Python vs JavaScript: co lepiej sprawdzi się w projekcie machine learning?

Inteligencja maszynowa błyskawicznie przeszła z fazy eksperymentów do zastosowań praktycznych, a poziom jej adopcji stale rośnie, także wśród małych i średnich firm. Rok 2022 zapowiada się na przełomowy dla rozwoju rozwiązań AI i uczenia maszynowego - to właściwy moment, żeby sięgnąć po wyjątkowe możliwości, które dają.

Według badań branżowych, o ile duże przedsiębiorstwa inwestują w ML głównie po to, żeby obniżyć koszty i ograniczyć pracę ręczną, o tyle startupy i małe firmy wykorzystują tę technologię przede wszystkim do usprawnienia funkcji kontaktu z klientem oraz zbierania wniosków, które pozwalają dopracować usługi, zwiększyć satysfakcję i lojalność klientów oraz zdobyć przewagę konkurencyjną. Te korzyści z uczenia maszynowego (więcej w naszym darmowym przewodniku po AI) są w zasięgu także Twojej firmy. 

Najlepszym sposobem na start z projektem machine learning jest zacząć od małego. Najpierw trzeba wybrać język programowania najlepiej pasujący do realizacji Twojego pomysłu. Ta decyzja wpłynie na kluczowe kwestie projektu: koszt, zasoby i czas. Żeby Ci pomóc, przyglądamy się dwóm popularnym wyborom w uczeniu maszynowym: Python i JavaScript. Zobaczmy, jak wypadają w starciu ze sobą.

Czym jest JavaScript?

JavaScript (JS) niezmiennie zajmuje pierwsze miejsce jako najczęściej używany język programowania wśród programistów. To standardowy w branży język skryptowy frontendu, najlepiej nadający się do ożywiania statycznych stron, czego nie da się osiągnąć samym HTML-em i CSS-em. Oznacza to, że gdy element strony - na przykład przycisk - powstaje w HTML-u, JavaScript pozwala go animować i wchodzić z nim w interakcję. Ze względu na powszechne zastosowanie w tworzeniu stron JavaScript jest wszędzie - do tego stopnia, że jest wbudowany we wszystkie przeglądarki i nie wymaga pobierania kompilatorów ani dodatkowego oprogramowania.

Przykłady JavaScriptu: Kiedy polubiasz post znajomego na Facebooku, przewijasz zdjęcia na Instagramie albo logujesz się do portalu danymi z serwisu społecznościowego, za tymi funkcjami stoi właśnie JavaScript.

Czy JavaScriptu można używać do uczenia maszynowego?

Czy więc JavaScriptu można używać do uczenia maszynowego? Krótka odpowiedź brzmi: tak. Prawdziwe pytanie powinno jednak brzmieć, czy jest to najodpowiedniejszy wybór do zastosowań ML. 

Przy realizacji projektu uczenia maszynowego liczy się kilka istotnych czynników. Przede wszystkim liczba dostępnych bibliotek, czyli gotowych zestawów procedur, które można wykorzystać w różnych aplikacjach. Im więcej ich dostępnych, tym sprawniejsze wdrożenie. 

Choć większość javascriptowych bibliotek uczenia maszynowego jest dość świeża, zwłaszcza w porównaniu z Pythonem, są na tyle zaawansowane, że napędzają poważne zastosowania ML. Co więcej, wciąż powstają nowe, skupione szczególnie na danych obliczeniowych, potoku analizy danych (np. generowaniu danych) i optymalizacji wydajności. W tym kontekście warto też wspomnieć, że frontendowe biblioteki ML w JS stosuje się zwykle do istniejących, wytrenowanych wcześniej modeli - ze względu na koszty obliczeń - a trenowanie nowych modeli ML odbywa się na backendzie, na przykład w Node.js

Drugim ważnym czynnikiem przemawiającym za tym językiem skryptowym jest wsparcie społeczności, które często okazuje się kluczowe, zwłaszcza w projektach złożonych lub pionierskich. Ekosystem JavaScriptu, liczący ponad 10 milionów programistów, nieustannie dodaje i rozwija biblioteki JS, które mocno ułatwiają wdrażanie algorytmów ML i sieci neuronowych. 

