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機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)語言PK 智能時代誰能主導(dǎo)未來

來源:奇酷教育 發(fā)表于:

  從無人駕駛汽車到股市預(yù)測,再到在線學(xué)習(xí),機(jī)器學(xué)習(xí)通過預(yù)測來進(jìn)行自我提高的方法幾乎被用在了每一個領(lǐng)域。由于機(jī)器學(xué)習(xí)的實際運用,目

  從無人駕駛汽車到股市預(yù)測,再到在線學(xué)習(xí),機(jī)器學(xué)習(xí)通過預(yù)測來進(jìn)行自我提高的方法幾乎被用在了每一個領(lǐng)域。由于機(jī)器學(xué)習(xí)的實際運用,目前它已經(jīng)成為就業(yè)市場上最有需求的技能之一。但是機(jī)器學(xué)習(xí)的初學(xué)者,普遍需要面對一個問題:到底學(xué)習(xí)哪個編程語言?
  下面,我們來看看四大主流機(jī)器學(xué)習(xí)語言--R語言、Java 、C/C++ 和 Python,希望能解答你心中的疑惑。
  R 語言
  R 是一個專門設(shè)計來進(jìn)行數(shù)據(jù)計算的語言工具。在大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘、可視化和報告的應(yīng)用場景中,它處于領(lǐng)先地位。通過 CRAN 資源庫,你能輕易獲得海量工具包,能應(yīng)用于幾乎所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)測試和分析過程。R 語言用于表達(dá)關(guān)系、轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)以及進(jìn)行并行操作的語法十分優(yōu)雅,但略顯深奧。
  消息,KDNuggets 最近的調(diào)查發(fā)現(xiàn),在分析、挖據(jù)和其他數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)中,R 是最受歡迎、最常用的語言。但近年來 Python 逐漸搶走更多用戶。
  Java
  入門必讀 機(jī)器學(xué)習(xí)六大開發(fā)語言
  Java 是大多數(shù)軟件工程師的選擇。這是由于在面向?qū)ο蟮木幊讨校蓛簟⒁恢碌膱?zhí)行方式;以及使用 JVMs 的平臺獨立性。它犧牲了簡潔和靈活性,以使代碼更清楚明白,并提高可靠性。這使它廣泛應(yīng)用于重要級別較高的企業(yè)軟件系統(tǒng)中。為了維持相同水平的可靠性,并避免編寫出亂七八糟的界面。
  在分析和設(shè)計原型上,java 有許多很有用的工具和庫(比如 Weka)。除此之外,在開發(fā)大規(guī)模分布式學(xué)習(xí)系統(tǒng)上,Java 有很多一流的選擇:比如 Spark+MLlib, Mahout, H2O 和 Deeplearning4j。但開發(fā)效率過慢,這也成為Java讓不少企業(yè)又愛又恨的原因。
  C/C++
  C/C++ 是編寫底層軟件的理想語言,比如操作系統(tǒng)的某部分或網(wǎng)絡(luò)草案。計算速度和內(nèi)存效率在這些應(yīng)用場景中十分關(guān)鍵。出于同樣的原因,它們也是執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)底層步驟的通用選項。但是,由于缺乏對數(shù)據(jù)處理的慣用抽象化,而且內(nèi)存管理加重了寫代碼的負(fù)擔(dān),使它們對初學(xué)者十分不友好。開發(fā)完整的端到端系統(tǒng)中使用 C/C++ 也是一項負(fù)擔(dān)。
  在嵌入式系統(tǒng)的例子中,比如智能設(shè)備、汽車和傳感器,使用 C 或者 C++ 語言可能是必需的。若現(xiàn)有平臺基礎(chǔ)或特定應(yīng)用已使用了 C/C++,使用它們會更方便。另外,基于 C/C++ 的機(jī)器學(xué)習(xí)庫也有不少,比如 LibSVM, Shark 和 mlpack。
  Python
  雖然 Python 是一門通用型的編程、編寫腳本的語言,但它逐漸在數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師之間流行起來。與  R 和 MATLAB 不同的是,數(shù)據(jù)處理和科學(xué)計算的慣用語法并沒有內(nèi)置于 Python 語言中,但 NumPy、SciPy 和 Pandas 這些庫把 Python 這方面的的功能性提到了與 R 和 MATLAB 同等的水平。還有人認(rèn)為這使 Python 的語法更易用。
  有海量開源框架支持 Python:比如 Scikit-learn、Theano、TensorFlow。這些專業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)庫使開發(fā)者訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型更便捷,有的還能很好地支持分布式計算。通常,這些資料庫中關(guān)乎性能表現(xiàn)的代碼,大多數(shù)仍然用 C 或 C++ 編寫,有的甚至用 Fortran;Python 的角色主要是作為 wrappers 或者 API。
  Python 生態(tài)系統(tǒng)最大的優(yōu)勢在于:用它組合出一個復(fù)雜的端到端產(chǎn)品或服務(wù)比較容易,比如說使用 Django 或 Flask 的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用,還有使用 PyQt的桌面應(yīng)用,甚至是使用 ROS 的自主機(jī)器人代理。
  值得一提的是,包括 MIT、加州大學(xué)伯克利分校在內(nèi)的美國頂級學(xué)府,已經(jīng)把 Python 作為計算機(jī)新生的必修語言。可以預(yù)期,將來會有更多的 IT 頂級名校轉(zhuǎn)向 Python,與之相對的它在工業(yè)界的不斷普及。
  總而言之,在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,Python 是一個全能多面手,許多人認(rèn)為它是未來的大趨勢。
  Python的崛起也奠定了未來機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的主要地位,在人工智能時代,Python必然會成為最常用的主流語言,奇酷教育原創(chuàng)開發(fā)的Python培訓(xùn)課程m.jjcctdl.cn不僅涵蓋Web前后端開發(fā)和網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù),還包括獨有的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí),前端、服務(wù)端一網(wǎng)打盡。可從事服務(wù)器運維、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能研究等多種熱門職業(yè),學(xué)員百分百高薪就業(yè)!
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