Go czy Python – który język wybrać do uczenia maszynowego?

Python jest obecnie najpopularniejszym językiem do uczenia maszynowego, ale czy to oznacza, że jest także najlepszym? W ostatnim czasie poszerza się grono zwolenników mniej popularnych języków, takich jak m.in. Go. Jeśli zastanawiasz się, który z tych języków wybrać – ten artykuł jest właśnie dla Ciebie! Oto kompleksowe porównanie dobrze znanego Pythona i stosunkowo młodego języka Go, które pozwoli Ci podjąć właściwą decyzję!

"Go to język programowania, którego popularność wzrasta. Według ankiety przeprowadzonej przez HackerEarth, Go plasuje się na pierwszym miejscu wśród języków, które chcieliby poznać studenci i doświadczeni programiści.

Zwiększające się zainteresowanie językiem, w dziedzinach AI oraz data science, wynika głównie z jego szybkości oraz z naturalnie występującej w Go wielowątkowości. Te dwie cechy sprawiają iż Go może być uznawany za konkurenta najczęściej używanego języka do programowania sztucznej inteligencji – Pythona, który w tych aspektach może powodować problemy."

Karolina Łopińska – Data scientist w WEBSENSA

Dlaczego machine learning?

Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym stają się coraz bardziej popularne. Jednocześnie, wyniki ankiety przeprowadzonej przez Stack Overflow pokazują, że tylko 7,9% programistów na świecie specjalizuje się obecnie w branży Big Data i Machine Learning.

Uczenie maszynowe to przyszłość i wkrótce wiele firm będzie poszukiwać pracowników wyspecjalizowanych w tej dziedzinie. Jak wynika z powyższych statystyk, znalezienie ich wcale nie będzie takie łatwe, dlatego też firmy będą musiały konkurować o najlepszych specjalistów na rynku. A to oznacza szeroki wachlarz ciekawych ofert pracy i wysokie zarobki oferowane programistom specjalizującym się w Machine Learning!

Sztuczna inteligencja jest ważniejsza od ognia, elektryczności czy innych wielkich rzeczy, nad którymi pracowała ludzkość – Sundar Pichai, dyrektor generalny Google 

Najpopularniejsze języki programowania do uczenia maszynowego

Zanim przejdziemy do porównania Go z Pythonem, sprawdźmy, które języki programowania są najpopularniejsze wśród specjalistów uczenia maszynowego.

Oto lista 10 języków używanych do uczenia maszynowego, które najczęściej pojawiały się na Githubie: 

1. Python
2. C++
3. JavaScript
4. Java
5. C#
6. Julia
7. Shell
8. R
9. TypeScript
10. Scala

Jak widzisz, postanowiliśmy porównać prawdziwego giganta wśród języków do uczenia maszynowego do nieco niszowej technologii. Sprawdźmy, co z tego wyniknie!

Python i Go – najważniejsze różnice

Wiemy już, że Python jest znacznie popularniejszym rozwiązaniem, jeśli chodzi o uczenie maszynowe. Nadszedł czas, aby porównać czynniki takie jak użyteczność, rentowność oraz główne zalety i wady każdego z nich.

Python – co to jest?

Python jest językiem programowania ogólnego przeznaczenia. Ma bardzo prostą i intuicyjną składnię, dlatego jest uznawany za jeden z najlepszych języków programowania do nauki dla początkujących. Jest również bardzo popularny, a jego największą przewagą jest fakt, że posiada ogromną liczbę wszelkiego rodzaju narzędzi i bibliotek. Jedną z jego głównych cech jest uniwersalność, ponieważ jest w stanie wykonać prawie każde możliwe zadanie.

"Python jest interpretowanym, obiektowym, wysokopoziomowym językiem programowania z dynamiczną semantyką. Dzięki wbudowanym wysokopoziomowym strukturom danych, dynamicznej typizacji oraz możliwości dynamicznego nadawania nazw obiektom, stanowi on zarówno doskonałe narzędzie do szybkiego tworzenia aplikacji, jak i język skryptowy, pozwalający na łączenie istniejących komponentów zaimplementowanych w innych językach." –  www.python.org

Zastosowanie Pythona

Na początku warto podkreślić, że Python jest językiem bardzo uniwersalnym. To oznacza, że za jego pomocą może zaprogramować niemal wszystko – od prostej strony internetowej, po zaawansowaną aplikację.

