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Quel langage de programmation est considéré comme le meilleur pour l'apprentissage automatique? – Apprendre langue

Ce sont un groupe de personnes qui réfléchissent à la même question et explorent différentes réponses, mais qui ne savent pas laquelle est la bonne et laquelle doit être suivie. Les réponses sont très contradictoires, certains le partagent sur la base de la recherche tandis que d'autres partagent leur expérience personnelle qui confond les débutants. Eh bien, la réponse à cette question dépend de ce que vous essayez de développer et de la raison pour laquelle vous vous êtes laissé développer en premier lieu par une application d’apprentissage automatique. Je sais que la réponse est diplomatique.

Mais laissez-moi vous dire une chose que la plupart des langages de développement populaires ajoutent leur support pour simplifier l’apprentissage automatique. Ceci est dû à sa grande adaptabilité. Lorsque nous pensons à l'apprentissage automatique, quatre langues de base nous viennent à l'esprit:

  • Python

  • Programmation R

  • MatLab

  • Octave

Faisons une étude comparative des facteurs affectant l’apprentissage automatique.

1) vitesse

Tout en choisissant le meilleur langage de programmation, la vitesse est une chose essentielle à considérer. R a été construit essentiellement comme langage statistique. Cela signifie qu’il dispose d’un support statistique et d’analyse des données supérieur. Au contraire, Python dépend des packages. Par conséquent, en ce qui concerne les tâches liées aux statistiques, R a un avantage supérieur à celui de Python et est un peu plus rapide. Donc, si votre projet d’apprentissage automatique doit être rapide, la programmation R est votre choix.

2) courbe d'apprentissage

En termes de perspective fonctionnelle, R est le langage de programmation. Tandis que lorsqu'il s'agit d'être orienté objet, Python est le langage. Si vous appartenez à un environnement de programmation fonctionnel, apprendre Python serait beaucoup plus facile par rapport à R. Venir à Octave et Matlab ressemblent tous les deux à l’écriture d’équations mathématiques et, encore une fois, sont faciles à apprendre et à mettre en oeuvre.

Vous ne pouvez pas vraiment choisir un seul langage de programmation pour l'apprentissage automatique. Cela dépend de votre formation technique et de votre expérience pour savoir quelle langue sera facile à apprendre pour vous.

3) Coût

La seule langue qui est payée et nécessite une licence pour son utilisation est Matlab. Les trois autres langues préférées de Machine Learning sont open source et sont totalement gratuites. Par conséquent, quand vous avez des ressources gratuites disponibles, pourquoi quelqu'un choisirait-il de payer? C'est pourquoi Matlab est un peu en retrait par rapport aux autres langues.

4) Soutien de la communauté

En ce qui concerne les normes de popularité, Octave n’est pas aussi important que le public. Les autres langages de programmation sont très populaires sur le marché et bénéficient d'un soutien massif de la part de la communauté. En outre, le taux d'adaptabilité de tous ces trois est assez élevé par rapport à l'octave pour l'apprentissage par la machine.

5) Prêt pour la production

Lorsqu'il s'agit de l'analyse statistique, R est le langage de programmation approprié. S'il s'agit de tâches liées à la vision par ordinateur, Octave et Matlab sont les choix préférés pour le langage de programmation. S'il s'agit de tâches générales telles que le traitement des données et le traitement des résultats, Python est un langage de programmation plus approprié. Eh bien, pour en choisir un pour la programmation par apprentissage automatique, Python sera plus approprié. La nature générique facilitera l’intégration de l’apprentissage automatique avec d’autres logiciels.

6) Prise en charge du cadre DNN

La langue

Python

R

Matlab

Octave

La vitesse

0

1

1

1

Courbe d'apprentissage

1

1

1

1

Calcul des coûts

1

1

0

1

Soutien communautaire

1

1

1

Prêt pour la production

1

0

0

0

Cadre DNN

1

0

0

0

Total

5

4

3

3

Caffe et Tensorflow sont les deux frameworks les plus populaires de l’heure actuelle. Caffe prend en charge Matlab et Python, tandis que Tensorflow prend en charge Python et R. Maintenant, pour les frameworks moins populaires tels que Theano, Python est le langage unique qui prend en charge ce support. Python est le seul langage qui dispose d’un support universel pour chaque framework. Le résultat est clair, Python domine tous les autres langages.

Conclusion :

Eh bien, il ressort clairement de la représentation statistique ci-dessus quel langage de programmation est le meilleur. Le langage ayant obtenu le score le plus élevé est Python et probablement celui que vous devriez utiliser pour l’apprentissage automatique. Mais encore une fois, cela dépend du type de travail et de la raison pour laquelle vous y avez pensé. Si vous envisagez de développer quelque chose à long terme, préférez Python et si vous souhaitez développer uniquement un prototype à court terme, R est la bonne solution.

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