Wat zijn de beste programmeertalen voor Machine Learning?

Python

Python is een programmeertaal voor algemene doeleinden die veel is gebruikt in de wereld van Machine Learning. Het is ook een van de beste talen voor beginners omdat het gemakkelijk te begrijpen en te lezen is, en omdat het een uitgebreide collectie heeft (d.w.z. een grote community), wat betekent dat er online veel informatie en kennis beschikbaar is!

Python wordt vaak beschouwd als het meest geschikt voor beginnende programmeurs die Data Science willen leren, vooral vanwege zijn eenvoud en makkelijk te begrijpen syntaxis. De ML bibliotheek Scikit Learn biedt tal van methoden zoals clustering k-means of beslisbomen binnen handbereik waardoor het zeer eenvoudig en snel is om machine learning modellen te trainen op datasets! Ook heeft scikit learn ingebouwde modules met lineaire algebra, statistische en signaalverwerking tools.

Python is het meest geschikt voor het bouwen van Machine Learning toepassingen die betrekking hebben op een verscheidenheid van datasets met kleine tot middelgrote specificaties. Een nadeel van de taal is dat het minder geschikt is voor het werken met grote datasets vanwege de geheugenbeperkingen. In veel gevallen moet je de uitbreidingen dan schrijven in C/C++ of Java!

C++

C++ staat vooral bekend om zijn snelheid en prestaties, waardoor het een populaire keuze is onder ontwikkelaars. Het is ook een van de beste talen voor het bouwen van high-performance applicaties die draaien op clusters of multi-core machines!

Een van de redenen waarom C/C++ ideale programmeertalen zijn voor Machine Learning is dat je er efficiënte code mee kunt schrijven. Wat betekent dat je algoritmes volledig gebruik kunnen maken van alle beschikbare bronnen (CPU cores) bij het trainen van grote datasets. Dit maakt ze zeer schaalbaar en snel in het uitvoeren van intensieve berekeningen & berekeningen zoals matrix operaties of gradient stappen in deep learning modellen.

JavaScript

JavaScript is vooral bekend als de programmeertaal van het web, waardoor het een natuurlijke keuze is bij het bouwen van webgebaseerde Machine Learning applicaties. De pakketten Tensorflow js en Keras.js zijn in dit opzicht populaire keuzes, vooral omdat ze compatibel zijn met zowel desktop browsers als mobiele apparaten!

Een voordeel van het gebruik van JavaScript is dat je je ML model gemakkelijk kunt integreren in een HTML document via een framework zoals Datalab, dat snelle prototypes van interactieve visualisaties mogelijk maakt zonder veel code te schrijven! Het heeft ook veel nuttige bibliotheken (bijv. Google Closure Library) die ontwikkeling gemakkelijker maakt en dat alles met behoud van goede prestaties!

R

Een andere populaire programmeertaal die door Data-analisten wordt gebruikt is R, dat al sinds 1993 bestaat. Hoewel Python recent populairder is geworden op dit gebied, blijft R nog steeds een van de beste talen voor statistische berekeningen en visualisatie vanwege de indrukwekkende pakketrepository (CRAN) en de uitstekende visualisatiemogelijkheden met ggplot. Door eenvoudigweg de bibliotheek ggplot in je R IDE te importeren, beschikt je over een krachtig plotting framework!

De beste toepassingen zijn echter statistische toepassingen en het bouwen van machine learning modellen op relatief kleine tot middelgrote datasets. Het is ook het meest geschikt voor data exploratie taken, waar men complexe data manipulaties moet uitvoeren of grote hoeveelheden data moet verwerken. Om deze redenen wordt Python meer gebruikt op het gebied van Machine Learning, terwijl R over het algemeen beter wordt gebruikt voor statistische analyse en gegevensvisualisatie.

Java

Java is het meest geschikt voor het programmeren van toepassingen die een hoge verwerkingssnelheid vereisen. Het is een van de meest gebruikte talen in de industrie, met Android dat volledig in Java is geschreven!

Sinds het voor het eerst werd uitgebracht door Sun Microsystems in 1995, is Java uitgegroeid tot een stabiele en volwassen taal die geschikt is voor het bouwen van grootschalige bedrijfstoepassingen. Een voordeel van het gebruik van deze taal bij Machine Learning projecten zijn de mogelijkheden voor geheugenbeheer die niet aanwezig zijn bij andere concurrerende coderingsopties! Enkele nadelen zijn echter de verbositeit (d.w.z. de lengte van de code) in vergelijking met Python of R, en de moeilijkere debugging door het gebrek aan geautomatiseerde tools die beschikbaar zijn tijdens runtime uitvoering!