Python świetnie sprawdza się w:

• tworzeniu stron internetowych
• tworzeniu aplikacji desktopowych
• Data Science
• rozwiązaniach opartych na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym
• Internecie rzeczy (Internet of Things)
• programowaniu gier
• web scrapingu i web crawlingu

Popularność ogółem

Obecnie Python jest najszybciej rozwijającym się językiem programowania. Według Stack Overflow, jest to także trzecia najpopularniejsza technologia używana przez programistów.

Co więcej, jest to również drugi najbardziej lubiany język programowania wśród specjalistów IT.

Wynagrodzenie Python Developerów

Według Stack Overflow, średnia roczna pensja Python Developera kształtuje się na poziomie 63 tys. dolarów. Jest to 12. wynik na liście najlepiej płatnych technologii.

Dlaczego Python jest używany do uczenia maszynowego?

Uczenie maszynowe wymaga ciągłego przetwarzania i analizowania ogromnej ilości danych i tworzenia rozwiązań, które będą zarówno efektywne, jak i proste. W tym celu, Python sprawdzi się idealnie, ponieważ jego składnia jest prostsza od większości języków programowania.

Wspomniana wyżej łatwa do nauczenia składnia Pythona odgrywa tu naprawdę znaczącą rolę. Wiele osób, które chcą zostać specjalistami uczenia maszynowego, rozpoczyna naukę programowania właśnie od Pythona. I nie da się zaprzeczyć, że jest to doskonały wybór!

Kolejnym istotnym powodem, dla którego Python dobrze sprawdza się w uczeniu maszynowym jest ogromny ekosystem gotowych do użytku bibliotek. Znajdziemy tam wiele ciekawych rozwiązań przeznaczonych właśnie do uczenia maszynowego, takich jak:

• TensorFlow – jedna z najlepszych bibliotek Pythona do uczenia maszynowego. Jest to skalowalne, elastyczne i szybkie rozwiązanie open-source, używane do różnorodnych badań i rozwoju produktów.

• Keras – to neuronowa biblioteka sieciowa typu open-source, która rozszerza użyteczność TensorFlow o dodatkowe funkcje przeznaczone do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia (ang. Deep Learning). Programiści używają jej w celu efektywnego i szybkiego przetwarzania dużych zbiorów danych.

• Scikit-Learn – łatwa w użyciu i elastyczna biblioteka, skupiająca się na modelowaniu danych. Pozwala na łatwą integrację z innymi bibliotekami przeznaczonymi do uczenia maszynowego.

To tylko kilka z ogromnej bazy dostępnych bibliotek Pythona do uczenia maszynowego. Tak naprawdę jest ich już tak dużo, że programiści mogą dowolnie wybierać te, które najlepiej sprawdzą się w ich projektach.

Analizując zastosowanie Pythona w uczeniu maszynowym, warto również podkreślić, że jest to język bardzo elastyczny, co pozwala na wybór wielu różnych stylów programowania. Programiści mogą nawet połączyć kilka z nich, aby rozwiązać różne typy problemów w najbardziej efektywny sposób.

Plusy i minusy używania Pythona do uczenia maszynowego

Plusy:

• niski próg wejścia
• uniwersalność
• popularność i duża społeczność
• ogromna liczba frameworków i bibliotek do uczenia maszynowego
• wysoko oceniane repozytoria uczenia maszynowego

Minusy:

• ograniczenia prędkości
• duże ograniczenia w przypadku rozwiązań na urządzenia mobilne
• słabo rozwinięte warstwy dostępu do bazy danych
• stosunkowo niewiele pakietów modeli statystycznych

Go

Go (znany również jako "Golang") to stosunkowo młody język programowania, stworzony w 2009 roku przez firmę Google. Jego składnia jest podobna do C, w związku z czym niektórzy programiści twierdzą, że jest to C XXI wieku. Go nie jest tak popularny jak Python, ale mimo tego, że nie jest długo na rynku, ma wielu zwolenników, którzy dostrzegają w nim duży potencjał.

Go jest językiem programowania open source, który ułatwia tworzenie prostego, niezawodnego i wydajnego oprogramowania – https://golang.org

Zastosowanie Go

Go to elastyczny język, który może rozwiązać wiele różnych problemów.