Przykłady zastosowań JavaScriptu w uczeniu maszynowym

Jak wspomnieliśmy, JavaScript służy przede wszystkim do tworzenia dynamicznych stron. Dlatego jego zastosowanie w uczeniu maszynowym wiąże się głównie z uruchamianiem modeli ML w przeglądarkach (na przykład po to, by zbudować aplikację pozwalającą urządzeniom rozpoznawać i identyfikować obiekty widziane przez kamerę). Ważną cechą JavaScriptu, która czyni go odpowiednim do części projektów ML, jest to, że działa na większości platform i typów urządzeń, co ogranicza problemy ze zgodnością. 

Popularną biblioteką open source, która pozwala wdrażać programy uczenia maszynowego w przeglądarce, jest TensorFlow.js. Pozwala uruchamiać istniejące modele w przeglądarce, trenować gotowe modele na własnych danych i tworzyć nowe modele uczenia maszynowego bezpośrednio w przeglądarce. Inną często używaną biblioteką jest Brain, która pozwala tworzyć i trenować sieci neuronowe oraz ładować je do przeglądarki, na przykład po to, żeby rozpoznawać kontrast kolorów. 

Inne znane przykłady użycia tego obiektowego języka programowania w ML są następujące:

Deep playground

Edukacyjna aplikacja webowa, w której możesz pobawić się sieciami neuronowymi i poznać ich różne elementy. Ma przyjemny interfejs pozwalający sterować wejściami, liczbą neuronów, wyborem algorytmu i wieloma innymi parametrami, które przekładają się na wynik końcowy. Sporo można się też nauczyć z jej zaplecza - kod jest otwarty i korzysta z własnej biblioteki uczenia maszynowego napisanej w TypeScripcie i dobrze udokumentowanej.

FlappyLearning

FlappyLearning to projekt w JavaScripcie, który buduje bibliotekę uczenia maszynowego z około 800 linii surowego kodu i wykorzystuje ją w zabawnym demie uczącym się grać w Flappy Bird po mistrzowsku. Technika sztucznej inteligencji użyta w tej bibliotece nazywa się Neuroevolution i stosuje algorytmy inspirowane naturalnym układem nerwowym, dynamicznie wyciągając wnioski z sukcesu lub porażki każdej iteracji. Demo bardzo łatwo uruchomić - wystarczy otworzyć index.html w przeglądarce.

Synaptic

Prawdopodobnie najaktywniej wspierany projekt na tej liście. Synaptic to niezależna od architektury biblioteka dla Node.js i przeglądarki, pozwalająca programistom budować dowolne rodzaje sieci neuronowych. Ma kilka wbudowanych architektur, dzięki czemu szybko przetestujesz i porównasz różne algorytmy uczenia maszynowego. Ma też dobrze napisane wprowadzenie do sieci neuronowych, sporo praktycznych dem i wiele innych świetnych tutoriali obalających mity o działaniu uczenia maszynowego.

Land Lines

Land Lines to ciekawy eksperyment webowy Chrome, który wyszukuje zdjęcia satelitarne Ziemi podobne do tych narysowanych przez użytkownika. Aplikacja nie komunikuje się z serwerem: działa w całości w przeglądarce i dzięki sprytnemu wykorzystaniu uczenia maszynowego oraz WebGL osiąga świetną wydajność nawet na urządzeniach mobilnych. Kod źródłowy znajdziesz na GitHubie albo przeczytaj pełny przykład tutaj.

ConvNetJS

Choć ConvNetJS nie jest już aktywnie rozwijany, to jedna z najbardziej zaawansowanych bibliotek deep learningu dla JavaScriptu. Powstała na Uniwersytecie Stanforda i zdobyła sporą popularność na GitHubie, co zaowocowało wieloma funkcjami i poradnikami społeczności. Działa bezpośrednio w przeglądarce, wspiera kilka metod trenowania i jest dość niskopoziomowa, przez co nadaje się dla osób z dużym doświadczeniem w sieciach neuronowych.

