CWN(CHANGE WITH NEWS) - 현직 개발자 ＂머신러닝·인공지능 분야 최고의 언어는 R 아닌 파이썬＂ 주장

머신러닝과 인공지능 분야에서 활용할 프로그래밍 언어를 이야기할 때 보통 파이썬과 R에 주목한다. 그런데, 전문 개발자 카시시 쿠마르(Kashish Kumar)는 R이 아닌 파이썬이 머신러닝, 인공지능 부문의 최고의 언어라고 주장했다. 그 이유를 아래와 같이 설명한다.

쿠마르는 데이터 과학자로서 파이썬으로 작업하는 데 많은 시간을 보냈고 처음에는 R 언어를 고려했다고 밝혔다. 두 언어 모두 고유한 강점이 있고 다양한 작업에 적합하다. 하지만 쿠마르는 추후 머신러닝 및 인공지능 프로젝트에는 파이썬이 더 나은 선택이라는 것을 알게 됐다고 전했다.

우선 파이썬이 R보다 다양한 작업에 활용하기 적합하다. 파이썬은 데이터 사이언스와 인공지능을 포함한 많은 분야에서 널리 사용되는 범용 프로그래밍 언어다. 이는 데이터 분석, 시각화를 넘어 광범위한 작업에 사용할 수 있음을 의미한다.

또한 파이썬은 완성도가 높은 프로그래밍 언어다. 복잡한 머신러닝 모델을 구축하거나 고급 알고리즘을 구현할 때 주요 이점이 될 수 있는 최신 프로그래밍 언어의 모든 기능을 갖추고 있다.

파이썬은 확장 가능성 면에서도 R 언어보다 뛰어나다. 대규모 머신러닝 시스템을 구축, 배포하는 데 사용할 수 있으며 텐서플로(TensorFlow), 파이토치(PyTorch)와 같이 특별히 설계된 여러 라이브러리와 프레임워크가 있다.

나아가 가장 발전한 머신러닝과 딥러닝 라이브러리 중 일부는 파이썬으로 작성된다. 여기에는 머신러닝, 인공지능 분야의 연구원과 개발자가 널리 사용하는 텐서플로(TensorFlow), 파이토치(PyTorch)와 같은 인기 있는 라이브러리가 포함된다.

이와 함께 파이썬은 업계에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어다. 파이썬에 능숙한 사람은 많은 기회를 가질 수 있다. 다수 글로벌 기업이 머신러닝과 인공지능 프로젝트에 파이썬을 활용한다.

마지막으로 파이썬에는 광범위한 개발자 커뮤니티가 있다는 장점이 있다. 머신러닝과 인공지능 프로젝트를 수행할 때 특히 유용할 수 있는 풍부한 리소스와 지원이 있다. 커뮤니티는 지속적으로 발전하고 성장하고 있다. 즉, 계속해서 배우고 경력을 쌓으면서 항상 새로운 자원을 찾고, 도움을 청할 수 있다.

파이썬은 머신러닝, 인공지능 프로젝트를 위한 더 강력하고 다양한 언어다. 이러한 목적을 위해 특별히 설계된 광범위한 라이브러리와 프레임워크가 있으며 업계에서 널리 사용되고 있다. 데이터 과학자로서 R에서 파이썬으로의 사용하고자 하는 언어 변경을 고려한다면, 적극 추천한다. R 대신 파이썬을 선택한다고 해서 실망할 일은 없을 것이다.

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