器學習？”

最受歡迎的機器學習語言：Python

在深入研究不同的機器學習語言之前，重要的是要認識到實際上并沒有一種“最好的”語言。每個人都有自己的優(yōu)點、缺點和特定的能力。這在很大程度上取決于您要構(gòu)建的內(nèi)容和您的背景。

話雖如此，毫無疑問，最流行的機器學習語言是 Python。大約 57% 的數(shù)據(jù)科學家和機器學習開發(fā)人員依賴 Python，33% 的人優(yōu)先使用它進行開發(fā)。

Python 的框架在過去幾年里有了很大的發(fā)展，這增加了它的深度學習能力。TensorFlow 和其他各種頂級庫已經(jīng)發(fā)布。

全球超過 820 萬開發(fā)人員依賴 Python 進行編碼，這是有充分理由的。它是數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學、機器學習和人工智能的首選。其龐大的圖書館生態(tài)系統(tǒng)使機器學習從業(yè)者能夠輕松訪問、處理、轉(zhuǎn)換和處理數(shù)據(jù)。它還提供平臺獨立性、更低的復雜性和更好的可讀性。

內(nèi)置庫和包提供基礎(chǔ)代碼，這意味著機器學習工程師不必從頭開始編寫。由于機器學習需要持續(xù)的數(shù)據(jù)處理，Python 的內(nèi)置庫和包幾乎可以幫助完成所有任務(wù)。在使用復雜的機器學習應用程序時，所有這些都可以減少開發(fā)時間并提高生產(chǎn)力。

谷歌、Instagram、Facebook、Dropbox、Netflix、沃爾特迪斯尼、YouTube、優(yōu)步和亞馬遜等世界上一些最大的科技巨頭更喜歡 Python 作為他們的編程語言。

雖然 Python 顯然是最流行的語言，但還有其他各種必須考慮的語言。運行的五個是 Python、R、C/C++、Java 和 JavaScript。遠在 Python 之后的通常被認為是 C/C++。Java 緊隨其后，雖然 Python 經(jīng)常與 R 進行比較，但它們在流行度方面確實沒有競爭力。在涉及數(shù)據(jù)科學家的調(diào)查中，R 通常在五種語言中實現(xiàn)最低的優(yōu)先級與使用率。Javascript 通常位于列表的低端。

雖然遠沒有前五名那么受歡迎，但還有其他各種機器學習從業(yè)者使用并且值得考慮的語言，例如 Julia、Scala、Ruby、MATLAB、Octave 和 SAS。

根據(jù)您的應用選擇

在為機器學習選擇最佳語言時，最重要的因素是考慮您將從事的項目類型或您的特定應用程序。

如果您正在尋找進行情緒分析的工作，最好的選擇可能是 Python 或 R，而網(wǎng)絡(luò)安全和欺詐檢測等其他領(lǐng)域?qū)?Java 中受益更多。這背后的原因之一是大型組織經(jīng)常使用網(wǎng)絡(luò)安全和欺詐檢測算法，而這些算法通常與內(nèi)部開發(fā)團隊首選 Java 相同。

當涉及到諸如自然語言處理(NLP) 和情感分析等較少以企業(yè)為中心的領(lǐng)域時，Python 憑借其大量的專業(yè)庫集合為算法構(gòu)建提供了一種更簡單、更快捷的解決方案。

至于 C/C++，該語言通常用于游戲和機器人運動中的人工智能。由于其高度復雜的 AI 庫，機器學習語言提供了高水平的控制、性能和效率。

R 開始在生物工程和生物信息學領(lǐng)域嶄露頭角，并且長期以來一直用于學術(shù)界內(nèi)外的生物醫(yī)學統(tǒng)計。但是，如果我們談?wù)摰氖菙?shù)據(jù)科學和機器學習新手，JavaScript 通常是首選。

語言次于技能

在進入機器學習的世界并選擇使用哪種語言時，重要的是要認識到，你學習的語言僅次于掌握基本的機器學習概念。在其他工作中，您需要培養(yǎng)核心數(shù)據(jù)分析技能。

如果您沒有統(tǒng)計學、深度學習、系統(tǒng)過程和設(shè)計的基礎(chǔ)知識，那么選擇正確的模型或解決復雜的機器學習問題將非常困難。

如果您不熟悉數(shù)據(jù)分析和機器學習，那么 Python 應該是您的首選。正如我們所討論的，Python 在語法上比其他語言更簡單易學。但是，如果您已經(jīng)是一位經(jīng)驗豐富的程序員，擁有多年的經(jīng)驗，特別是使用某種語言的經(jīng)驗，那么堅持您已經(jīng)知道的內(nèi)容可能是一個更好的選擇。

有一些基本的機器學習技能可以讓選擇語言變得更容易。其中一些技能包括軟件工程技能、數(shù)據(jù)科學技能、深度學習技能、動態(tài)編程以及音頻和視頻處理。

如果您的專業(yè)背景與數(shù)據(jù)科學密切相關(guān)，那么優(yōu)先考慮 Python 可能會更好。最受歡迎的機器學習語言與數(shù)據(jù)科學高度集成，這就是為什么它已成為數(shù)據(jù)科學家的首選語言。但是，如果您的背景涉及數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計，那么 R 非常適合您。

前端開發(fā)人員通常擁有 JavaScript 的現(xiàn)有經(jīng)驗，因此更容易將其擴展到機器學習。計算硬件和電子工程師經(jīng)常選擇 C/C++ 而不是其他語言，特別是避免使用 JavaScript、Java 和 R。

不太流行的語言 Java 被前端桌面應用程序開發(fā)人員優(yōu)先考慮，因為它在以企業(yè)為中心的應用程序中的效率。如果你在一家大企業(yè)工作，公司甚至可能會告訴你學習 Java。開始機器學習之旅的初學者自己選擇 Java 并不常見。

正如您從本文中看到的那樣，為機器學習選擇最佳語言有很多事情要做。這并不像成為“最好的”那么簡單。這完全取決于您的經(jīng)驗、專業(yè)背景和申請。但是，應始終首先考慮 Python、C++、Java 和 R 等流行語言。