Quel est le meilleur langage de programmation pour les applications d’apprentissage automatique? – Apprendre langue

Apprentissage automatique (ML). C’est l’un des sujets les plus en vogue actuellement dans le développement de logiciels. Et pour une bonne raison. L'apprentissage automatique ouvre de nouvelles possibilités pour les développeurs, les propriétaires d'applications et les utilisateurs finaux. De la personnalisation accrue aux recommandations plus intelligentes, en passant par des fonctions de recherche améliorées, des assistants intelligents et des applications capables de voir, d'entendre et de réagir – la technologie ML peut améliorer une application et l'expérience de son utilisation de différentes façons.

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA). Il permet aux ordinateurs de tirer des enseignements des données et d’améliorer progressivement les performances de tâches spécifiques, le tout sans recourir à une programmation basée sur des règles. Les algorithmes d'apprentissage automatique recherchent des modèles naturels dans les données et prennent les décisions futures en fonction de ceux-ci.

(Source de l'image: medium.freecodecamp.org)

Par exemple, un algorithme ML peut analyser la musique qu'un utilisateur joue dans une application. À chaque chanson jouée, l’alg vérifie si elle écoute tout ou si elle passe à la piste suivante de la liste de lecture. Au fil du temps, l’algorithme peut prédire quelles nouvelles chansons un utilisateur particulier va aimer et peut ainsi faire une recommandation. Si ces recommandations sont bonnes, l'utilisateur sera plus susceptible de continuer à utiliser l'application et de le recommander à des amis – ce qui est une excellente affaire pour le propriétaire de l'application.

Qu'est-ce qui fait un bon langage de programmation pour l'apprentissage automatique?

Ok – c’est ce que l’apprentissage automatique est (on trouvera d’autres tentatives de le définir ici), et les avantages commerciaux sont suffisamment clairs. Mais vient maintenant une question plus délicate à laquelle tous les apprenants seront confrontés quand ils auront une nouvelle idée intéressante pour une application d’apprentissage automatique – quel est le meilleur langage de programmation à utiliser?

C’est une question importante. En effet, il est crucial que le bon choix soit fait, car le succès (ou l’échec) de l’application dépendra de lui.

Pour commencer, il faut choisir une langue avec de bonnes bibliothèques d’apprentissage automatique. Il faudra également de bonnes performances d'exécution, un excellent support de la part de la communauté et un écosystème sain de packages de prise en charge.

Il existe de nombreux langages de programmation parmi lesquels cocher ces cases, et avec ML devenant de plus en plus important à chaque année, presque tous les langages traditionnels ajoutent un support pour faciliter les tâches de développement de ML. Dans cet article, nous allons toutefois limiter le champ à trois des plus populaires – Python, C ++ et Java.

Voyons comment ils se comparent.

Popularité

Selon un sondage mené l'année dernière par plus de 2 000 scientifiques et développeurs de systèmes de données et développeurs de ML, Python a été récompensé pour être le langage de programmation le plus populaire en matière d'apprentissage automatique. 57% des répondants l'utilisaient, 33% le plaçant en priorité pour le développement.

C ++ venait à la deuxième place – 44% l’utilisaient, mais 19% seulement donnaient la priorité à la langue. La médaille de bronze est allée à Java (utilisation de 41% et priorisation de 16%), R et JavaScript se classant respectivement aux quatrième et cinquième places.

Donc, Python est notre gagnant. Mais la question est: pourquoi Python est-il si populaire? Cela tient en grande partie au fait que Python est incroyablement facile à apprendre et que sa syntaxe simple le rend également relativement facile à utiliser dans la pratique. Python dispose également d’un grand nombre de bibliothèques prêtes à être utilisées à des fins de ML et d’analyse de données.

Python gagne également en popularité dans les universités – sans doute en raison de sa simplicité et de son abondance de bibliothèques -, donc les ingénieurs diplômés sont plus susceptibles de connaître Python que C ++, Java, R ou tout autre langage. De plus, les universitaires travaillant dans l'apprentissage automatique ont historiquement implémenté des modèles en Python, ce qui signifie que la plupart des modèles publiés dans des articles sont disponibles au public sous la forme d'implémentations Python.

Pour les propriétaires d'applications, cela signifie que choisir Python vous donnera le choix parmi un grand nombre de développeurs hautement qualifiés. De plus, la popularité de cette langue lui confère une large communauté de personnes dévouées. Il y aura donc toute une panoplie de spécialistes pour vous aider à gérer tout problème ou toute complexité que vous pourriez rencontrer. Ceci n’est pas moins vrai pour C ++, Java, R ou JavaScript, bien sûr, mais le monde est vraiment rempli d’enthousiastes de Python, et un soutien important de la part de la communauté peut être essentiel si vous rencontrez des problèmes lors du développement.

En termes simples, Python est la meilleure des entreprises – mais la popularité, bien sûr, ne devrait pas être la seule considération.

