„Welche Programmiersprache ist die beste?“ Dies ist die beliebteste und umstrittenste Frage in der Programmierwelt. Die Antwort auf diese Frage ist weder linear noch einfach, denn technisch gesehen hat jede Programmiersprache ihre eigenen Vor- und Nachteile. Es gibt keine „beste“ Programmiersprache, da jede Sprache je nach Problemstellung leichte Vorteile gegenüber den anderen hat. Es besteht kein Zweifel daran, dass Python eine sehr bevorzugte Sprache ist, wenn wir über maschinelles Lernen sprechen, aber es gibt einige Faktoren, die berücksichtigt werden sollten
Wir werden diese Faktoren im Detail besprechen, aber bevor wir darauf eingehen, werfen wir einen kurzen Überblick über diesen Artikel.
Der Begriff maschinelles Lernen ist ziemlich selbsterklärend. Dabei handelt es sich um eine Technik, bei der eine Maschine kontinuierlich lernt und ihre Daten basierend auf hochgeladenen Eingabe- und Ausgabevariablen ändert. Wir füttern die Maschine mit verschiedenen Arten von Eingabe- und Ausgabedaten, und die Maschine generiert ein Programm oder einen Algorithmus.
Dies ist die grundlegende Definition von maschinellem Lernen, aber wir müssen die Rolle von Python beim maschinellen Lernen und seinen Einfluss in diesem Bereich verstehen. Python bietet eine große Anzahl integrierter Bibliotheken und Module, die Entwicklern bei der Erstellung strukturierter Tools helfen.
In den letzten Jahren hat sich Python rasant weiterentwickelt und ist bei Entwicklern beliebt geworden. Es gibt viele Alternativen, aber Python bleibt für viele Datenwissenschaftler und Datenanalysten die erste Wahl. Laut aktuellen Berichten von Google Search Trends -
Python ist mit einem Anteil von 25,95 % die beliebteste Programmiersprache.
Anwendungen mit Hilfe von maschinellem Lernen zu erstellen ist komplex, und die Sache wird noch komplizierter, wenn die gewählte Sprache die Umgebung nicht unterstützt. Bei Python ist dies jedoch nicht der Fall, da es eine hohe Kompatibilität mit zahlreichen externen Bibliotheken aufweist. Mit dieser Funktion können Entwickler eine Vielzahl von Algorithmen und Modellen erstellen. Bei diesen Bibliotheken handelt es sich um vorgefertigte Codes, die die Lesbarkeit Ihres Programms verbessern.
Beim maschinellen Lernen werden mehrere Modelle erstellt, um Ergebnisse vorherzusagen und Erfahrungen aus Ereignissen zu generieren. Basierend auf diesen Erfahrungen können Maschinen selbstständig Neues lernen. Lassen Sie uns über einige Bibliotheken sprechen -
"spaCy" ist eine Open-Source-Bibliothek für Deep Learning. Es wird für PoS-Tagging und Sprachlemmatisierung verwendet. Dies macht Python zu einem sehr beeindruckenden Tool zur Stimmungsanalyse.
Die „NumPy“-Bibliothek wird zur Verarbeitung fortgeschrittener mathematischer Daten verwendet und ermöglicht die Matrixmanipulation.
„SciPy“ wird im maschinellen Lernen häufig zu Optimierungszwecken eingesetzt.
„TensorFlow“ ist eine weitere Bibliothek, die für numerische Hochgeschwindigkeitsberechnungen benötigt wird.
Um zu verstehen, welche Programmiersprache für eine bestimmte Aufgabe geeignet ist, müssen wir eine SWOT-Analyse durchführen. Bei dieser Analyse müssen wir zahlreiche Parameter berücksichtigen und die beste Option auswählen. Vergleichen wir nun Python mit anderen Programmiersprachen -
Laufzeitparameter – In diesem Parameter bleibt Python hinter Java und JavaScript zurück, da der Interpreter von Python den Typ der Variablen überprüft, bevor er Operationen ausführt. Andererseits wird in Java der Datentyp bereits zum Zeitpunkt der Variablendeklaration angegeben, was die Laufzeit verkürzt. Allerdings ist Python schneller als C++.
Lesbarkeit – Python ist bei weitem die am besten lesbare Sprache. Python ist aufgrund seiner kurzen einzelnen Codezeilen und der hohen Ähnlichkeit mit Englisch einfacher zu lesen und zu schreiben. Deshalb lieben es sowohl Profis als auch Anfänger. Für Java, JavaScript und C++ beträgt die Codelänge das 4- bis 12-fache der von Python.
Gesundheit und Nutzung der Community – Die Gesundheit der Python-Community ist aufgrund ihrer großen Benutzerbasis beeindruckend. Da es von einer großen Anzahl von Entwicklern verwendet wird, bietet es einen einwandfreien Support. Es gibt mehrere Plattformen zur Behebung von Fehlern und Störungen im Zusammenhang mit verschiedenen Bibliotheken.
Kompatibilität und Skalierbarkeit – Beim maschinellen Lernen erstellen Entwickler Modelle, die Training und Datenfeeds erfordern. Dieser Vorgang ist nur möglich, wenn die verwendete Sprache portierbar ist und plattformübergreifende Aufgaben unterstützt. Bei solchen Operationen hat Python definitiv Vorteile gegenüber anderen Sprachen. Ein weiteres erstaunliches Merkmal von Python ist die integrierte Umgebung. Python kann in viele andere Programmiersprachen wie Java, C++ usw. integriert werden.
Wir haben mehrere Parameter besprochen und können aufgrund des durchgeführten Vergleichs sagen, dass Python eine sehr produktive Sprache ist, die effektiv für maschinelles Lernen eingesetzt werden kann, aber wenn es darum geht, heutzutage die beste Sprache zu sein, verfügen einige Sprachen nicht über sie. Kann andere völlig überfordern.
Beim maschinellen Lernen hat jede Sprache ihre eigenen Vorteile und Anwendungen. Zum Beispiel -
C/C++ wird aufgrund der großen Anzahl an KI-Bibliotheken hauptsächlich für die Spieleentwicklung verwendet. „R“ wird häufig in den Bereichen Bioingenieurwesen und Bioinformatik verwendet. Daher ist Python im Bereich des maschinellen Lernens zweifellos sehr beliebt und effizient, aber die beste Anwendung ist immer subjektiv und hängt vom Problem ab, mit dem der Entwickler konfrontiert ist.
In diesem Artikel haben wir die Grundlagen des maschinellen Lernens vorgestellt und die Auswirkungen der Programmierung in Python untersucht. Wir haben die zahlreichen Bibliotheken von Python und ihre Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens besprochen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIst Python die beste Wahl für maschinelles Lernen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