Thing Translator

Thing Translator to eksperyment webowy, dzięki któremu Twój telefon rozpoznaje rzeczywiste obiekty i nazywa je w różnych językach. Aplikacja działa w całości w przeglądarce i korzysta z dwóch API uczenia maszynowego od Google - Cloud Vision do rozpoznawania obrazów i Translate API do tłumaczenia języka naturalnego.

Neurojs

Framework do budowania systemów AI opartych na uczeniu ze wzmocnieniem. Niestety projekt open source nie ma porządnej dokumentacji, ale jedno z dem - eksperyment z autonomicznym samochodem - świetnie opisuje poszczególne części składające się na sieć neuronową. Biblioteka jest napisana w czystym JavaScripcie i zbudowana przy użyciu nowoczesnych narzędzi, takich jak webpack i babel.

Machine_learning

Kolejna biblioteka, która pozwala konfigurować i trenować sieci neuronowe wyłącznie w JavaScripcie. Bardzo łatwo zainstalować ją zarówno w Node.js, jak i po stronie klienta, a jej czyste API będzie wygodne dla programistów na każdym poziomie. Biblioteka udostępnia wiele przykładów implementujących popularne algorytmy, które pomogą Ci zrozumieć podstawowe zasady uczenia maszynowego.

DeepForge

DeepForge to przyjazne środowisko pracy z deep learningiem. Pozwala budować sieci neuronowe w prostym GUI, wspiera trenowanie modeli na zdalnych maszynach i ma wbudowaną kontrolę wersji. Projekt działa w przeglądarce i opiera się na Node.js oraz MongoDB, więc proces instalacji będzie znajomy dla większości web developerów.

Czym jest Python?

Choć nie jest tak rozpowszechniony jak JavaScript, Python należy do najszybciej rosnących języków programowania na świecie, wyprzedzając Javę, C# i Ruby, i jest jednym z ulubieńców programistów. Używa się go szeroko w wielu zastosowaniach: od aplikacji desktopowych i webowych z GUI, przez rozwiązania biznesowe, po silniki analizy danych.

Python to otwartoźródłowy, obiektowy język programowania ogólnego przeznaczenia, chwalony za wysoką czytelność, produktywność i szybkość. Bywa używany jako główny język backendu albo język rozszerzeń dla aplikacji webowych napisanych w innych językach, a także jest częstym wyborem przy tworzeniu platform do automatyzacji, eksploracji danych i uczenia maszynowego.

Przykłady Pythona: Python jest jednym z oficjalnych języków serwerowych używanych przez Google; korzystają z niego także infrastruktury Instagrama i Facebooka. Intensywnie używają go również Quora, Netflix i Spotify, głównie do analizy danych i usług backendowych. 

Kolejne pytanie - dlaczego Pythona używa się do uczenia maszynowego?

Czy Python jest najlepszy do uczenia maszynowego?

Rozwój AI i uczenia maszynowego pędzi naprzód i nie brakuje ich innowacyjnych zastosowań w biznesie. Znane przykłady to klasyfikatory obrazów, analiza nastrojów w mediach społecznościowych, chatboty, silniki predykcyjne czy spersonalizowane rekomendacje (zajrzyj tutaj po więcej przykładów). Żeby wdrożyć te narzędzia i funkcje, data scientiści, programiści i DevOps korzystają z połączenia języków programowania, w tym Pythona.

Czy więc Python jest najlepszym językiem do uczenia maszynowego? Od lat to właśnie Python jest językiem pierwszego wyboru przy wdrożeniach ML. Daje kompleksowy zbiór pakietów z wbudowanymi funkcjami ułatwiającymi analizę i przetwarzanie danych, ich czyszczenie, modelowanie, wizualizację i tak dalej. Należą do nich TensorFlow, Keras i Theano - wszystkie ułatwiają wdrażanie różnych funkcji uczenia maszynowego. Wielu programistów uważa Pythona za preferowany język projektów ML także ze względu na możliwość współpracy z innymi językami i platformami oraz solidne możliwości obsługi danych. 

