В настоящее время Python является самым популярным языком машинного обучения, но значит ли это, что он также и лучший? В последнее время группа сторонников менее популярных языков, таких как Ему. Если вы задаетесь вопросом, какой из этих языков выбрать — эта статья как раз для вас! Вот всестороннее сравнение известного Python и относительно молодого языка Go, чтобы помочь вам принять правильное решение!
«Go — язык программирования, популярность которого растет. Согласно опросу , проведенному HackerEarth, Go занимает первое место среди языков, которые хотели бы выучить студенты и опытные программисты.
Растущий интерес к языку в области ИИ и науки о данных в основном связан с его скоростью и естественной многопоточностью в Go. Эти две особенности означают, что Go можно считать конкурентом наиболее часто используемого языка для программирования искусственного интеллекта — Python, который в этих аспектах может вызывать проблемы».
Почему машинное обучение?
Решения на основе искусственного интеллекта и машинного обучения становятся все более популярными. При этом результаты опроса, проведенного Stack Overflow , показывают, что только 7,9% программистов в мире в настоящее время специализируются на индустрии больших данных и машинного обучения .
За машинным обучением будущее, и вскоре многие компании будут искать сотрудников, специализирующихся в этой области. Как показывает приведенная выше статистика, найти их будет не так просто, поэтому компаниям придется конкурировать за лучших специалистов на рынке. А это означает широкий спектр интересных предложений работы и высокие зарплаты для программистов, специализирующихся на машинном обучении!
Искусственный интеллект важнее, чем огонь, электричество или другие великие вещи, над которыми работало человечество. – Сундар Пичаи, генеральный директор Google
Самые популярные языки программирования для машинного обучения
Прежде чем мы перейдем к сравнению Go и Python, давайте проверим, какие языки программирования наиболее популярны среди специалистов по машинному обучению.
Вот список 10 лучших языков машинного обучения, которые чаще всего появлялись на Github:
- питон
- С++
- JavaScript
- Джава
- С#
- Юлия
- Оболочка
- R
- Машинопись
- Скала
Как видите, мы решили сравнить настоящего гиганта среди языков машинного обучения со слегка нишевой технологией. Посмотрим, что из этого выйдет!
Python и Go — основные отличия
Мы уже знаем, что Python — гораздо более популярное решение, когда речь идет о машинном обучении. Теперь пришло время сравнить такие факторы, как удобство использования, прибыльность, а также основные преимущества и недостатки каждого из них.
Питон - что это?
Python — это язык программирования общего назначения. У него очень простой и интуитивно понятный синтаксис, поэтому он считается одним из лучших языков программирования для начинающих. Он также очень популярен, а самым большим его преимуществом является то, что в нем огромное количество всевозможных инструментов и библиотек. Одной из его главных особенностей является универсальность, так как он способен выполнить практически любую возможную задачу.
«Python — это интерпретируемый объектно-ориентированный язык программирования высокого уровня с динамической семантикой. Благодаря встроенным высокоуровневым структурам данных, динамической типизации и возможности динамически именовать объекты, это одновременно и отличный инструмент для быстрой разработки приложений, и язык сценариев, позволяющий комбинировать существующие компоненты, реализованные на других языках». – www.python.org
Приложение Python
В начале стоит подчеркнуть, что Python — очень универсальный язык. Это означает, что его можно использовать для программирования практически всего — от простого веб-сайта до сложного приложения.
Python отлично подходит для:
- создание сайтов
- создание настольных приложений
- Наука о данных
- решения на основе искусственного интеллекта и машинного обучения
- Интернет вещей
- игровое программирование
- веб-скрапинг и веб-сканирование
Общая популярность
В настоящее время Python является самым быстроразвивающимся языком программирования. Согласно Stack Overflow, это также третья по популярности технология, используемая разработчиками .
Более того, это также второй по популярности язык программирования среди ИТ-специалистов .
Почему Python используется для машинного обучения?
Машинное обучение требует непрерывной обработки и анализа огромных объемов данных и создания решений, которые будут одновременно эффективными и простыми. Для этой цели идеально подходит Python, поскольку его синтаксис проще, чем у большинства языков программирования.
Простой в освоении синтаксис Python, упомянутый выше, играет здесь действительно важную роль. Многие люди, которые хотят стать специалистами по машинному обучению, начинают изучать программирование с Python. И нельзя отрицать, что это отличный выбор!
Еще одна важная причина, по которой Python хорош для машинного обучения, — его огромная экосистема готовых к использованию библиотек. Там мы найдем много интересных решений, посвященных машинному обучению, таких как:
- TensorFlow — одна из лучших библиотек Python для машинного обучения. Это масштабируемое, гибкое и быстрое решение с открытым исходным кодом, используемое для различных исследований и разработки продуктов.
- Keras — это библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом, которая расширяет возможности использования TensorFlow за счет дополнительных функций для машинного обучения и глубокого обучения. Разработчики используют его для эффективной и быстрой обработки больших наборов данных.
- Scikit-Learn — простая в использовании и гибкая библиотека, ориентированная на моделирование данных. Это позволяет легко интегрироваться с другими библиотеками машинного обучения.
