Python — самый популярный язык для машинного обучения, но значит ли это, что он лучший? Сегодня становится все больше последователей менее популярных языков, таких как, например, Go. Если вы задаетесь вопросом, какой из них выбрать — эта статья для вас! Вот всестороннее сравнение этих двух языков, которое позволит вам принять правильное решение!
Первоначально опубликовано на https://websensa.com 1 июля 2020 г.
Почему машинное обучение?
Решения на основе AI и ML становятся все более популярными. Однако результаты опроса разработчиков Stack Overflow 2019 года говорят о том, что только 7,9% программистов в мире специализируются на больших данных и машинном обучении!
За машинным обучением будущее, и вскоре многие компании будут искать сотрудников, которые являются инженерами машинного обучения. Найти их будет непросто, поэтому компаниям придется конкурировать за лучших специалистов на рынке. А это означает множество интересных предложений работы в дополнение к огромным зарплатам для инженеров по машинному обучению!
Искусственный интеллект — одна из самых важных вещей, над которыми работает человечество. Это более важно, чем электричество или огонь. — Сундар Пичаи, генеральный директор Google
Самые популярные языки программирования для машинного обучения
Прежде чем мы перейдем к сравнению Go с Python, давайте проверим, какие языки программирования наиболее популярны среди инженеров по машинному обучению.
Ниже вы найдете список 10 лучших языков программирования, используемых для машинного обучения, который был опубликован на Github:
- питон
- C++
- JavaScript
- Ява
- C#
- Юля
- Оболочка
- R
- Машинопись
- Скала
Как видите, мы решили сравнить настоящего гиганта среди языков машинного обучения с очень нишевым языком. Что ж, посмотрим, что из этого выйдет!
Python против Go: ключевые отличия
Мы уже знаем, что Python — гораздо более популярный язык машинного обучения, чем Go. Теперь пришло время сравнить такие факторы, как удобство использования, прибыльность, а также основные плюсы и минусы этих языков программирования.
питон
Python – это язык программирования общего назначения. Благодаря простому в использовании синтаксису это один из лучших языков программирования для начинающих. Он также очень популярен и имеет огромное количество разнообразных библиотек. Одной из его главных особенностей является универсальность, потому что он может выполнять практически все мыслимые задачи.
Python — это интерпретируемый объектно-ориентированный язык программирования высокого уровня с динамической семантикой. Его высокоуровневые встроенные структуры данных в сочетании с динамической типизацией и динамической привязкой делают его очень привлекательным для быстрой разработки приложений, а также для использования в качестве языка сценариев или связующего языка для соединения существующих компонентов вместе. — www .python.org
Для чего используется Python?
В первую очередь стоит отметить, что Python — универсальный язык. С ним можно делать практически все — от простого веб-сайта до продвинутого приложения!
Python используется для:
- веб-разработка
- настольные приложения
- наука о данных
- искусственный интеллект и машинное обучение
- Интернет вещей
- разработка игр
- веб-скрапинг и веб-сканирование
Общая популярность
Сегодня Python — самый быстрорастущий язык программирования. Согласно результатам опроса разработчиков Stack Overflow, это третья по популярности технология, используемая разработчиками программного обеспечения.
Более того, это также второй по популярности язык программирования среди ИТ-специалистов.
Оплата труда
По данным Stack Overflow, средняя годовая зарплата разработчика Python составляет 63 тысячи долларов. Что ставит его на 12-е место в списке самых высокооплачиваемых технологий.
Почему Python используется для машинного обучения?
Машинное обучение требует непрерывной обработки данных, а Python идеально подходит для работы с большими наборами данных. Кроме того, из-за огромного количества анализируемых данных в ML необходимо создавать решения, которые будут одновременно эффективными и простыми. Для этой цели Python является идеальным решением, поскольку его структура проще в использовании, чем другие языки программирования.
Более того, синтаксис Python действительно прост. Многие люди, которые хотят стать инженером по машинному обучению и еще не знают ни одного языка программирования, начинают свое обучение с Python. И это отличный выбор!
Одной из основных причин, почему Python хорош для машинного обучения, является обширная библиотечная экосистема. Он имеет множество полезных библиотек машинного обучения, таких как:
- TensorFlow — одна из лучших библиотек для работы с машинным обучением на Python. Это масштабируемое, гибкое и быстрое решение с открытым исходным кодом, используемое для исследований и производства.
- Keras — это библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом, которая расширяет возможности использования TensorFlow за счет дополнительных функций для программирования машинного и глубокого обучения. Инженеры используют его для эффективной и быстрой обработки наборов данных.
- Scikit-Learn — простая в использовании и гибкая библиотека, ориентированная на моделирование данных. Это позволяет легко интегрироваться с различными библиотеками программирования ML.
