Не-python для машинного обучения/AI/нейронных сетей/etc?

Question

[Coline]

Думал над тем, что бы попробовать себя в этих областях, но быстрый поиск по инету дал то, что для этого активно используется Python. После знакомства с этим языком и решением нескольких сотен хеллоуворлдов на нём я понял, что он не для меня и я не хочу использовать его в работе. Стало быть, если так, то эти области не для меня, потому что я банально не смогу найти работу по ним, разрабатывая нейронные сети на каком-нибудь другом языке?

Comments

[dmshar]

ОК, Python по каким-то причинам не для вас. Это, конечно, не означает, что ML для вас закрыт. Но что-бы что-то вам посоветовать, хотелось бы предварительно узнать, а какой язык у вас не вызвал бы отторжения? Какой опыт у вас уже имеется?

[Coline]

dmshar, В данный момент мой основной язык C#. До этого ковырял C++, так же решив на нём сотни хеллоуворлдов, но его сложности меня отпугнули. Неинформативные сообщения об ошибках, большое количество C-подобного кода, который на практике выдают за C++ код, и много другого. На Pascal заставили сотни хеллоуворлдов решить, но он мне с самого начала не нравился. В целом, C-подобные, компилируемые, статически типизируемые языки с высокой производительностью - это то, что меня завораживает. В будущем подумываю о переходе на Rust, когда он созреет и больше вакансий будет, но пока C# мне удовлетворяет по скорости работы, простоте использования и количеству вакансий.
Я в целом думаю над тем, в какую область углубляться. Программировать графику, параллельные вычисления или AI.

[dmshar]

Ну С#, ОК.
https://www.wintellect.com/machine-learning-c-intr...
accord-framework.net
https://dotnet.microsoft.com/apps/machinelearning-ai
https://github.com/dotnet/machinelearning
https://www.nuget.org/packages/Microsoft.ML/
https://github.com/sethjuarez/numl
https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/
https://www.heatonresearch.com/encog/

Answer 1

[⚡ Kotobotov ⚡]

Стоящие фреймворки имеют интерфейс практически для любого популярного языка.
Поэтому при желании можешь использовать любой язык, какой тебе больше нравиться.
Как правило для разработки эффективно работающего кода используют компилируемые языки, а для наброска быстрого прототипа, когда эффективность не важна, используют скриптовые языки (типа питона).
Питон просто попроще и зарубежом активно используется для простого обучения не программистов (экономистов, статистиков) программированию, а они в свою очередь много исследовательских и обучающих материалов создают, что в свою очередь уже популяризирует язык.

Answer 2

[Дмитрий]

Which client languages are supported in TensorFlow?

TensorFlow is designed to support multiple client languages. Currently, the best-supported client language is Python. Experimental interfaces for executing and constructing graphs are also available for C++, Java and Go.

TensorFlow also has a C-based client API to help build support for more client languages. We invite contributions of new language bindings.

Bindings for various other languages (such as C#, Julia, Ruby and Scala) created and supported by the open source community build on top of the C API supported by the TensorFlow maintainers.

Separately, there is the Swift for TensorFlow project, which integrates TensorFlow directly into the Swift programming language.