机器学习和人工智能为商业计算带来了强大的新能力。尽管它们具有复杂性和广泛的数据和计算需求，但机器学习和人工智能本质上是软件开发项目。
与任何软件项目一样，在构建机器学习模型时的主要目标是设计、构建、测试、部署和持续改进可靠且易于维护的代码基础。这使得编写代码成为任何机器学习或人工智能努力的核心 — 而编码项目始终始于选择合适的编程语言。
并非所有编程语言都是平等的。有十多种编程语言非常适合机器学习和人工智能任务，项目的成功可能取决于选择最适合当前任务的语言。
为什么编程语言选择很重要？
每种编程语言都具有独特的一组命令、语法和语义，用于组成指令。这种组合 — 即代码 — 然后被编译成机器语言，可以由计算机的CPU和其他处理器执行，如GPU、神经处理单元、张量处理单元和其他为机器学习和人工智能任务优化的半导体设备。
每种语言都有影响其适用性的优势和劣势。例如，一种语言可能设计得很好，以处理项目涉及的任务类型，或者通过库、框架和工具支持必要的扩展。同样，一些语言将代码编译成机器语言的效率比其他语言更高，导致更快的执行和更低的内存使用，并且某些语言可能与目标操作系统或硬件环境更兼容。
这就是为什么存在这么多不同的编程语言。这是一种应用于技术的自然选择和进化过程：随着时间的推移，开发人员创造和完善语言以实现更好的结果，简化关键编程任务并引入新功能。新语言最终诞生，而老语言则找到了自己的利基或变得过时。
机器学习和人工智能提出了独特的要求，包括广泛的数据处理、强大的I/O（用于将大量数据从存储器移动到存储器）和大量的数学计算。尽管大多数现代编程语言在一定程度上可以支持这些需求，但项目经理和开发团队必须根据每个项目的特定需求选择最佳语言。选择次优的编程语言可能会使机器学习或人工智能项目在成本效益、性能、安全性或可靠性方面处于竞争劣势。
机器学习和人工智能编程的语言选择因素
选择用于机器学习和人工智能编程项目的语言涉及许多与其他类型编程相同的考虑因素。虽然没有一种语言适用于所有情况，但需要考虑的关键因素包括以下内容：
- 代码语法和语义。一种语言的命令集、语法和语义对编写和维护代码的方式有深远影响。理想的语言将产生清晰简洁的代码，有效易于理解，支持已建立的代码质量标准，并减少常见错误。
- 代码弹性。弹性指开发人员可以轻松更改和改进代码的程度。支持可读性强、简洁的代码和较少复杂例程的语言能够实现更快速和简单的更新。例如，需要50行代码才能完成一个任务的语言比只需要五行的语言弹性较差。
- 工具和支持。编程语言从来都不是独立存在的；它需要伴随工具，如集成开发环境、库和框架。成熟的语言通常具有广泛的工具支持和社区支持，这为开发人员提供了更多选择，并可以加速项目开发。
- 代码性能。性能衡量代码在目标环境中运行的效率。正确的语言通常会导致更小的可执行文件、更快的执行、更低的资源消耗和更好的可移植性到不同的环境。在机器学习中，性能影响可伸缩性、训练时间和相关成本，如云计算。但语言选择只是一个因素 — 架构和实施决策也会影响性能。
- 代码范围。这一考虑因素涉及代码的兼容性和互操作性。代码兼容性定义了一种语言创建的代码在不同操作系统或目标硬件环境上的功能性，而互操作性指其与其他软件或硬件系统交换数据的能力。鉴于机器学习和人工智能通常涉及处理大量、多样化的数据集，互操作性通常比兼容性更重要。
- 员工经验。不要忽视内部专业知识的价值。即使新兴语言对某个项目似乎很理想，使用团队熟悉的更常见选项可能有助于以更低成本交付更快速、更好的代码。如果内部没有必要的专业知识，企业可能需要招聘新人才或外包工作。
- 语言流行度。语言的流行度影响了有技能的开发人员、库的可用性以及来自语言创建者和编程社区的支持。即使一种语言在技术上是理想的，如果企业找不到有经验的从业者或社区支持，它可能不是最佳选择。
机器学习和人工智能的最佳编程语言
尽管软件开发人员可以从数百种编程语言中选择，但有几种主要语言在机器学习和人工智能编程项目中脱颖而出。
Python
Python很可能是机器学习、人工智能和数据分析最流行的语言。它是一种高级通用语言，这使得它的执行速度比C++等语言慢。然而，这一点被其简单性和多功能性所抵消。Python易于学习、阅读和维护，非常适合快速原型设计。它广泛用于情感分析和自然语言处理，并得到了广泛的库和框架支持。这些包括用于深度学习的PyTorch、TensorFlow和Keras，用于机器学习算法的scikit-learn，用于数据科学的NumPy和pandas，以及用于语言数据的自然语言工具包。
C++
C++是一种经过充分验证和广受欢迎的面向对象语言。它是一种低级语言，意味着其代码是粒度细致且相对接近于机器语言。虽然这提高了效率，但这也意味着开发人员必须付出大量努力来编写和维护C++代码。正确架构的C++程序通常具有出色的性能和较低的资源使用率，使其成为性能关键的机器学习任务的绝佳选择。ML和AI的C++库包括用于深度学习的Caffe、用于神经网络的DyNet和用于一般机器学习的Shogun。