Go świetnie sprawdzi się m.in. do:

• rozwoju sieci 
• skryptowanie wiersza poleceń   
• edycji multimediów
• pracy z dużymi zbiorami danych
• uczenia maszynowego
• aplikacji do serwerów sieciowych
• usług w chmurze

Popularność ogółem

Go jest stosunkowo młodym językiem, dlatego jest mniej popularny niż Python. Według Stack Overflow, Go uplasował się na 13. miejscu wśród najpopularniejszych technologii.

Wynagrodzenie Go Developerów

Według Stack Overflow, Go jest trzecim najlepiej płatnym językiem programowania. Średnia roczna pensja Go Developera wynosi 80 tys. dolarów. To o wiele lepszy wynik niż w przypadku zarobków programistów Python!

Dlaczego Go jest używany do uczenia maszynowego?

Przede wszystkim, Go posiada sporo przydatnych narzędzi do uczenia maszynowego, które są wbudowane w jego bibliotekę. Ma również natywne wsparcie dla tych narzędzi, które sprawiają, że praca programisty jest szybsza i bardziej efektywna.

Go jest świetnym rozwiązaniem dla developerów, którzy chcą dystrybuować swój projekt na różnych platformach. Go szybko kompiluje się do kodu binarnego i nie wymaga do tego dodatkowej pracy programistów. Proces ten jest znacznie łatwiejszy i szybszy niż w przypadku Pythona.

Co więcej, Go jest również łatwy do nauczenia. Ma prostą do zrozumienia dla początkujących składnię, a dodatkowo nie ma zbyt wielu ukrytych, skomplikowanych funkcji. Co ciekawe, zgodnie z opinią niektórych programistów, język ten jest jeszcze łatwiejszy niż Python!

Co ważne, Go jest również szybki (znacznie szybszy niż Python) i dobrze radzi sobie z współbieżnością.

Plusy i minusy używania Go do uczenia maszynowego

Plusy:

• język skompilowany - nie wymaga żadnej interpretacji
• świetnie sprawdza się w projektach infrastrukturalnych
• automatyczna dokumentacja i wbudowane środowisko testowe
• inteligentna standardowa biblioteka
• solidne wbudowane zabezpieczenie

Minusy:

• mało wszechstronny
• brak maszyny wirtualnej
• stosunkowo niewielka liczba bibliotek (zwłaszcza bibliotek ML)

Python czy Go – który język wybrać, tworząc oprogramowanie oparte na uczeniu maszynowym?

Znamy już plusy i minusy zarówno Pythona, jak i Go. Nadszedł więc czas, aby odpowiedzieć na kluczowe pytanie – który język programowania jest lepszy do uczenia maszynowego? 

Zacznijmy od wspólnych cech. Oba języki mają prostą składnię i są łatwe do nauki dla początkujących. Oba są również bardzo elastyczne i mogą być używane w niemalże każdym projekcie, i wreszcie, oba mają o wiele więcej zalet niż wad.

A co z różnicami? Po pierwsze, Python jest sporo starszy, a do tego bardziej popularny. Jego największą przewagą konkurencyjną jest bardzo szeroki wachlarz wielu przydatnych bibliotek do uczenia maszynowego. Jest on jednak znacznie wolniejszy i bardziej podatny na błędy niż Go.

Go nie jest tak popularny jak Python, ale mimo to ma wielu zwolenników, którzy dostrzegają w nim ogromny potencjał. Język ten rozwija się bardzo szybko, dlatego w przyszłości może być poważną konkurencją dla Pythona. Już dziś należy natomiast przyznać, że Go jest szybszy, lepiej skalowalny i bardziej wydajny. To sprawia, że doskonale nadaje się do dużych projektów, a do tego jest jednym z najlepszych wyborów do pracy nad infrastrukturą do uczenia maszynowego.

Podsumowując, jeśli chcesz rozwijać oprogramowanie oparte na uczeniu maszynowym, znajomość Pythona jest niemalże obowiązkowa, ponieważ jest to jeden z najlepszych wyborów do tworzenia algorytmów uczenia maszynowego. Jednakże, jeśli będziesz chciał uruchomić API do uczenia maszynowego na dużą skalę, potrzebujesz także profesjonalnej infrastruktury. A w tym przypadku Go będzie prawdopodobnie lepszym rozwiązaniem.

Jeśli interesują Ci takie treści i chcesz na bieżąco dostawać informacje o podobnych artykułach – zapisz się do naszego newslettera poniżej.