Darmowy kurs Pythona ➞ Mini kurs dla początkujących i doświadczonych programistów. 4 ciekawe projekty w portfolio, komunikacja na żywo z prelegentem. Kliknij i dowiedz się, czego możesz się nauczyć na kursie.
Dowiedz się więcejGitHub udostępnia ranking popularności języków programowania wykorzystywanych w uczeniu maszynowym. Ocena opiera się na liczbie projektów ML hostowanych na platformie. W tym artykule przyjrzymy się powodom, dla których te języki stały się popularne i określimy, którego z nich najlepiej się nauczyć. Języki programowania są wymienione w kolejności malejącej pod względem wykorzystania.
Python
Python jest wiodącym językiem programowania w dziedzinie uczenia maszynowego ze względu na swoją prostotę, elastyczność i rozbudowany ekosystem bibliotek. Oferuje intuicyjną składnię, pozwalając programistom szybko go opanować i skupić się na rozwiązywaniu problemów, a nie na nauce języka. Ponadto Python obsługuje wiele bibliotek i frameworków, takich jak TensorFlow, Keras, PyTorch i scikit-learn, które znacznie upraszczają proces tworzenia i wdrażania algorytmów uczenia maszynowego.
Społeczność Pythona aktywnie rozwija narzędzia, zapewniając ciągłą aktualizację i udoskonalanie istniejących rozwiązań. Dzięki temu programiści mają dostęp do najnowocześniejszych technologii i mogą wykorzystywać je do tworzenia innowacyjnych aplikacji. Warto również zauważyć, że Python dobrze integruje się z innymi językami i narzędziami, co rozszerza jego możliwości i czyni go uniwersalnym wyborem dla projektów uczenia maszynowego.
W rezultacie Python stał się standardem branżowym, a jego popularność stale rośnie, co czyni go idealnym wyborem dla specjalistów zajmujących się uczeniem maszynowym.
- Jest to język uniwersalny i można w nim napisać wszystko – od usługi w chmurze po sieć neuronową.
- Python ma aktywną społeczność i ogromną liczbę narzędzi ML typu open source (TensorFlow, Keras, Scikit-learn, Pandas).
- Nowicjusze w programowaniu często zaczynają od Pythona – jego składnia jest prosta i przejrzysta.
Istnieją jednak również wady: wolne tempo wykonywania programów i znaczne zużycie pamięci.
Przykład projektu Pythona z zakresu uczenia maszynowego: Usuwanie obiektów wideo. Jest to program, który wykorzystuje algorytmy głębokiego uczenia do szybkiego usuwania niepotrzebnych obiektów z filmu. Technologia ta może być wykorzystana do efektywnego przetwarzania nagrań wideo, poprawiając ich jakość i percepcję wizualną. Projekt demonstruje możliwości nowoczesnych metod przetwarzania obrazu komputerowego i ich zastosowanie w rzeczywistych zadaniach, takich jak edycja wideo i tworzenie treści.
Istnieją dwie główne wersje języka programowania Python: Python 2 i Python 3. Należy pamiętać, że Python 3 nie jest wstecznie kompatybilny z Pythonem 2, co oznacza, że kod napisany dla starszej wersji nie będzie działał w nowej. Zalecamy naukę Pythona 3, ponieważ Python 2 nie jest już oficjalnie wspierany. Dzięki temu Python 3 jest bardziej odpowiedni i preferowany do tworzenia nowoczesnych aplikacji.
Oczywiście chętnie pomogę w edycji tekstu. Proszę podać tekst źródłowy, który chcesz przerobić.
C++
C++ to potężny język programowania, który zapewnia stabilną i szybką wydajność aplikacji. Pomimo swojej skuteczności, wielu programistów unika go ze względu na złożoną składnię i dużą liczbę funkcji abstrakcyjnych. Język ten został zaprojektowany jako ulepszona wersja języka C, a w tamtym czasie jego złożoność nie była postrzegana jako poważna przeszkoda, ponieważ programowaniem w nim zajmowali się głównie naukowcy i wysoko wykwalifikowani inżynierowie. Jednak wraz z postępem technologii i wzrostem liczby użytkowników, nauka języka C++ stała się istotna dla szerszego grona programistów.