C#

C# is vooral bekend omdat het de taal bij uitstek is van Microsoft. Het is de motor van hun hele .NET framework! Het maakt ook deel uit van de Web. API en de syntaxis is beïnvloed door Java, C++ en Objective-C (waardoor het zeer geschikt is voor iOS-toepassingen).

Een van de redenen waarom ontwikkelaars deze programmering verkiezen boven andere zoals Python of R heeft te maken met functionaliteiten zoals LINQ, waarmee je gemakkelijk met SQL databases kunt werken! En omdat C sharp compatibel is met Visual Studio IDE, wordt debuggen eenvoudiger, vooral als uw applicatie veel bugs en fouten bevat tijdens runtime uitvoering. Opgemerkt moet worden dat er verschillende variaties zijn op de manier waarop C-Sharp kan worden gebruikt, waaronder Managed c sharps geheugenbeheer verantwoordelijkheden die bij het .NET framework liggen (vergelijkbaar met Java) of Unmanaged waarbij geheugenbeheer aan je wordt overgelaten.

Julia

Julia is het meest geschikt voor high-performance computing functionaliteiten omdat het is ontworpen om te profiteren van de beste eigenschappen in talen als Python, R & MATLAB. Het is ook geschikt voor gevectoriseerde wiskundige expressies die niet mogelijk zijn met andere programmeeropties! Bovendien ondersteunt het gedistribueerd parallellisme en wordt het geleverd met een uitgebreide verzameling pakketten die out-of-the-box kunnen worden gebruikt (d.w.z. DataFrames). Dit maakt het leven gemakkelijker bij het bouwen van Machine Learning toepassingen, zelfs als je geen voorkennis of ervaring in deze taal hebt!

Net als met R en MATLAB, kan men met Julia beknopte code schrijven die bliksemsnel werkt dankzij de geavanceerde compiler infrastructuur. Enkele nadelen zijn echter het gebrek aan compatibiliteit met gangbare bibliotheken zoals NumPy & SciKit-Learn .

MATLAB

MATLAB is het meest geschikt voor het produceren van leesbare code en voor het implementeren van algoritmen met matrixbewerkingen. Het is ook het meest bekend als een platform om GUI-applicaties te bouwen die snelle berekeningen of complexe wiskundige functies vereisen! MATLAB bestaat al sinds eind jaren 1970, maar het blijft een van de populairste talen in de industrie en de academische wereld (b.v. gebruikt door Google, Facebook & NASA). Enkele nadelen zijn echter het gebrek aan compatibiliteit met andere programmeer frameworks zoals Python, waardoor het moeilijk te integreren is in projecten die ontwikkeld zijn met andere coderingsopties. Dit betekent dat je zorgvuldig de gebruikssituatie moet overwegen voordat je MATLAB verkiest boven een andere taal. Vooral als je werkt aan een open source project!

Shell Scripts

Shell scripts zijn het meest geschikt voor scripting functionaliteiten die een snelle responstijd vereisen. Ze staan ook bekend als de taal bij uitstek als het gaat om tekstverwerking! Shell scripts bestaan al sinds 1978 en zijn nog steeds een van de meest populaire talen in de industrie – vooral bij webontwikkelaars (bijv. gebruikt door Facebook & Google).

Enkele nadelen zijn echter het gebrek aan overdraagbaarheid tussen verschillende platformen of omgevingen, wat betekent dat ze moeilijk te onderhouden kunnen zijn in de loop der tijd. Ook bieden shell scripts beperkte mogelijkheden in vergelijking met andere programmeeropties zoals Julia of MATLAB, maar dit is niet noodzakelijk een slechte zaak! In plaats daarvan kan het zinvol zijn, afhankelijk van de gebruikssituatie (d.w.z. prototyping vs. productie).

TypeScript

Met TypeScript kunt je grote applicaties ontwikkelen met het beste van twee werelden – JavaScript en C#. Het is het meest geschikt voor ontwikkelaars die de beste functies van functionele talen zoals Java of ML willen gebruiken en toch compatibel willen blijven met bestaande webframeworks (d.w.z. Node JS). Dit maakt het een geweldige keuze als uw project het schrijven van API’s omvat die moeten integreren met andere programmeeropties zoals Python, PHP & Ruby on Rails!

Enkele nadelen zijn echter het gebrek aan overdraagbaarheid tussen verschillende platformen of omgevingen, wat betekent dat ze moeilijk te onderhouden kunnen zijn na verloop van tijd. TypeScript biedt ook beperkte mogelijkheden in vergelijking met andere programmeeropties zoals Julia, maar dit is niet noodzakelijk een slechte zaak! In plaats daarvan kan het zinvol zijn, afhankelijk van je gebruikssituatie (d.w.z. prototyping vs. productie).

