بهترین زبان یادگیری ماشین – یادگیری ماشین با پایتون یا ++C

علاوه‌براین، در طول سال‌ها، پایتون (Python) به‌عنوان محبوب‌ترین زبان و انتخاب اصلی برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشین ظاهر شده است. اما بسیاری از توسعه‌دهندگان مبتدی سؤال می‌کنند که چرا مردم شروع به استفاده از پایتون (Python) به‌ جای سی پلاس (++C) کرده‌اند، درحالی‌که زبان دوم یعنی سی پلاس پلاس (++C) به طور قابل‌ توجهی سریع‌تر است.

بر اساس نظرسنجی توسعه‌دهندگان استک اورفلو (StaCk Overflow) در سال 2022، مبتدیانی که کدنویسی را یاد می‌گیرند، بیشتر از افراد حرفه‌ای پایتون را به جای ++C انتخاب می‌کنند.

بااین‌حال هر دو گروه از پایتون (Python) استفاده می‌کنند، اما تعداد افراد حرفه‌ای که پایتون (Python) را به‌جای سی پلاس پلاس (++C) انتخاب می‌کنند، تقریباً دوبرابر است. یکی از دلایل اصلی این است که پایتون در مقایسه با ++C راحت‌تر نوشته می‌شود و سینتکس واضح‌تری دارد.

هم رویش منتشر کرده است:

آموزش پایتون از صفر — برنامه نویسی مقدماتی تا پیشرفته Python

سی پلاس پلاس (++C) یک‌زبان کامپایلری است، به این معنی که قبل از اجرا به کد ماشین ترجمه می‌شود. این می‌تواند منجر به اجرای سریع‌تر شود، به‌ویژه برای وظایف پیچیده و محاسباتی مانند آموزش شبکه‌های عصبی بزرگ. علاوه بر این، سی پلاس پلاس (++C) کنترل بیشتری را بر روی مدیریت حافظه ارائه می‌دهد. این می‌تواند برای بهینه‌سازی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین مفید باشد.

از سوی دیگر، پایتون (Python) یک‌زبان مفسری است و نیاز به کامپایل ندارد. علاوه بر این، قابل‌حمل است و می‌تواند برنامه‌ها را در پلتفرم‌های مختلف اجرا کند. اکثر کتابخانه‌های یادگیری ماشین، مانند (TensorFlow)، با سی پلاس پلاس (++C) نوشته شده‌اند؛ اما در عمل، استفاده از آن‌ها در پایتون راحت‌تر از ++C است.

کجا سی پلاس پلاس (++C) می‌درخشد؟

بسیاری از توسعه دهندگان پیشنهاد می کنند که پایتون باید زبان اول برای مبتدیان باشد زیرا یادگیری آن آسان‌تر است و مبتدیان از آن استقبال بیشتری می کنند. همچنین به توسعه دهندگان کمک می کند بیشتر بر روی ساختن منطق تمرکز کنند. برعکس، C یا ++C برای یادگیری اصول کدنویسی ضروری هستند. اگرچه منحنی یادگیری شیب دار است، انتقال از ++C به Python بسیار روان تر است تا بالعکس.

یکی از مزایای دیگر سی پلاس پلاس (++C)، توانایی ادغام با زبان‌ها و ابزارهای دیگر است. اغلب از آن به همراه کودا (CUDA) و اوپن سی ال (OpenCL) استفاده می‌شود که چارچوب‌های برنامه نویسی برای استفاده از قدرت گرافیک (GPU) برای محاسبات عمومی هستند. این می‌تواند منجر به افزایش سرعت قابل‌توجه برای وظایف یادگیری عمیق شود. همچنین، هیچ زباله­‌روبی (پاک‌کننده داده‌های ناخواسته) به‌صورت مداوم در حال اجرا نیست.

علاوه بر این، کد ++C را می‌توان از زبان‌های دیگر نیز فراخوانی کرد، مانند پایتون، که امکان یک رویکرد ترکیبی را فراهم می‌کند که در آن بخش‌های حیاتی عملکرد در ++C پیاده‌سازی می‌شوند در حالی که بقیه پایگاه کد در پایتون است. این بدان معنی است که اگرچه پایتون می تواند برای اهداف و برنامه های کاربردی تحقیق و تحلیل مفید باشد، ++C ممکن است انتخاب بهتری برای توسعه الگوریتم های جدید از ابتدا باشد. اگر پایتون به یک محدودیت عملکرد برسد، نمی‌توانید بدون تغییر به ++C آن را دور بزنید، و اغلب از ابتدا کل کد را می‌نویسید.