Java
Java是一种多功能的面向对象语言，具有适度复杂的语法，尽管不像C++等语言那样低级。Java以其强大的性能和可移植性而闻名，这得益于Java虚拟机（JVM）的支持。Java非常可扩展，非常适合使用Hadoop、Hive或Spark等框架的大型机器学习算法。Java的ML库包括用于数据分析和预测建模的Weka以及用于分类、回归和聚类等任务的大规模在线分析框架。
R
R是一种以函数为中心的语言，在数据科学中广受欢迎，用于涉及数据分析和可视化的任务。虽然R已添加了面向对象编程功能，但它更常用于专门的机器学习或人工智能模块，用于处理大量数学和统计学问题，将API和用户界面等任务留给其他语言。R受到数千个机器学习和人工智能扩展的支持，包括用于预测建模的caret、用于随机森林算法的RandomForest和用于数据可视化的Plotly。
Julia
Julia是一种专为科学计算设计的高级开源语言，包括复杂的线性代数和数学模拟。它结合了易学性和优秀的性能，这得益于即时编译。它非常适合需要数值精度并涉及高复杂性的机器学习和人工智能任务，其支持分布式计算和并行性对于在云环境中部署非常有用。Julia生态系统提供许多机器学习库和框架，包括用于一般机器学习的Flux.jl、用于统计建模和数据分析的JuliaStats，以及用于高级数学任务的DifferentialEquations.jl。
Go
Go是由Google开发的编译型高级语言，以其简单性和对并发性的支持而闻名，非常适合并行和分布式处理。Go的内存安全性和垃圾收集功能，以及处理大数据集的能力，使其成为机器学习和人工智能的强大选择。Go特别适用于构建微服务的模块化组件，这些组件可以组合成复杂的机器学习工作流程。虽然Go缺乏更成熟语言的广泛生态系统支持，但它得到了一些强大的机器学习库的支持，如TensorFlow和GoLearn。
Haskell
Haskell是一种功能编程语言，以其数学准确性和可靠、简洁且通常是不可变的代码而受人推崇。其强调基于函数的编程减少了错误和运行时错误，使其稳定并适用于AI教育和生产环境。Haskell的机器学习库和工具包括用于机器学习算法和任务的HLearn、用于高级数学的NumPy-like以及用于贝叶斯统计和概率编程的BayesHack。
JavaScript
JavaScript — 有时简称为JS — 是一种基于脚本的高级语言，易于学习和理解。与低级语言相比，JavaScript在原始数据处理方面效率较低，但在中间件任务方面表现出色，如API和将机器学习输出转换为用户仪表板和其他格式。尽管它不是常见选择，但拥有强大JavaScript开发团队的企业仍可以使用JavaScript进行机器学习和人工智能。JavaScript的机器学习库包括用于数学的math.js、用于训练机器学习模型的TensorFlow.js以及用于神经网络的Synaptic。
Lisp
Lisp是当今最古老的高级语言之一，曾经是AI编程的早期选择。它专注于符号数据、逻辑和函数式编程，以其灵活性和快速原型设计能力而闻名。尽管它的年龄较大，但Lisp在AI研究中仍具有影响力，具有像Clojure用于机器学习任务、Apache Commons Math和LISP-STAT用于统计计算等工具和库。
Scala
Scala是一种多功能、简洁的高级语言，有时被视为介于Java的面向对象语法和Julia的并行性和分布式计算重点之间的交叉语言。通过其与Java的兼容性和使用JVM的性能，它提供了坚实的性能，并支持使用Apache Spark等框架的分布式计算。Scala非常适合处理大型数据集和复杂的机器学习算法。像Apache Spark的MLlib和Smile库使本地数据分类、回归、聚类和过滤成为可能，而Breeze库则增加了复杂的数学功能。
机器学习和人工智能编程的未来
未来几年，机器学习和人工智能编程预计将受益于它们帮助推动的技术。无论使用哪种语言，低代码和无代码编程平台可能会使机器学习和人工智能编程任务变得更快速、更易于非程序员访问。例如，企业团队可能会使用低代码或无代码平台构建和训练机器学习模型，并独立进行分析，而不是依赖开发团队创建基于人工智能的业务分析工具。
类似地，AI辅助代码生成正在出现，例如ChatGPT和Claude等工具可以根据精心设计的提示快速编写代码。这种能力使用户可以快速创建用于AI、机器学习或其他开发项目的算法或模块。实际上，开发人员可以使用生成式AI工具改进和增强机器学习模型本身的代码，尽管人类监督和验证仍然至关重要。
最后，培养创新和探索的环境对于在这个快速发展的领域保持领先地位至关重要。成熟和多样化的员工应被鼓励在各种语言中寻求持续教育，并在较小、不太关键的模块中探索新技术。明智和有远见的业
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