Z biznesowego punktu widzenia Pythona używa się w projektach uczenia maszynowego z kilku powodów. Po pierwsze, dzięki swojej konstrukcji jest bardzo produktywny i ma mnóstwo gotowych pakietów, co pozytywnie wpływa na tempo wdrożenia. Po drugie, Python ma dużą społeczność programistów i sympatyków. Szacuje się, że jest ponad 8 milionów programistów Pythona na całym świecie. Dzięki temu łatwiej znaleźć ludzi z odpowiednimi umiejętnościami, żeby szybko wystartować z projektem. Szerokie wsparcie społeczności umożliwia też codzienne ulepszenia kodu i regularne powstawanie nowych bibliotek oraz pakietów, które dodatkowo przyspieszają tempo prac. 

Porównanie Pythona i JavaScriptu

Szybkość tworzenia

JS zajmuje więcej czasu niż Python, choć oba języki są dynamicznie typowane, mają łatwą do nauki składnię i kilka wbudowanych funkcji. Python jest generalnie lepszy od JavaScriptu pod względem szybkości pracy, bo jest prostszy i łatwiejszy w użyciu.

Zwycięzca: Python

Wszechstronność

Oba języki ​​mają swoje zalety i wady, jeśli chodzi o wszechstronność. Choć oba ​​są szeroko używane w ERP i tworzeniu stron, Pythona coraz częściej stosuje się w obszarach wschodzących, takich jak analityka danych, AI (sztuczna inteligencja) i ML (uczenie maszynowe). Częściej używa się go też w obszarach takich jak finanse i fintech, do zbierania przydatnych tam danych. 

Jeśli chcesz z czasem wejść głębiej w którykolwiek z tych obszarów, Python będzie dużo lepszą opcją. Z drugiej strony JavaScript ma tę przewagę, że jest zarówno językiem frontendu, jak i serwera. Python jest w zasadzie językiem ograniczonym do backendu.

Zwycięzca: Python

Dokumentacja

To pytanie jest szczególnie ważne, gdy trafisz na trudną sytuację, pytanie czy problem. Trzeba wybrać język stosunkowo łatwy w użyciu i z lepszą dokumentacją, żeby w razie potrzeby znaleźć rozwiązanie. Pod tym względem Python jest dużo lepszy od JavaScriptu. Zaprojektowano go tak, żeby był maksymalnie przyjazny początkującym, i używa prostych zmiennych oraz funkcji. JavaScript jest pełen zawiłości, takich jak definicje klas. Jeśli chodzi o łatwość nauki, Python wygrywa bezapelacyjnie.

Ze względu na dużą popularność zarówno Python, jak i JavaScript są jednak dobrze udokumentowane i mają szeroki wybór forów oraz innych źródeł, w których można szukać pomocy.

Zwycięzca: Python

Popularność

Zdaniem badania Developer Survey 2021, JavaScript pozostaje wiodącym językiem programowania. Popularność Pythona również znacząco wzrosła w ciągu ostatnich kilku lat, wyprzedzając języki takie jak Java, C#, PHP i C++.

Javascriptowe frameworki webowe też prowadzą: jQuery, React.js i Angular.js są w pierwszej trójce najpopularniejszych frameworków webowych. Na tej liście widzimy też frameworki Pythona: Django i Flask.

Innym ciekawym aspektem tego zestawienia jest to, że Python jest trzecim najpopularniejszym językiem. 

Zwycięzca: JavaScript

Społeczność i dostępność specjalistów

Biorąc pod uwagę powyższe dane, widać, że zarówno Python, jak i JavaScript są w czołówce. Obie społeczności nie mogą więc narzekać na brak rąk do pracy.

Python jest dziś najszybciej rosnącym językiem programowania, a programiści zarabiają w nim około 116 tys. dolarów (średnia pensja). Programiści JavaScriptu nie zostają daleko w tyle: zarabiają około 110 tysięcy dolarów rocznie. Starcie Pythona z JavaScriptem zależy więc od Twoich celów, bo pod względem zarobków i liczby dostępnych programistów są podobne.