C++ ma znaczącą przewagę dzięki możliwości ręcznego zarządzania pamięcią RAM i pobieraniem danych. Pozwala to zoptymalizować wydajność programu, zwłaszcza gdy duże ilości informacji muszą być przetwarzane przy ograniczonych zasobach, a szybkość wykonywania ma kluczowe znaczenie. Prawidłowe zarządzanie pamięcią w C++ sprzyja efektywnemu wykorzystaniu zasobów i poprawia ogólną wydajność oprogramowania.
AirSim to przykładowy projekt C++ ML, który jest symulatorem dronów i samochodów autonomicznych. Opracowany przez firmę Microsoft, projekt ten daje programistom możliwość testowania algorytmów uczenia maszynowego w bezpiecznym i kontrolowanym środowisku. AirSim obsługuje różnorodne scenariusze, w tym obszary miejskie i wiejskie, umożliwiając użytkownikom optymalizację modeli pod kątem rzeczywistych warunków. Wykorzystanie C++ w tym projekcie zapewnia wysoką wydajność i efektywność, co jest szczególnie ważne w przypadku zadań związanych z przetwarzaniem dużych ilości danych i przetwarzaniem w czasie rzeczywistym. AirSim jest aktywnie wykorzystywany w badaniach naukowych i rozwoju, co potwierdza jego znaczenie w dziedzinie technologii autonomicznych.
JavaScript
JavaScript jest powszechnie znany jako podstawowy język programowania w tworzeniu stron internetowych, szczególnie w połączeniu z HTML i CSS. Odgrywa kluczową rolę w tworzeniu dynamicznych i interaktywnych interfejsów użytkownika. Używając JavaScript, programiści mogą dodawać różnorodne funkcje do stron internetowych, poprawiając komfort użytkowania i interakcję z treścią. Ten język programowania jest również aktywnie wykorzystywany w rozwoju front-endu do tworzenia nowoczesnych aplikacji i optymalizacji wydajności stron internetowych.
JavaScript oferuje liczne biblioteki do uczenia maszynowego, w tym Brain.js, Deeplearn.js i ConvNetJS, przeznaczone do pracy z sieciami neuronowymi. Do przetwarzania języka naturalnego (NLP) można wykorzystać bibliotekę Compromise. TensorFlow.js obejmuje szeroki zakres zadań i jest uniwersalnym narzędziem do implementacji różnych algorytmów uczenia maszynowego w JavaScript. Biblioteki te otwierają nowe możliwości dla programistów, umożliwiając im integrację uczenia maszynowego z aplikacjami internetowymi i poprawę doświadczenia użytkownika.
Przykładami projektów ML w JavaScript są Katana, wirtualny asystent tekstowy, który można łatwo dostosować do potrzeb każdej firmy za pomocą zaledwie kilku kliknięć. Innym ciekawym projektem jest Beat Blender, intuicyjna aplikacja do tworzenia muzyki, która pozwala użytkownikom eksperymentować z różnymi stylami muzycznymi i efektami. Te projekty demonstrują elastyczność i potencjał języka JavaScript w uczeniu maszynowym i tworzeniu aplikacji interaktywnych.
Java
Składnia Javy jest podobna do składni języków C i C++, ale jest to język programowania wysokiego poziomu, który nie wymaga od programistów ręcznego zarządzania pamięcią. Osoby rozwijające uczenie maszynowe w Javie mogą skorzystać z szeregu potężnych bibliotek, takich jak Weka, MOA i MALLET. Narzędzia te znacznie upraszczają przetwarzanie danych i tworzenie modeli, dzięki czemu Java jest popularnym wyborem w projektach uczenia maszynowego.
Przykładami projektów uczenia maszynowego w Javie jest Seldon Server, potężny silnik do tworzenia systemów rekomendacji. Umożliwia on wdrażanie sieci neuronowych w celu generowania rekomendacji, dzięki czemu jest dostępny nawet dla nowicjuszy w dziedzinie uczenia maszynowego. Innym interesującym projektem jest GROBID, program zaprojektowany do parsowania i wyodrębniania informacji z nieustrukturyzowanych dokumentów. Te narzędzia demonstrują potencjał Javy w tworzeniu rozwiązań do analizy danych i automatyzacji procesów biznesowych.
