Python est-il le meilleur choix pour l'apprentissage automatique ?

« Quel langage de programmation est le meilleur ? » C'est la question la plus populaire et la plus controversée dans le monde de la programmation. La réponse à cette question n’est ni linéaire ni simple car techniquement, chaque langage de programmation a ses propres avantages et inconvénients. Il n’existe pas de « meilleur » langage de programmation, car chaque langage présente de légers avantages par rapport aux autres en fonction du problème. Il ne fait aucun doute que Python est un langage hautement préféré lorsque nous parlons d'apprentissage automatique, mais certains facteurs doivent être pris en compte

Nous discuterons de ces facteurs en détail, mais avant d’entrer dans le vif du sujet, donnons un bref aperçu de cet article.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

Le terme apprentissage automatique est assez explicite, il s'agit d'une technique dans laquelle une machine apprend et modifie continuellement ses données en fonction des variables d'entrée et de sortie téléchargées. Nous alimentons la machine avec différents types de données d'entrée et de sortie, et la machine génère un programme ou un algorithme.

C'est la définition de base du machine learning, mais il faut comprendre le rôle de Python dans le machine learning et son influence dans ce domaine. Python fournit un grand nombre de bibliothèques et de modules intégrés qui aident les développeurs à générer des outils structurés.

La signification de python

Ces dernières années, Python s'est développé rapidement et est devenu populaire parmi les développeurs. Il existe de nombreuses alternatives, mais Python reste le premier choix pour de nombreux data scientists et analystes de données. Selon des rapports récents de Google Search Trends -

Python est le langage de programmation le plus populaire avec une part de 25,95 %.

Qu'est-ce que Python a de si spécial ?

Créer des applications à l'aide de l'apprentissage automatique est complexe, et les choses deviennent encore plus compliquées si le langage choisi ne prend pas en charge l'environnement. Cependant, ce n’est pas le cas de Python car il est hautement compatible avec de nombreuses bibliothèques externes. Cette fonctionnalité permet aux développeurs de créer une variété d'algorithmes et de modèles. Ces bibliothèques sont des codes pré-écrits qui améliorent la lisibilité de votre programme.

Dans l'apprentissage automatique, plusieurs modèles sont construits pour prédire les résultats et générer des expériences à partir d'événements. Grâce à ces expériences, les machines peuvent apprendre de nouvelles choses par elles-mêmes. Parlons de quelques bibliothèques -

• "spaCy" est une bibliothèque open source pour le deep learning. Il est utilisé pour le marquage PoS et la lemmatisation vocale. Cela fait de Python un outil d'analyse des sentiments très impressionnant.

• La bibliothèque "NumPy" est utilisée pour gérer des données mathématiques avancées et permet la manipulation matricielle.

• "SciPy" est souvent utilisé dans l'apprentissage automatique à des fins d'optimisation.

• "TensorFlow" est une autre bibliothèque nécessaire aux calculs numériques à grande vitesse.

Avantages/inconvénients de l'utilisation de python

Afin de comprendre quel langage de programmation convient à une tâche spécifique, nous devons effectuer une analyse SWOT. Dans cette analyse, nous devons prendre en compte de nombreux paramètres et choisir la meilleure option. Comparons maintenant Python avec d'autres langages de programmation -

• Paramètres d'exécution - Dans ce paramètre, Python est en retard sur Java et JavaScript car l'interpréteur de Python vérifie le type de variables avant d'effectuer des opérations. En revanche, en Java, le type de données est déjà spécifié au moment de la déclaration de la variable, ce qui réduit le temps d'exécution. Cependant Python est plus rapide que C++.

• Readability - Python est de loin le langage le plus lisible. Python est plus facile à lire et à écrire car les lignes de code sont courtes et très similaires à l'anglais. C’est pourquoi les pros et les débutants l’adorent. Pour Java, JavaScript et C++, la longueur du code est 4 à 12 fois supérieure à celle de Python.

• Santé et utilisation de la communauté - La santé de la communauté Python est impressionnante en raison de sa large base d'utilisateurs. Puisqu’il est utilisé par un grand nombre de développeurs, il bénéficie d’un support impeccable. Il existe plusieurs plates-formes pour résoudre les erreurs et les problèmes liés aux différentes bibliothèques.

• Compatibilité et évolutivité - Dans l'apprentissage automatique, les développeurs créent des modèles qui nécessitent une formation et des flux de données. Ce processus n'est possible que si le langage utilisé est portable et prend en charge les tâches multiplateformes. Pour de telles opérations, Python présente certainement des avantages par rapport aux autres langages. Une autre fonctionnalité étonnante de Python est l'environnement intégré. Python peut être intégré à de nombreux autres langages de programmation tels que Java, C++, etc.

Nous avons discuté de plusieurs paramètres et sur la base de la comparaison établie, nous pouvons dire que Python est un langage très prolifique qui peut être utilisé efficacement pour l'apprentissage automatique, mais lorsqu'il s'agit d'être le meilleur langage de nos jours, certaines langues ne l'ont pas. Peut complètement submerger les autres.

En apprentissage automatique, chaque langage a ses propres avantages et applications. Par exemple -

C/C++ est principalement utilisé pour le développement de jeux en raison du grand nombre de bibliothèques d'IA. « R » est largement utilisé dans les domaines de la bio-ingénierie et de la bioinformatique. Par conséquent, Python est sans aucun doute très populaire et efficace dans le domaine de l’apprentissage automatique, mais la meilleure application est toujours subjective et dépend du problème rencontré par le développeur.

Conclusion

Dans cet article, nous avons présenté les bases de l'apprentissage automatique et examiné les implications de la programmation en Python. Nous avons discuté des nombreuses bibliothèques de Python et de leurs applications dans le domaine de l'apprentissage automatique.

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