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机器学习工程师需要掌握哪些编程语言?

2021 年 7 月 21 日

机器学习工程师需要掌握哪些编程语言?

机器学习和编码是相辅相成的。如果没有编码,数据科学家就无法使用机器学习模型。因此,机器学习工程师至少要对一门编程语言有全面的了解。这篇文章深入介绍了适合机器学习的五种编程语言,并帮助您确定哪种语言最适合您。

1.Python

 

Python 是一种流行的面向对象的语言,创建于 1989 年,并于 1991 年发布。Guido van Rossum 作为 Python 的创造者而广为人知。根据一份报告显示,Python 是最受欢迎的三大编程语言之一。

Python 的用途

 

  • Web 开发:Python 可用于开发更快的 Web 应用,其库帮助 Web 应用开发更加快速和简单。DjangoFlask 是其中两种著名的框架,这些工具使得 Web 应用从零开始开发变得非常方便,并且提供了可扩展性。

  • 游戏开发:Python 支持视频游戏的开发。像 PygamePyKyraPanda3D 这样的库可以帮助游戏的开发。它们使得开发优秀的游戏和多媒体程序变得更加容易。Vega Strike 和迪士尼的 Toontown Online 都使用了这些框架。

  • Web 抓取:在从 Web 中提取非结构化数据时, Python 是很有用的。Python 的库,如 Beautiful SoupPandasNumPYScrapy,可以帮助进行 Web 抓取。

  • 数据可视化:Python 工具包,如 MatplotlibSeaborn,有助于数据可视化,而这反过来也有助于绘制图表等等。

Python 机器学习

 

  • 使用简单:Python 易于阅读,因为其语法类似于英语。而且使用起来方便,因为 Python 易于掌握,所以开发人员更容易建立机器学习模型。其简单性使开发者能够花更多时间来解决机器学习问题,而非语言的技术复杂性。

  • 开源:Python 是一种独立于平台的开源编程语言。很多平台都支持它,包括 Linux、Windows 和 macOS。

  • 更广泛的库:实施人工智能和机器学习算法有时会非常困难,并且非常耗时。Python 有一长串的库和框架,可以帮助生成机器学习模型,预编代码的可用性可以减少开发时间。

  • 受欢迎程度:Python 是最流行的编程语言之一。假如你在学习 Python 的时候遇到了问题,很有可能是其他人已经处理过的,他们可以帮助你。

2.C#

 

C# 是一种流行的编程语言,由微软在 2000 年左右推出。C# 可用于完成各种专业任务和目标,其特性源于上一代,如 C、 C++ 等。同时,C# 也是一门高级语言。

C# 的用途

 

  • Web 开发:C# 特性创建 .NET 平台上的专业 Web 应用。这是面向对象的,可以用来创建网站。

  • Windows 应用:Windows 使用 C#,这可以提高开发过程的效率。

  • 游戏开发:C# 同样用于游戏开发。它使用 Unity 游戏引擎。C# 为开发者提供了跨各种游戏平台的安全跨平台脚本。

C# 机器学习

 

  • 使用简单:一般而言,C# 使用起来更简单,但它仍不如 Python 简单。

  • 开源:构建 C# 语言的基础被称为 .NET。用于机器学习的 ML.NET 是一个跨平台、免费和开源的机器学习框架,特别是为 .NET 开发者设计的。

  • C# 库:在 C# 中涉及机器学习的时候,它的库包括 ML.NET,还有一些早期的库,比如 Accord.NetTensorFlow 绑定。

  • Auto-ML:ML.NET 的另一个显著特点是它在 Auto-ML 中的应用。通过使用 Auto-ML,我们可以创建简单的机器学习解决方案,只需要描述问题并提供数据。

  • 受欢迎程度:由于 C# 是一种流行的编程语言,它有一个庞大的开发者社区,可以相互帮助解决复杂的 C# 问题。

3.JavaScript

 

JavaScript,与 HTML 和 CSS 一起,是需要掌握的三种语言之一。它是由网景公司的 Brendan Eich 发明,于 1995 年推出。它是一种多范式的、基于文本的编程语言,可用于客户端和服务器端,使得网页具有交互功能。

JavaScript 的用途


  • 与网页交互:用户可以使用 JavaScript 与网页交互。例如,它可以让你在网页上放大或缩小图片。它也可以在网页上播放音乐和视频。

  • Web 和移动开发:JavaScript 框架不仅可用于开发,还可用于基于网络和移动的应用。ReactReact NativeAngularVue 是一些流行的 JavaScript 前端框架。LinkedIn 和 Netflix 是两个著名的例子。