Jeśli znasz Javę, możesz jej użyć do nauki uczenia maszynowego. Jeśli jednak dopiero zaczynasz przygodę z tym językiem i planujesz pracować w obszarze sztucznej inteligencji, powinieneś rozważyć naukę innego języka programowania. GitHub oferuje wiele projektów Java z zakresu uczenia maszynowego, ale ekosystem Pythona jest znacznie bardziej rozwinięty. Pythona łatwiej jest nauczyć się od podstaw do pewnego poziomu, co czyni go preferowanym wyborem dla początkujących w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.
C#
C# to uniwersalny i bogaty w funkcje język programowania opracowany przez firmę Microsoft. Oferuje on programistom szeroki zakres możliwości tworzenia różnego rodzaju aplikacji, w tym programów systemowych, stron internetowych i aplikacji mobilnych. Dzięki swojej elastyczności i potężnym narzędziom, C# jest szeroko stosowany w tworzeniu oprogramowania i jest jednym z najpopularniejszych języków wśród współczesnych programistów.
Microsoft aktywnie rozwija język programowania C#, tworząc dla niego bibliotekę ML.NET. Biblioteka ta zawiera wszystkie niezbędne narzędzia do pracy z uczeniem maszynowym. Firma testowała ML.NET przez dziesięć lat, zanim udostępniła go szerokiemu gronu odbiorców. Twórcy zamierzają, aby ML.NET stał się konkurentem dla popularnych bibliotek Pythona i pomógł C# zająć wiodącą pozycję w dziedzinie uczenia maszynowego. Jednak obecnie znalezienie pracy w dziedzinie sztucznej inteligencji z wykorzystaniem C# pozostaje wyzwaniem.
BotSharp to platforma open source do tworzenia chatbotów w C#. Ten projekt zapewnia programistom potężne narzędzia do tworzenia, dostosowywania i optymalizacji chatbotów, co czyni go idealnym rozwiązaniem zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych programistów. Użytkownicy mogą wykorzystać elastyczną architekturę BotSharp do integracji różnych interfejsów API i usług, znacznie rozszerzając funkcjonalność swoich botów. Platforma obsługuje wiele języków i może być dostosowana do specyficznych wymagań biznesowych, co czyni ją wszechstronnym narzędziem w arsenale programistów. Korzystając z BotSharp, możesz tworzyć interaktywne i inteligentne chatboty, które mogą poprawić zaangażowanie klientów i zwiększyć efektywność biznesową.
Julia
Julia to nowoczesny język programowania, który konkuruje z językami takimi jak R i Python, zapewniając pełną kompatybilność. Jedną z głównych zalet Julii jest jej wysoka wydajność, znacznie przewyższająca szybkość wykonywania zadań w Pythonie i porównywalna z językami C i C++. Chociaż Julia została pierwotnie stworzona do obliczeń numerycznych i technicznych, charakteryzuje się również wszechstronnością i nadaje się do rozwiązywania szerokiego zakresu problemów z różnych dziedzin.
Julia to potężne narzędzie do programowania stron internetowych i programowania systemów niskiego poziomu, a także może być używana jako język specyfikacji. Dzięki obsłudze dynamicznego typowania Julia jest bardzo elastyczna, co jednak zwiększa prawdopodobieństwo wystąpienia błędów. Kluczowe biblioteki uczenia maszynowego są dostępne w ekosystemie Julii, takie jak Flux, Mocha.jl, Knet, TensorFlow.jl i ScikitLearn.jl. Biblioteki te oferują programistom szeroki wachlarz możliwości implementacji złożonych algorytmów i modeli uczenia maszynowego, co czyni Julię atrakcyjnym wyborem dla specjalistów w tej dziedzinie.
Przykładami projektów uczenia maszynowego w Julii jest SALSA, oprogramowanie do zaawansowanej analizy i implementacji algorytmów stochastycznych. Innym ważnym przykładem jest MLJTuning, narzędzie zaprojektowane do optymalizacji hiperparametrów modeli uczenia maszynowego. Projekty te demonstrują potężne możliwości Julii w zakresie tworzenia i wdrażania efektywnych rozwiązań uczenia maszynowego.