Это лишь некоторые из огромной коллекции доступных библиотек Python для машинного обучения.
Наконец, важно подчеркнуть, что Python также является гибким, что позволяет выбирать стили программирования. Мы даже можем комбинировать несколько из них для наиболее эффективного решения различных типов задач.
Плюсы и минусы использования Python для машинного обучения
Плюсы:
- низкий порог входа
- универсальность
- популярность и большое сообщество
- огромное количество фреймворков и библиотек машинного обучения
- высоко оцененные репозитории машинного обучения
Минусы:
- ограничения скорости
- слаб в мобильных вычислениях
- неразвитые слои доступа к базе данных
- очень мало пакетов статистических моделей
Иди (Голанг)
Go (также известный как «Golang») — это сравнительно новый язык программирования, выпущенный компанией Google в 2009 году. Его синтаксис похож на C, поэтому отдельные разработчики говорят, что это C двадцать первого века. Несмотря на отсутствие популярности Python, у Go много последователей, которые видят его большой потенциал.
Go — это язык программирования с открытым исходным кодом, который упрощает создание простого, надежного и эффективного программного обеспечения. — https://golang.org
Для чего используется Go?
Go — гибкий язык, и он может решать множество различных задач.
Вы можете использовать Go для:
- веб-разработка
- скрипты командной строки
- мультимедийное редактирование
- большие данные
- машинное обучение
- сетевые серверные приложения
- облачные сервисы
Общая популярность
Go — относительно молодой язык, поэтому он менее популярен, чем Python. Согласно Stack Overflow, Go занимает 13-е место среди самых популярных технологий.
Оплата труда
Согласно Stack Overflow, Go является третьим самым высокооплачиваемым языком в целом. Средняя годовая зарплата разработчика Go составляет 80 тысяч долларов. Это намного лучше, чем Python!
Почему Go используется для машинного обучения?
Прежде всего, в Go есть множество инструментов машинного обучения, которые встроены в его библиотеку. Он также имеет встроенную поддержку этих инструментов, что делает работу разработчика быстрее и эффективнее.
Go отлично подходит, когда вы пытаетесь распределить свой проект по платформам. Go компилируется в один двоичный файл и не требует управления зависимостями и дополнительных инженерных усилий. Этот процесс намного проще и быстрее, чем в случае с Python.
Кроме того, Go также легко освоить. У него чистый, доступный синтаксис, понятный новичкам, и не так много функций, которые нужно открыть. Что интересно, по мнению отдельных разработчиков, это даже проще, чем Python!
Что важно, этот язык программирования также быстр (намного быстрее, чем Python) и хорошо справляется с параллелизмом. Go компилируется в один двоичный файл, так что это может быть правильным выбором для машинного обучения.
Плюсы и минусы использования Go для машинного обучения
Плюсы:
- компилируется — не требует никакой интерпретации
- отлично подходит для инфраструктурных проектов
- автоматическая документация и встроенная среда тестирования
- умная стандартная библиотека
- надежная встроенная защита
Минусы:
- отсутствие универсальности
- отсутствие виртуальной машины
- относительно мало библиотек (особенно библиотеки ML)
Python против Go — что лучше для машинного обучения?
Мы уже знаем плюсы и минусы Python и Go. Итак, пришло время ответить на главный вопрос — какой язык программирования лучше подходит для машинного обучения?
Начнем с общих черт. Оба языка имеют простой синтаксис и просты в изучении для начинающих. Оба также очень гибкие, и их можно использовать практически в любом проекте.
И, наконец, у обоих гораздо больше преимуществ, чем недостатков.
А как насчет различий? Во-первых, Python старше и популярнее. Самым большим конкурентным преимуществом этого языка является очень широкий спектр различных полезных библиотек машинного обучения. Однако он также значительно медленнее и более подвержен ошибкам, чем Go.
Go не так популярен, как Python, но у него много последователей, которые видят его большой потенциал. Он быстро растет, поэтому в будущем может составить серьезную конкуренцию Python. Сегодня мы должны признать, что Go быстрее, масштабируемее и производительнее, поэтому он идеально подходит для крупномасштабных проектов. И это делает его одним из лучших вариантов для работы с инфраструктурой машинного обучения.
Резюме
В заключение, если вы хотите разрабатывать решения на основе ML, знание и использование Python является обязательным требованием. В настоящее время это по-прежнему один из лучших вариантов для разработки алгоритмов машинного обучения. Однако, если вы действительно хотите запустить производственный API машинного обучения в большем масштабе, вам нужна профессиональная инфраструктура. И в этом случае Go, вероятно, является лучшим решением.
Если вам интересен такой контент и вы хотите получать информацию о подобных статьях — подпишитесь на нашу РАССЫЛКУ!
Первоначально опубликовано на https://websensa.com 1 июля 2020 г.