Performance

Malgré la forte demande en Python, il existe quelques zones où il est surperformé.

Le C ++, par exemple, a l'avantage d'être un langage à typage statique, ce qui peut réduire les erreurs. D'un point de vue convivial, les langages à typage dynamique tels que Python peuvent acquérir une certaine supériorité car ils permettent un développement rapide, réduisent la complexité du développement collaboratif entre plusieurs ingénieurs / équipes et permettent de mettre en œuvre des fonctionnalités supplémentaires avec moins de code. Cependant, le risque d'erreur reste un problème lors de la création d'applications d'apprentissage automatique dont les algorithmes doivent être formés avec précision.

La couronne de performances passe également en C ++, car le langage crée un code d'exécution plus compact et plus rapide. Cela dit, Python peut être optimisé de plusieurs manières pour que le code soit plus efficace. Par exemple, l’extension Cython – qui est essentiellement Python avec typage statique – permet aux développeurs de compiler facilement aux vitesses C / C ++, ce qui signifie qu’il n’ya pratiquement aucune différence.

Et qu'en est-il de Java? Eh bien, Java est un langage compilé, ce qui signifie que le code est réduit à un ensemble d’instructions spécifiques à la machine avant d’être enregistré en tant que fichier exécutable – c’est-à-dire que le code source est transmis à un programme appelé compilateur, qui le traduit en bytecode. comprend et peut exécuter. C ++ est aussi un langage compilé. Python, en revanche, est un langage interprété (tout comme R et JavaScript, car nous les avons déjà mentionnés). Avec les langages interprétés, le code est enregistré exactement dans le même format que celui dans lequel il avait été entré.

(Source de l'image: programiz.com)

Du point de vue strictement des performances, les langages compilés offrent de meilleures performances générales que les langages interprétés dans la plupart des cas. Les programmes compilés fonctionnent généralement plus rapidement que les programmes interprétés, car ils doivent être réduits en instructions machine à chaque exécution (ce qui, incidemment, entraîne également des coûts d’exécution plus élevés).

Les deux types de langues ont leurs forces et leurs faiblesses. Les deux tableaux ci-dessus et ci-dessous les placent côte à côte afin que vous puissiez voir comment ils se correspondent.

(Source de l'image: upwork.com)

Simplicité et convivialité

Le temps, c'est de l'argent dans le monde des affaires, et du point de vue de la facilité d'utilisation, les langages à typage dynamique comme Python et R permettent certainement le développement rapide d'applications. De plus, étant donné la complexité des algorithmes d’apprentissage automatique, moins un développeur doit s’inquiéter des subtilités inhérentes à l’écriture de code, plus il peut se concentrer sur ce qui compte vraiment: trouver des solutions aux problèmes et atteindre les objectifs du projet. La simplicité et la lisibilité sont également utiles pour le codage en collaboration ou lorsque les projets d’apprentissage automatique doivent changer de mains entre les équipes de développement.

Parmi nos principaux langages de programmation, Python est celui qui est réputé pour son code concis et facilement lisible. C ++, en revanche, est un langage de niveau inférieur, ce qui signifie qu’il est plus facile à lire pour l’ordinateur (d’où ses performances plus élevées), mais plus difficile à lire pour les programmeurs humains. Java est également un langage de programmation détaillé, ce qui signifie que les applications basées sur Java ont besoin de beaucoup plus de lignes de code pour effectuer les mêmes opérations que, par exemple, Python.

Cela dit, le projet open source «Gandiva» récemment annoncé vise à optimiser les codes Java et C ++ pour du matériel spécialisé, ce qui pourrait améliorer leur classement en tant qu'options concurrentielles pour les projets d'apprentissage automatique. Il est prévu d’ajouter un support pour Python, aussi, remarquez.

So – Avons-nous un gagnant?

Et bien non. Cela peut sembler être un flic, mais il serait irresponsable de suggérer qu’il existe un absolu et ultime «meilleur» langage de programmation pour toute application d’apprentissage automatique. En fin de compte, tout dépend de ce que vous voulez construire et du problème que vous essayez de résoudre. Compte tenu de tout ce qui est discuté dans cet article, il pourrait sembler que Python remporte le prix. C’est en fait une raison pour laquelle il est si populaire: avec sa communauté florissante, ses nombreuses bibliothèques, ses faveurs académiques et sa syntaxe simple favorisant le développement rapide et le test d’algorithmes complexes de ML, Python semble avoir beaucoup à faire.

Mais des projets spécifiques ont besoin de technologies spécifiques – et la vérité est qu’il est impossible de dire que Python, C ++, Java, R, JavaScript ou autre chose le seront. toujours vous fournir la solution dont vous avez besoin. En fin de compte, vous devrez faire vos recherches, définir des objectifs clairs pour votre projet, consulter des experts et prendre une décision éclairée à partir de là.