Con respecto al aprendizaje automático, Haskell no tiene bibliotecas con la madurez de, por ejemplo, SciKit Learn. Sin embargo, estos serán resueltos eventualmente. La esencia del aprendizaje automático es representar los datos de manera abstracta y manipularlos. Haskell es excelente en estas tareas. De hecho, al tener un sistema de tipos tan fuerte, Haskell puede evitar exactamente los tipos de errores difíciles de resolver que pueden ocurrir cuando todos sus datos son efectivamente vectores de números de coma flotante.
Ciertos componentes del aprendizaje automático también siguen un patrón que funciona extremadamente bien para Haskell. Toman algunos datos como entrada, realizan un procesamiento complejo y luego generan sus resultados. Cosas como IO y estado global pueden ser un poco torpes en Haskell, pero estos problemas de LD tienen límites de IO muy limitados, por lo que Haskell puede tratarlos bien al enfocarse en el procesamiento de datos.
Sin duda, hay problemas, aprendizaje automático o no. Haskell te obliga a planificar mejor. Si desea que su programa registre cierta salida en ciertos puntos, debe prepararse para eso y planificar con anticipación, o de lo contrario enfrentará una refactorización bastante molesta. Agregar otro conjunto de elementos al esquema de su base de datos puede causar dolores de cabeza y aumentar extravagantemente los tiempos de compilación si está utilizando una biblioteca de Template Haskell como Persistent. Pero este tipo de problemas puede ocurrir en cualquier idioma. Si está resolviendo el problema de inicio de sesión lanzando aleatoriamente llamadas de inicio de sesión porque su idioma permite efectos secundarios arbitrarios, su código probablemente no sea muy bueno.
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Pero, en general, estoy bastante satisfecho con Haskell para mis proyectos en el mundo real.