Projekty Julii są rozwijane głównie na potrzeby badań naukowych i wspierania uczenia maszynowego w laboratoriach. To pokazuje, że poleganie wyłącznie na Julii jest niepraktyczne, ponieważ język ten jest wciąż w powijakach. Warto jednak rozważyć jego potencjał i możliwości, jakie oferuje w nauce i technologii.
Powłoka
Powłoka to język skryptowy, który pozwala szybko testować różne polecenia w wierszu poleceń i wykonywać rutynowe zadania. Umożliwia użytkownikom automatyzację procesów, zarządzanie zasobami systemowymi i efektywną pracę z plikami. Korzystanie ze skryptów powłoki znacznie upraszcza powtarzalne operacje i przyspiesza przepływy pracy. Dzięki swojej elastyczności i potężnym narzędziom, Shell jest niezastąpionym narzędziem dla administratorów systemów i programistów.
Shell to proste i przystępne narzędzie, którego łatwo się nauczyć. Jest to zestaw poleceń tekstowych, dzięki czemu idealnie nadaje się do wykonywania rutynowych zadań w uczeniu maszynowym. W szczególności Shell jest często używany do automatyzacji procesów, takich jak tworzenie API. Pozwala to na sprawną instalację niezbędnych frameworków i bibliotek, co znacznie upraszcza pracę programistów i badaczy uczenia maszynowego. Znajomość wiersza poleceń Shell może znacząco zwiększyć produktywność i uprościć złożone zadania.
Projekt Shell ML: mlmmj-archivist to program, który automatycznie tworzy archiwa internetowe dla newsletterów e-mail. To narzędzie pozwala efektywnie zarządzać ważnymi wiadomościami i je archiwizować, zapewniając łatwy dostęp do informacji w przyszłości. Korzystanie z mlmmj-archivist pomaga usprawnić organizację danych i uprościć proces archiwizacji, co jest szczególnie przydatne dla firm i organizacji aktywnie korzystających z marketingu e-mailowego. Program obsługuje automatyzację procesów, co oszczędza czas i zasoby oraz pozwala skupić się na ważniejszych aspektach działalności.
R
R jest często używany w połączeniu z Pythonem do analizy i wizualizacji danych. Ten język programowania idealnie nadaje się do statystycznego przetwarzania danych i tworzenia wykresów. R oferuje liczne pakiety uczenia maszynowego, w tym benchm-ml, CARET i KernLab, które rozszerzają możliwości analizy i umożliwiają efektywne wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego. Połączenie R z Pythonem otwiera nowe horyzonty dla analityków i naukowców danych, pozwalając im wykorzystać mocne strony obu języków.
R może sprawić, że nawet proste zadania staną się skomplikowane. Ten język programowania oferuje wiele przydatnych funkcji — według CRAN opracowano ponad 11 000 pakietów dla R, obejmujących setki tysięcy funkcji. Brakuje mu jednak znanego systemu menu, takiego jak w Excelu. Może to być mylące dla początkujących, którzy nie wiedzą, gdzie znaleźć potrzebne polecenia. Na przykład, wykonywanie analiz statystycznych wymaga poświęcenia czasu na przeglądanie obszernej dokumentacji.
Przykładami projektów uczenia maszynowego w R jest Healthcare.ai, platforma zaprojektowana do rozwoju sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej. Projekt ten umożliwia instytucjom medycznym wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego do analizy danych i poprawy jakości opieki. Kolejnym ważnym projektem jest Student Early Warning, program, który przewiduje prawdopodobieństwo porzucenia szkoły przez ucznia. Pomaga instytucjom edukacyjnym wcześnie identyfikować zagrożenia i podejmować działania wspierające uczniów. Te przykłady podkreślają skuteczność języka R w tworzeniu uczenia maszynowego i jego stosowaniu w różnych dziedzinach.
