Python이 기계 학습을 위한 최선의 선택입니까?

“어떤 프로그래밍 언어가 가장 좋나요?” 이것은 프로그래밍 세계에서 가장 인기 있고 논란이 많은 질문입니다. 기술적으로 모든 프로그래밍 언어에는 고유한 장점과 단점이 있기 때문에 이 질문에 대한 대답은 선형적이거나 단순하지 않습니다. 각 언어는 문제에 따라 다른 언어에 비해 약간의 장점이 있으므로 "최고의" 프로그래밍 언어는 없습니다. 기계 학습에 관해 이야기할 때 Python이 매우 선호되는 언어라는 것은 의심의 여지가 없지만 고려해야 할 몇 가지 요소가 있습니다

이러한 요소에 대해 자세히 논의하겠지만, 이에 대해 자세히 알아보기 전에 이 기사에 대한 간략한 개요를 살펴보겠습니다.

머신러닝이란 무엇인가요?

머신러닝이라는 용어는 설명이 필요하지 않습니다. 이는 기계가 업로드된 입력 및 출력 변수를 기반으로 데이터를 지속적으로 학습하고 수정하는 기술입니다. 우리는 기계에 다양한 유형의 입력 및 출력 데이터를 공급하고 기계는 프로그램이나 알고리즘을 생성합니다.

이것이 머신러닝의 기본 정의이지만, 머신러닝에서 Python의 역할과 이 분야에 미치는 영향을 이해해야 합니다. Python은 개발자가 구조화된 도구를 생성하는 데 도움이 되는 수많은 내장 라이브러리와 모듈을 제공합니다.

파이썬의 의미

최근 몇 년 동안 Python은 빠르게 발전하여 개발자들 사이에서 인기를 얻었습니다. 많은 대안이 있지만 Python은 여전히 ​​많은 데이터 과학자와 데이터 분석가에게 첫 번째 선택입니다. Google 검색 트렌드의 최근 보고서에 따르면 -

Python은 25.95%의 점유율로 가장 인기 있는 프로그래밍 언어입니다.

파이썬의 특별한 점은 무엇인가요?

기계 학습을 사용하여 애플리케이션을 구축하는 것은 복잡하며 선택한 언어가 환경을 지원하지 않으면 상황이 더욱 복잡해집니다. 그러나 Python은 수많은 외부 라이브러리와 호환성이 높기 때문에 그렇지 않습니다. 이 기능을 통해 개발자는 다양한 알고리즘과 모델을 구축할 수 있습니다. 이러한 라이브러리는 프로그램의 가독성을 향상시키는 미리 작성된 코드입니다.

기계 학습에서는 결과를 예측하고 이벤트로부터 경험을 생성하기 위해 여러 모델이 구축됩니다. 이러한 경험을 바탕으로 기계는 스스로 새로운 것을 학습할 수 있습니다. 몇몇 도서관에 대해 이야기해 봅시다 -

• "spaCy"은 딥 러닝을 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. PoS 태깅 및 음성 표제어 분석에 사용됩니다. 이것이 Python을 매우 인상적인 감정 분석 도구로 만듭니다.

• "NumPy" 라이브러리는 고급 수학 데이터를 처리하고 행렬 조작을 허용하는 데 사용됩니다.

• "SciPy"은 기계 학습에서 최적화 목적으로 자주 사용됩니다.

• "TensorFlow"은 고속 수치 계산에 필요한 또 다른 라이브러리입니다.

파이썬 사용의 장점/단점

특정 작업에 어떤 프로그래밍 언어가 적합한지 이해하려면 SWOT 분석을 수행해야 합니다. 이 분석에서 우리는 수많은 매개변수를 고려하고 최선의 옵션을 선택해야 합니다. 이제 Python을 다른 프로그래밍 언어와 비교해 보겠습니다. -

• 런타임 매개변수 - 이 매개변수에서 Python은 작업을 수행하기 전에 Python의 인터프리터가 변수 유형을 확인하기 때문에 Java 및 JavaScript보다 뒤떨어집니다. 반면, Java에서는 변수 선언 시 데이터 유형이 이미 지정되어 있으므로 실행 시간이 단축됩니다. 그러나 Python은 C++보다 빠릅니다.

• 가독성 - Python은 단연코 가장 읽기 쉬운 언어입니다. Python은 짧은 한 줄의 코드와 영어와의 높은 유사성으로 인해 읽고 쓰기가 더 쉽습니다. 그래서 전문가와 초보자 모두가 좋아합니다. Java, JavaScript, C++의 경우 코드 길이는 Python의 4~12배입니다.

• 커뮤니티 상태 및 사용 - Python의 커뮤니티 상태는 대규모 사용자 기반으로 인해 인상적입니다. 많은 개발자가 사용하기 때문에 완벽한 지원을 제공합니다. 다양한 라이브러리와 관련된 오류 및 결함을 해결하는 여러 플랫폼이 있습니다.

• 호환성 및 확장성 - 기계 학습에서 개발자는 교육 및 데이터 피드가 필요한 모델을 만듭니다. 이 프로세스는 사용된 언어가 이식 가능하고 크로스 플랫폼 작업을 지원하는 경우에만 가능합니다. 이러한 작업의 경우 Python은 확실히 다른 언어에 비해 장점이 있습니다. Python의 또 다른 놀라운 기능은 통합 환경입니다. Python은 Java, C++ 등과 같은 다른 많은 프로그래밍 언어와 통합될 수 있습니다.

우리는 여러 매개변수에 대해 논의했고 도출된 비교를 바탕으로 Python은 기계 학습에 효과적으로 사용될 수 있는 매우 다작의 언어라고 말할 수 있습니다. 그러나 오늘날 최고의 언어라는 점에서는 일부 언어에는 Python이 없습니다. 다른 사람을 완전히 압도할 수 있습니다.

머신러닝에서는 각 언어마다 고유한 장점과 적용 방식이 있습니다. 예를 들어 -

C/C++는 AI 라이브러리가 많기 때문에 주로 게임 개발에 사용됩니다. "R"은 생명공학 및 생물정보학 분야에서 널리 사용됩니다. 따라서 Python은 의심할 여지 없이 기계 학습 분야에서 매우 인기 있고 효율적이지만 최고의 애플리케이션은 항상 주관적이며 개발자가 직면한 문제에 따라 다릅니다.

결론

이 글에서는 머신러닝의 기본을 소개하고 Python 프로그래밍의 의미를 살펴보았습니다. 우리는 기계 학습 분야에서 Python의 수많은 라이브러리와 해당 응용 프로그램에 대해 논의했습니다.

위 내용은 Python이 기계 학습을 위한 최선의 선택입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!