Remis

Python vs. JavaScript: pytania, które warto zadać przed wyborem

Wybór właściwego języka programowania to pierwszy krok do realizacji każdego projektu uczenia maszynowego. Jeśli nie potrafisz zdecydować między Pythonem a JavaScriptem, oto kilka pytań, które ułatwią Ci decyzję:

• Co ma robić Twoja aplikacja lub model? W jakim środowisku będzie działać? Na przykład jeśli modele wykorzystywane przez Twoją aplikację mają być używane często i intensywnie, warto sięgnąć po javascriptowe rozwiązanie ML działające w przeglądarce, żeby obniżyć koszt serwerów. Jeśli Twój konkretny problem ML został już rozwiązany w Pythonie, prawdopodobnie sensowniej będzie użyć jego, żeby szybciej dostarczyć rozwiązanie. 
  
  
• Jaki jest Twój obecny stos technologiczny? Z jakich frameworków korzystają Twoje zespoły? Dopasowanie języka programowania do istniejącego stosu technologicznego zwykle prowadzi do szybszej i płynniejszej pracy. Wybierz język, który najlepiej pasuje do Twoich obecnych możliwości technologicznych. 
  
  
• Czy są konkretne biblioteki i narzędzia, które są standardem w branży albo łatwo dostępne? Python oferuje więcej pakietów do data science i wbudowanych funkcji, więc wdrożenie może być trochę szybsze niż w JS. Nowe biblioteki dla JavaScriptu powstają jednak nieustannie. Do części zastosowań język ten oferuje dojrzały i obszerny katalog narzędzi umożliwiających płynną pracę. 
  
  
• Czy Twoi programiści znają ten język? Jak szybko zatrudnisz ekspertów, jeśli potrzebne będzie wsparcie z zewnątrz? W przypadku JavaScriptu i Pythona nie jest to duży problem, bo należą do najpopularniejszych języków programowania na świecie. Pamiętaj jednak, że projekty data science mają swoje szczególne wymagania. Żeby uniknąć wąskich gardeł we wdrożeniu, zatrudniaj wyłącznie wstępnie zweryfikowane zespoły programistów łączące biegłość w języku programowania ze zrozumieniem i doświadczeniem w rozwoju inteligencji maszynowej.

Podsumowanie

Który język wygrywa nasz wyścig Python vs JavaScript w uczeniu maszynowym? Jak zwykle nie da się dać jednoznacznej odpowiedzi. Wszystko zależy od Twoich wymagań, rodzaju rozwiązania i dostępnych zasobów. 

Choć adopcja inteligencji maszynowej wciąż rośnie, projekty AI i ML nadal wiążą się z pewną złożonością i wymagają eksperckiego know-how. Dobra wiadomość jest taka, że dziś nie musisz budować własnego arsenału kompetencji z zakresu analityki danych żeby wykorzystać wartość uczenia maszynowego w swoim biznesie. Jeśli nie chcesz mierzyć się z ML w pojedynkę, zatrudnij dedykowany, gotowy do startu zespół technologiczny który pomoże Ci wybrać najlepszy język programowania do Twoich potrzeb i zbuduje innowacyjne rozwiązania utrzymujące Twoją firmę na czele.

JavaScript czy Python do projektów machine learning?

Coraz więcej firm eksperymentuje z AI i uczeniem maszynowym, włączając analitykę danych i automatyzację do swojej długoterminowej strategii biznesowej.

Zanim zaczniesz swój pierwszy projekt ML, wybierz język programowania, który najlepiej odpowie na Twoje wymagania.

Co jest lepsze do uczenia maszynowego? Python czy JavaScript?

Na pierwszy rzut oka Python wydaje się językiem pierwszego wyboru w większości projektów uczenia maszynowego. Nie musi to jednak być prawdą we wszystkich przypadkach. W webowych aplikacjach ML korzystających z komponentów frontendowych, takich jak obraz z kamery, JavaScript może okazać się praktyczniejszy. 

Jak zwykle przed ostateczną decyzją trzeba wziąć pod uwagę wiele aspektów. Po wsparcie zgłoś się do zaufanego zespołu ekspertów technologicznych z wcześniejszym doświadczeniem we wdrażaniu projektów AI i ML w obu językach.