در نظرسنجی توسعه‌دهندگان سال 2022 برای محبوب‌ترین زبان‌های برنامه­‌نویسی، با 70,000 پاسخ نتیجه بدین صورت بود که Rust برای هفت سال متوالی برتر بوده است. درحالی‌که پایتون (Python)در رتبه ششم قرار دارد، سی پلاس پلاس (++C) به طور قابل‌توجهی در لیست پایین‌تر قرار دارد. همچنین پایتون(Python) با Rust برای مطلوب‌ترین زبان توسط توسعه‌دهندگان همخوانی دارد. این به‌وضوح نشان می‌دهد که در سال‌های اخیر، محبوبیت پایتون (Python) نسبت به سی پلاس پلاس (++C) افزایش‌یافته است.

آیا پایتون می‌تواند جایگزین سی پلاس پلاس (++C) شود؟

باتوجه‌ به اینکه یادگیری ماشین با پایتون به دلیل آسانی استفاده و منحنی یادگیری ساده‌تر، توسط اکثر توسعه‌دهندگان در سال‌های اخیر به کار گرفته می‌شود، می‌توان ادعا کرد که سی پلاس پلاس (++C) به طور کامل می‌تواند دور زده شود و با پایتون جایگزین شود.

زبان سی پلاس پلاس(++C) برای سیستم‌های تعبیه شده و رباتیک مناسب‌ترین پلتفرم است. درحالی‌که پایتون برای وظایف سطح بالا مانند آموزش شبکه‌های عصبی یا بارگذاری داده که فقط بر روی برخی از پلتفرم‌ها قابل‌استفاده است. بیشتر توسعه­‌های اخیر در حوزه هوش مصنوعی در پایتون انجام شده است. بنابراین مردم فرض می‌کنند که این بهترین زبان یادگیری ماشین است.

در واقع، کتابخانه‌های بسیار بهینه‌سازی شده مانند کراس (keras)، پای‌تورچ (PyTorC)، کافه (Caffe)،  واتسون (Watson) یا (TensorFlow) و غیره که توسعه‌دهندگان پایتون بر روی آن‌ها وابسته هستند، نتیجه زبان‌های با عملکرد بالا مانند سی (C) یا سی پلاس پلاس (++C) هستند.

استفاده از یک‌زبان با عملکرد بالا برای یک وظیفه سطح خروجی همان‌طور که انتظار می‌رود، هیچ عملکرد اضافی اضافه نمی‌کند. اما تقریباً تمام کدهای قدیمی به طور کامل بر اساس ++C نوشته شده است.

هم رویش منتشر کرده است:

آموزش تنسورفلو __ پیاده سازی شبکه های عصبی با TensorFlow Python

معرفی کتابخانه‌ها در طول سال‌ها برای پایتون منجر به کمبود یک اکوسیستم قوی از کتابخانه‌ها و چارچوب‌ها برای یادگیری ماشین در ++C شده است. این باعث مشکلات بیشتر در ابتدای کار با سی پلاس (++C) می‌شود. مخزن‌های جدید گیت‌هاب (GitHub) برای پایتون اضافه می‌شود و نسبت آن به سی پلاس پلاس (++C) به طور قابل‌توجهی بالاتر است.

در نهایت، همه چیز به نیاز توسعه‌دهنده بستگی دارد. افرادی که کتابخانه‌ها و چارچوب‌ها را پیاده‌سازی می‌کنند، نیازی به آموزش سی پلاس پلاس (++C) ندارند. علاوه بر این، پایتون دارای بیشترین مثال‌ها است که توسعه‌دهندگان می‌توانند از آن­ها شروع کنند. بااین‌حال، اگر توسعه‌دهندگان می‌خواهند روی وظایف شمارش اعداد گسترده کار کنند، آنگاه سی پلاس پلاس (++C) بهترین گزینه است. پایتون می‌تواند برای توابع سطح بالاتر برای آسانی پیاده‌سازی شود، اگر نیاز باشد.

منبع

Should Developers Choose C++ Over Python for Machine Learning?

کلیدواژگان

بهترین زبان یادگیری ماشین| بهترین زبان برنامه نویسی ماشین لرنینگ | بهترین زبان برای ماشین لرنینگ | زبان یادگیری ماشین | زبان ماشین لرنینگ