機械学習には Python が最適ですか?

「どのプログラミング言語が最適ですか?」 これは、プログラミングの世界で最も人気があり、物議を醸す質問です。技術的にはどのプログラミング言語にも独自の長所と短所があるため、この質問に対する答えは直線的でも単純でもありません。各言語には問題に応じて他の言語よりわずかな利点があるため、「最適な」プログラミング言語はありません。機械学習について話すときに Python が非常に好まれる言語であることは間違いありませんが、考慮すべき要素がいくつかあります

これらの要素について詳しく説明しますが、その前に、この記事の概要を簡単に理解しましょう。

機械学習とは何ですか?

機械学習という用語は一目瞭然で、アップロード先の入力変数と出力変数に基づいて機械が継続的に学習し、データを変更する技術です。さまざまな種類の入出力データをマシンに供給すると、マシンはプログラムまたはアルゴリズムを生成します。

これは機械学習の基本的な定義ですが、機械学習における Python の役割とこの分野における Python の影響を理解する必要があります。 Python には、開発者が構造化ツールを生成するのに役立つ多数の組み込みライブラリとモジュールが用意されています。

Pythonの意味

近年、Python は急速に発展し、開発者の間で広く普及しています。世の中には多くの代替手段がありますが、多くのデータ サイエンティストやデータ アナリストにとって Python は依然として第一の選択肢です。 Google 検索トレンドの最近のレポートによると -

Python は 25.95% のシェアを誇る最も人気のあるプログラミング言語です。

Python の何が特別なのでしょうか?

機械学習を使用したアプリケーションの構築は複雑ですが、選択した言語が環境をサポートしていない場合、作業はさらに複雑になります。ただし、Python は多数の外部ライブラリと高い互換性があるため、これは当てはまりません。この機能により、開発者はさまざまなアルゴリズムやモデルを構築できます。これらのライブラリは、プログラムの可読性を向上させる事前に作成されたコードです。

機械学習では、結果を予測し、イベントからエクスペリエンスを生成するために複数のモデルが構築されます。これらの経験に基づいて、機械は自ら新しいことを学習することができます。いくつかのライブラリについて話しましょう -

• 「spaCy」はディープラーニング用のオープンソースライブラリです。これは、PoS のタグ付けと音声の見出し語化に使用されます。このため、Python は非常に優れた感情分析ツールになります。

• 「NumPy」ライブラリは、高度な数学データを処理するために使用され、行列操作が可能になります。

• 「SciPy」は、機械学習の最適化目的でよく使用されます。

• 「TensorFlow」も高速数値計算に必要なライブラリです。

Python を使用するメリットとデメリット

特定のタスクにどのプログラミング言語が適しているかを理解するには、SWOT 分析を行う必要があります。この分析では、多数のパラメーターを考慮し、最適なオプションを選択する必要があります。次に、Python を他のプログラミング言語と比較してみましょう -

• 実行時パラメータ - このパラメータでは、Python のインタープリタは操作を実行する前に変数の型をチェックするため、Python は Java や JavaScript よりも遅れています。一方、Javaでは変数宣言時にデータ型が指定されているため、実行時間が短縮されます。しかし、Python は C よりも高速です。

• 読みやすさ - Python は最も読みやすい言語です。 Python は、単一行のコードが短く、英語に非常に似ているため、読み書きが容易です。だからこそ、プロも初心者も同じように愛用しています。 Java、JavaScript、および C の場合、コードの長さは Python の 4 ～ 12 倍です。

• コミュニティの健全性と使用法 - Python のコミュニティの健全性は、その大規模なユーザー ベースにより印象的です。多くの開発者によって使用されているため、サポートは完璧です。さまざまなライブラリに関連するエラーや不具合を解決するためのプラットフォームが複数あります。

• 互換性とスケーラビリティ - 機械学習では、開発者はトレーニングとデータ フィードを必要とするモデルを作成します。このプロセスは、使用されている言語が移植可能で、クロスプラットフォームのタスクをサポートしている場合にのみ可能です。このような操作では、Python には他の言語よりも明らかに利点があります。 Python のもう 1 つの驚くべき機能は、統合環境です。 Python は、Java、C などの他の多くのプログラミング言語と統合できます。

いくつかのパラメータについて議論し、得られた比較に基づいて、Python は機械学習に効果的に使用できる非常に多機能な言語であると言えますが、最良の言語となると、既存の言語はどれも優れていません。それ。他の人を完全に圧倒することができます。

機械学習では、各言語に独自の利点と用途があります。例えば ​​-＃＃＃

AI ライブラリが多数あるため、C/C は主にゲーム開発に使用されます。 「R」は生物工学やバイオインフォマティクスの分野で広く使用されています。したがって、Python は間違いなく機械学習の分野で非常に人気があり効率的ですが、最良のアプリケーションは常に主観的であり、開発者が直面する問題によって異なります。

＃＃＃結論は＃＃＃

この記事では、機械学習の基礎を紹介し、Python プログラミングの影響について学びました。 Python の多数のライブラリと、機械学習の分野におけるそのアプリケーションについて説明しました。

以上が機械学習には Python が最適ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。