Quel est le meilleur langage pour faire du Machine Learning ? - Le cas Python -

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
HS n°
Numéro
98
Mois de parution
septembre 2018
Domaines


Résumé
Python est probablement le langage le plus utilisé par les data scientists. Est-ce un choix pertinent ? Pour le savoir, il faut plonger dans les profondeurs du langage, dans ses sources, pour y voir plus clair.

Python est un langage simple, sans fioriture. Tous les trucs sympas se payent cher en performance :

  • pas besoin de déclarer les types des variables ;
  • pas de gestion de la mémoire (malloc/free) ;
  • indexation positive et négative avec gestion des débordements ;
  • gestion des paramètres par leurs noms ;
  • gestion des types des paramètres par l’appelé ;
  • polymorphisme à l’exécution ;
  • etc.

Pour commencer, savez-vous ce qu’il se passe derrière ce petit bout de code ?

def add(a, b):

    return a + b

add(100,2000)

En fait, il y a 13 000 instructions CPU pour exécuter une simple addition, là où quelques dizaines sont nécessaires dans d’autres langages, voire un seul cycle en assembleur.

Pour comprendre pourquoi, nous allons explorer différentes parties du langage, pour comprendre comment il fonctionne. Nous allons d’abord rappeler les fondamentaux des langages de développement avant d’étudier les spécificités de Python.

1. Comment fonctionne un langage de développement ?

Première...

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