Haskell no está tan bien desarrollado para las tareas de ML como algo que parece ser Python o R al principio. En particular, Haskell aún no tiene enormes bibliotecas para la manipulación de matrices y vectores (aunque hmatrix acaba de obtener la licencia BSD3 recientemente, por lo que ahora tiene mucho espacio para mejorar). La escritura estática también tiene un poco de tensión con las técnicas comunes de modelado de datos, como los marcos de datos.
Dicho esto, Haskell es un lenguaje tremendo para la programación de alto nivel y si estás dispuesto a esforzarte un poco, obtendrás grandes recompensas.
Un gran ejemplo de esto son las increíbles abstracciones de transmisión disponibles en Haskell. Si puede describir su problema como un problema de transmisión de ML, entonces puede expresarlo de manera poderosa y segura utilizando las bibliotecas Haskell que ya existen en la actualidad.
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Entonces, diría que Haskell tendrá mucha aceleración, lenguaje de alta velocidad para ML. Si puede permitirse poner un poco de esfuerzo, obtendrá grandes recompensas. Si solo necesita resolver un problema y luego salir, estará mejor trabajando en Python, Matlab o R.
