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。Django 和 Flask 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 Pygame、PyKyra 和 Panda3D 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 Soup、Pandas、NumPY 和 Scrapy，可以帮助进行 Web 抓取。

• 数据可视化：Python 工具包，如 Matplotlib 和 Seaborn，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。

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.Net 和 TensorFlow 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。React、React Native、Angular 和 Vue 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.js、TensorFlow.js、ConvNet.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。

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。

• 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。Caret、DataExplorer、Dplyr、Ggplot2、kernLab 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。Weka、Apache Mahout、Deeplearning4j、Mallet、MLlib 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

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