  • 游戏开发:JavaScript 也用于 2D 或 3D 游戏开发,像 GDevelop、melonJS、ImpactJS、PhaserJS 等 JavaScript 库都能帮助游戏开发。

JavaScript 机器学习

 

  • 开源:JavaScript 完全支持所有最新的移动和桌面浏览器,JavaScript 应用程序运行于大多数桌面和移动设备。所以,如果您的应用程序在网络上运行 JavaScript 代码,您可以确信几乎所有用户都会使用它。

  • 机器学习库:JavaScript 包含很多机器学习库,比如 Brain.jsTensorFlow.jsConvNet.js 等,这些库可以帮助开发机器学习模型。Brain.js 是一种支持多种神经网络的快速处理框架,如长短时记忆神经网络、递归神经网络和前馈神经网络。这有助于在服务器端训练和运行它们的神经网络的创建。

  • 受欢迎程度:JavaScript 是使用最广泛的编程语言之一。它有一个庞大的开发者社区,可以帮助彼此解决使用 JavaScript 时遇到的问题。

4.R

 

R 是一种编码语言,也是一种用于统计计算和图形的自由软件环境。它是一个软件包,包含了用于数据解释、操作、计算和可视化的工具。在 1993 年由 R 核心小组创立,在统计学家和数据矿工中闻名,主要用于收集、分析和可视化数据。

R 的用途

 

  • 开源:根据自由软件基金会 GNU 通用公共许可条款,R 可以作为自由软件获得。这就是说,任何人,只要能上网,就能获得并修改代码。

  • 金融:银行业和其他处理统计数据的行业都使用 R。它协助该行业进行数据收集、分析、数据挖掘和数据可视化。

  • 统计算法:R 编程还可以实现诸如线性和非线性建模等统计算法。

R 机器学习

 

  • R 编程库:R 包含了各种机器学习库。CaretDataExplorerDplyrGgplot2kernLab 等。Ggplot2 是一种流行的数据可视化工具。这可以帮助创建交互数据的可视化,产生数百万种不同模型的图。

  • 机器学习算法:R 提供了在机器学习领域使用的各种方法,如时间序列分析、分类、聚类、线性建模等。

  • 受欢迎程度:它有一个庞大的社区,统计学家、数据矿工和其他专业人士可以相互帮助解决问题。

5.Java

 

Java 是一种流行的面向对象的高级编程语言,由甲骨文公司开发,于 1995 年发布。Java 是一种快速、安全、可靠的语言,可开发各种 Java 应用,包括 Web 应用、网络应用、游戏等等。

Java 的用途

 

  • 移动应用:广泛应用于移动应用的开发中。它被认为是用于该目的的官方编程语言。Java 与 Android Studio 和 Kotlin 兼容,因为它在 Java 虚拟机(JVM)上运行。

  • 桌面应用:Java 允许快速开发所有的桌面应用。Java 支持 GUI 开发,主要是通过抽象窗口工具包(AWT)和 Swing。AWT 包含了一些预组装的组件,如菜单、列表和按钮。另一方面,Swing 是一种图形用户界面部件框架,包括树、滚动面板、表格、标签面板和列表等复杂组件的 GUI 部件框架。

  • 游戏开发:Java 允许开发者在任何系统上开发游戏,这要归功于 Java 的多线程和套接字的能力。在密集型任务在后台运行时,多线程占用更少的内存,并充分利用可用的 CPU 而不锁定用户。套接字可以帮助开发多人游戏。因为 Java 运行在虚拟机上,分发游戏也会更加简单。

Java 机器学习

 

  • 机器学习库:Java 拥有各种各样的机器学习库。WekaApache MahoutDeeplearning4jMalletMLlib 等等都可以帮助生成机器学习模型。例如,Deeplearning4j 是用来在 Java 中配置神经网络的 DSL。

  • 学习曲线:Java 包括一系列需要投入精力的领域。在 Java 和相关语言中,学习曲线比其他语言更短、更舒适。

  • 受欢迎程度:Java 也是使用最广泛的编程语言之一。它有一个庞大的社区,可以互相帮助解决问题。

 

作者介绍:

 

Gunjan,有抱负的数据科学家。

 

原文链接:

 

https://gunjangohain.medium.com/top-5-programming-language-for-machine-learning-907c31d8872c

2021 年 7 月 21 日 10:111503

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