Это лишь некоторые из обширной базы данных библиотек Python, доступных для машинного обучения. На самом деле их так много, что разработчики могут свободно выбирать те, которые будут лучше всего работать в их проектах.
Анализируя использование Python в машинном обучении, также стоит подчеркнуть, что это очень гибкий язык, позволяющий выбирать из множества различных стилей программирования. Разработчики могут даже 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 для машинного обучения
- высоко оцененные репозитории машинного обучения
Минусы:
- ограничение скорости
- большие ограничения в случае решений для мобильных устройств
- плохо развитые уровни доступа к базе данных
- относительно небольшое количество пакетов статистических моделей
Go
Go - также известный как Golang — относительно молодой язык программирования, созданный в 2009 году компанией Google. Его синтаксис похож на C, и поэтому некоторые программисты утверждают, что это C 21 века. Go не так популярен, как Python, но, хотя он существует не так давно, у него много сторонников, которые видят в нем большой потенциал.
Go — это язык программирования с открытым исходным кодом, который упрощает создание простого, надежного и мощного программного обеспечения.
Golang
Go — гибкий язык, способный решать множество различных задач.
- развитие сети
- скрипт командной строки
- мультимедийное редактирование
- работа с большими наборами данных
- машинное обучение
- приложения веб-сервера
- облачные сервисы
Общая популярность
Go — относительно молодой язык, поэтому он менее популярен, чем Python. Согласно Stack Overflow, Go заняла 13-е место среди самых популярных технологий.
Компенсация разработчикам Go
Согласно Stack Overflow, Go является третьим самым высокооплачиваемым языком программирования. Средняя годовая зарплата Go-разработчика составляет 80 000 злотых. долларов. Это намного лучше, чем зарабатывают разработчики Python!
Почему Go используется для машинного обучения?
Во-первых, в библиотеку Go встроено довольно много полезных инструментов машинного обучения. Он также имеет встроенную поддержку тех инструментов, которые делают работу разработчика быстрее и эффективнее.
Go — отличное решение для разработчиков, которые хотят распространять свой проект на разных платформах. Go быстро компилируется в двоичный код и не требует дополнительной работы по программированию. Этот процесс намного проще и быстрее, чем с Python.
Кроме того, Go также легко освоить. Он имеет простой для понимания синтаксис для начинающих и не имеет слишком много скрытых, сложных функций. Интересно, что по мнению некоторых программистов, этот язык даже проще, чем Python!
Важно отметить, что Go также быстр (намного быстрее, чем Python) и хорошо справляется с параллелизмом.
Плюсы и минусы использования Go для машинного обучения
Плюсы:
- скомпилированный язык - не требует никакой интерпретации
- отлично работает в инфраструктурных проектах
- автоматическая документация и встроенная тестовая среда
- интеллектуальная стандартная библиотека
- надежная встроенная безопасность
Минусы:
- не очень универсальный
- нет виртуальной машины
- относительно небольшое количество библиотек (особенно библиотек ML)
Python или Go — какой язык выбрать при создании ПО на основе машинного обучения?
Мы уже знаем плюсы и минусы как Python, так и Go. Итак, пришло время ответить на ключевой вопрос —
Какой язык программирования лучше для машинного обучения?
Начнем с общих черт. Оба языка имеют простой синтаксис и легко осваиваются новичками. Оба также очень гибкие и могут использоваться практически в любом проекте, и, наконец, оба имеют гораздо больше преимуществ, чем недостатков.
Как насчет различий? Во-первых, Python намного старше и популярнее. Его самым большим конкурентным преимуществом является очень широкий спектр множества полезных библиотек машинного обучения . Однако он намного медленнее и более подвержен ошибкам, чем Go.
Go не так популярен, как Python, но все же имеет много сторонников, которые видят в нем большой потенциал. Этот язык очень быстро развивается, поэтому в будущем он может составить серьезную конкуренцию Python. Однако уже сегодня нужно признать, что Go быстрее, лучше масштабируется и эффективнее. Это делает его отличным выбором для крупных проектов и одним из лучших вариантов для работы в инфраструктуре машинного обучения .
В общем, если вы хотите разрабатывать программное обеспечение на основе машинного обучения, знание Python является почти обязательным, поскольку это один из лучших вариантов для разработки алгоритмов машинного обучения. Однако, если вы хотите запустить крупномасштабный API машинного обучения, вам также потребуется профессиональная инфраструктура. И в этом случае Go, вероятно, будет лучшим решением.
Наше агентство по подбору ИТ-персонала предлагает вам найти квалифицированных разработчиков за срок менее 2 недель. Свяжитесь с нами прямо сейчас, чтобы узнать подробнее о возможностях расширения вашего будущего проекта. Мы обеспечиваем подбор лучших кандидатов по разумной цене. За 10 лет работы в этой сфере мы успешно заполнили свыше 5500 вакансий и сформировали 25+ команд с нуля. Проверьте отзывы от наших клиентов об агентстве и убедитесь в нашей компетентности! Если требуются дополнительные рекомендации, пишите нам в Telegram.