Scala

Scala stelt je in staat om grote applicaties te ontwikkelen terwijl je gebruikmaakt van het beste van twee werelden, functioneel en object-georiënteerd programmeren. Het is het meest geschikt voor ontwikkelaars die de beste eigenschappen van Java willen gebruiken (d.w.z., sterke typering) maar geen low-level mogelijkheden willen of nodig hebben die door C/C++ worden aangeboden! Dit maakt het een goede keuze als je project het schrijven van API’s omvat die moeten integreren met andere programma’s zoals Python, PHP & Ruby on Rails!

Echter, sommige nadelen zijn het gebrek aan portabiliteit over verschillende platforms of omgevingen, wat betekent dat ze moeilijk te onderhouden kunnen zijn in de tijd. Ook biedt Scala beperkte mogelijkheden in vergelijking met andere talen zoals Julia, maar dit is niet per se een slechte zaak! In plaats daarvan kan het zinvol zijn, afhankelijk van je gebruikssituatie (d.w.z. prototyping vs. productie).

C

C is het meest geschikt voor het ontwikkelen van bestaande Machine Learning algoritmen, vooral vanwege het snelheidsvoordeel in vergelijking met andere talen. Het wordt ook het best gebruikt in gevallen waar je high-performance applicaties nodig hebt – vooral als ze low-level toegang tot hardware vereisen! Want het biedt een uitstekende prestaties profiel en geheugenbeheer mogelijkheden. Enkele nadelen van het gebruik van C / C + + omvatten moeilijke debugging processen en een gebrek aan ondersteuning van de community.

Conclusie

De beste programmeertalen voor machine learning worden het best bepaald door het soort probleem dat je probeert op te lossen. Daarom is het beste dat elke Machine Learning ontwikkelaar vertrouwd raakt met een verscheidenheid van programmeeropties om de beste taal voor hun project te kiezen.

Velen hebben gemerkt dat bepaalde Machine Learning problemen het best opgelost kunnen worden door Python & R samen te gebruiken. Aangezien deze twee programmeertalen elkaar zeer goed aanvullen, leidt hun gecombineerd gebruik tot betere resultaten dan een van beide technologieën alleen toe te passen! Terwijl Python gemakkelijk kan worden gebruikt voor data doeleinden is R weer het beste in het uitvoeren van statistische analyse van gegevens.

Deze combinatie maakt het mogelijk om Machine Learning toepassingen te bouwen die een verscheidenheid aan datasets met medium tot complexe functies omvatten, terwijl je ook geweldige visualisatie mogelijkheden hebt met behulp van R! Deze aanpak lost echter geen geheugenproblemen op, die het best worden aangepakt door Java samen met Python of R te gebruiken: wat leidt tot meer schaalbare en efficiënte oplossingen dan een van beide programmeertalen op zichzelf.

Ben je geïnteresseerd om te leren hoe je Azure Machine Learning kunt gebruiken?

Microsoft Azure Machine Learning is een krachtige cloud-gebaseerde service die het voor ontwikkelaars, data analisten en business professionals eenvoudig maakt om predictive analytics oplossingen te creëren. Het is de enige volledig geïntegreerde big data en advanced analytics suite die organisaties van elke omvang in staat stelt om sneller applicaties te bouwen door gebruik te maken van bestaande resources. Het platform biedt een end-to-end workflow voor het creëren van machine learning modellen zonder dat er enige voorkennis of ervaring met het ontwikkelen van dit soort modellen nodig is. Het biedt ook een rijke set API’s, services en client libraries die kunnen worden gebruikt vanuit de ontwikkelomgeving van uw voorkeur, waaronder Python, R, Java, .NET etc., zodat u geen nieuwe talen of toolsets hoeft te leren. U kunt deze service eenvoudig integreren in uw bestaande workflows met behulp van populaire programmeertalen zoals Python & R en industriestandaard frameworks zoals Hadoop & Spark!

Met slechts een paar klikken op het portaal kunt u snel aan de slag met het bouwen van uw eerste model met behulp van drag-and-drop modules die vooraf zijn geconfigureerd met best practices voor nauwkeurigheid en snelheid. Zodra het model is gebouwd, kunt u het eenvoudig in productie nemen, waar het op grote schaal zal draaien op een krachtige computerinfrastructuur die wordt aangedreven door GPU’s (grafische verwerkingseenheden). Dankzij deze mogelijkheden kunnen klanten in verschillende sectoren, zoals detailhandel/e-commerce, productie, financiële dienstverlening, biowetenschappen, telecommunicatie, enzovoort, bruikbare inzichten uit hun gegevens halen.