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Python仍然比Ruby作为机器学习语言更好吗？
Inside Big Data的编辑团队最近写了一篇非常有见地的文章，介绍了人工智能的未来。他们指出，人工智能的进步正在创造技术自动化的新时代。
编辑指出，Python是一种编程语言，正在设计一个由AI统治的新世界。Python当前用于创建大多数AI算法。希望在机器学习或AI编程方面追求未来的程序员通常需要首先精通Python。
但是，很可能会使用其他编程语言来创建AI代码。尽管需要调整新的机器学习和AI库，但在某些时候，Ruby可能是某些AI项目更好的编程语言。我们决定对这个主题进行细微的研究。我们个人怀疑Ruby是否会取代Python，尽管这是可能的。同时，我们相信Ruby在将来创建机器学习项目时会越来越受欢迎。
机器学习程序员应该了解Python和Ruby的基础知识。他们可能希望考虑与Ruby形成更深入的了解，以确保将来成为流行的机器学习语言时，可以确保更高的工作 安全性。
为了形成这种理解，他们应该熟悉两种编程语言的主要优点。如果越来越多的公司为机器学习项目提供支持，那么更多公司可能需要聘请Rails程序员。下面总结了机器学习中Python和Ruby的细微差别。
为什么Python当前是机器学习开发中最受欢迎的语言
由于Python的卓越功能，它最初并未被选择为机器学习开发人员的默认语言。选择它主要是因为它具有很高的知名度，并得到了主流学者的更多支持。随着Python变得越来越流行，它开发了更大的数据集，这些数据集对机器学习项目变得更加有用。
Python还可以广泛用于机器学习，因为它可以使用TensorFlow之类的平台来快速开发机器学习算法。您可以在下面进一步了解TensorFlow在机器学习开发中的作用。
为什么TensorFlow有助于使Python成为理想的机器学习语言
Google Brain团队于2015年开发了TensorFlow。该项目最初旨在内部使用。此后，它已被其他程序员用于机器学习应用程序。
Python被广泛用于机器学习项目的最大原因之一是笔记本，这使得与大型团队一起编写代码变得更加容易。笔记本是Jupyter Notebook生成的文件，可以从Web浏览器进行编辑，这意味着程序员可以将Python代码执行与注释混合在一起，并提供高度的通用性，以通过舒适性和平台独立性共享带有注释的部分代码Web浏览器提供的功能。
TensorFlow中的协作环境是该语言被广泛用于机器学习的原因之一。开发新代码非常方便。大多数Python程序员都可以使用协作环境，特别是如果他们的计算机中没有GPU。这是一个Google研究项目，旨在帮助传播机器学习教育和研究。这是Jupyter笔记本电脑环境，无需配置，完全在云中运行，可以使用Keras，TensorFlow或PyTorch。笔记本存储在Google云端硬盘中，可以像使用Google文档一样共享。此环境是免费使用的，只需要一个Google帐户，还可以免费使用GPU。
开发人员访问Google合作实验室后，他们必须通过选择菜单右上角的“连接”来连接环境（几秒钟后，您应该会看到绿色的复选标记，表示已正确初始化所有内容）。然后通过菜单左上方的“文件”标签打开笔记本，然后选择“新Python 3.0笔记本”选项。
总而言之，Python界面非常直观，非常适合创建机器学习代码。但是，这并不意味着Ruby也不能用于开发机器学习项目。
Ruby可以作为一种机器学习编程语言变得更加可行吗？
几年前，在Reddit上的一则帖子问为什么在机器学习项目中不经常使用Ruby。大多数用户都同意，主要原因是Ruby在学术环境中不常用。但是，最近出现了新的机器学习库。这正在帮助Ruby成为AI项目的一种体面语言。
Ruby缺乏主流采用仍然限制了其成为大多数项目（包括机器学习）成为主流编程语言的能力。Ruby没有得到主要大学的计算机科学部门的大力支持，这意味着该语言的工具包不多。
但是，随着越来越多的独立开发人员创建了可用于机器学习的开源库，这种情况开始改变。其中之一被称为Rumale。这个新的库于去年在Dev.to上宣布。它仍然是一个相当新的应用程序，但是已经显示出很大的希望。
“ Rumale（Ruby机器学习）是Ruby中的机器学习库。Rumale为机器学习算法提供的接口类似于Python中的Scikit-Learn。Rumale支持线性/内核支持向量机，逻辑回归，线性回归，岭，套索，分解机，朴素贝叶斯，决策树，AdaBoost，梯度树增强，随机森林，额外树，K最近邻分类器，K均值，高斯混合模型，DBSCAN，功率迭代聚类，多维标度，t-SNE，主成分分析和非负矩阵分解。”
如果这些新库得到更广泛的采用，Ruby可能会成为机器学习的主流语言。但是，他们将需要进行进一步的测试并找出许多错误。

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关键词：python 机器学习 Ruby scikit-learn Big data