TypeScript
TypeScript to rozszerzenie języka JavaScript, które pozwala tworzyć bardziej skalowalny i łatwy w utrzymaniu kod. Cały kod TypeScript jest poprawnym kodem JavaScript, co zapewnia kompatybilność i łatwe przejście między tymi dwoma językami. TypeScript idealnie nadaje się do tworzenia algorytmów i tworzenia modeli uczenia maszynowego. Do najpopularniejszych bibliotek uczenia maszynowego współpracujących z TypeScript należą machinelearn.js, TensorFlow Deep Playground i uczenie maszynowe. Korzystanie z tych bibliotek pozwala programistom efektywnie wdrażać i testować rozwiązania ML, łącząc zalety typowania w TypeScript z zaawansowanymi narzędziami do analizy danych.
TypeScript ma jedną z kluczowych zalet w porównaniu z JavaScript: silne typowanie. Ten język programowania może automatycznie wykrywać błędy, takie jak próba dodania niekompatybilnych typów, na przykład ciągu znaków i liczby. W przeciwieństwie do JavaScript, który jest często krytykowany za swoją elastyczność i możliwość nieprzewidywalnych rezultatów w takich sytuacjach, TypeScript zapewnia bardziej przewidywalne i bezpieczne programowanie. Dzięki temu jest to szczególnie cenne narzędzie dla programistów, którzy chcą poprawić jakość kodu i zmniejszyć liczbę błędów podczas tworzenia.
Przykładami projektów uczenia maszynowego w TypeScript są BrainGames, samouczący się bot do gier, oraz Windows Machine Learning, oparta na chmurze Usługa przeznaczona do tworzenia i trenowania modeli uczenia maszynowego. Projekty te demonstrują możliwości języka TypeScript w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, zapewniając programistom narzędzia do tworzenia interaktywnych i skalowalnych rozwiązań.
Scala
Scala łączy w sobie elementy programowania obiektowego i funkcyjnego. Jej składnia jest w dużej mierze podobna do Javy, ale aby w pełni opanować ten język, należy również poznać zasady programowania funkcyjnego. To tworzy wysoki próg wejścia, ale w rezultacie tworzenie kodu staje się bardziej stabilne i niezawodne. Scala idealnie nadaje się do realizacji dużych projektów wielozadaniowych w dziedzinie uczenia maszynowego (ML), co czyni ją poszukiwanym narzędziem wśród programistów.
Pomimo że ten język programowania jest wciąż młody, posiada już wiele potężnych bibliotek, takich jak Apache Spark, Apache PredictionIO, OpenNLP i Aerosolve. Chociaż obecnie język ten ma trudności z konkurowaniem z językami takimi jak Python czy C++, wiele dużych firm aktywnie inwestuje w jego rozwój. Świadczy to o rosnącym zainteresowaniu tym językiem i jego potencjale w różnych dziedzinach, takich jak przetwarzanie danych i uczenie maszynowe.
Przykładami projektów ML w Scali są Big Data Project, narzędzie do identyfikacji spamu w recenzjach na platformie Amazon. Innym ciekawym projektem jest Awesome Recommendation Engine, program opracowany do generowania rekomendacji w czasie rzeczywistym. Projekty te demonstrują możliwości Scali w dziedzinie uczenia maszynowego i przetwarzania dużych zbiorów danych, podkreślając jej wydajność i elastyczność w rozwiązywaniu bieżących problemów.
Popularność języków na rynku pracy
Według hh.ru pracodawcy często poszukują specjalistów od uczenia maszynowego z doświadczeniem w programowaniu w jednym z następujących języków programowania:
- Python. Większość firm, od dużych marek po centra badawcze, korzysta z Pythona i jego bibliotek. Z jednej strony jest uniwersalny i można go zintegrować z dowolnym oprogramowaniem. Z drugiej strony, dzięki dużej liczbie bibliotek, jest zoptymalizowany pod kątem uczenia maszynowego.
- C++. To drugi najpopularniejszy język programowania wśród pracodawców. Gdy pojawia się zadanie w świecie Internetu Rzeczy lub robotyki, czyli gdy trzeba pracować bezpośrednio ze sprzętem, nie można się bez niego obejść.
- Java. Jeden z najpopularniejszych języków programowania na świecie. Dlatego firmom najłatwiej jest zatrudnić programistę do realizacji projektu w tym języku.
