Nada supera a Matlab y es simplicidad. Sin dependencias rotas, sin gestión de versiones y con la mínima experiencia en programación requerida. La sintaxis de Matlab mateix es la más concisa que existe. Hay excelentes bibliotecas preparadas para todo y no necesita hacer nada especial para que funcionen. Instalar y está listo para ser utilizado.
Sin embargo, Matlab es muy costoso y, a menudo, su uso es prohibitivo en entornos de producción. Si puede pagar el costo, continúe con Matlab.
C ++ es el otro extremo. Tiene una de las sintaxis más detalladas y se requieren demasiados caracteres especiales (#;} …) para que coincida con su ego. Además, después de algunas iteraciones, eventualmente terminaría con un infierno de dependencia y enlaces faltantes a las bibliotecas requeridas. Además, los requisitos de compilación se suman a los gastos generales. Todas estas son distracciones innecesarias mientras se aprende un concepto como AI o ML. Tenga en cuenta que esto no quita nada de C ++. En mi opinión, es el lenguaje más omnipresente jamás diseñado. Puede escribir un núcleo del sistema operativo y también escribir la interfaz de usuario de escritorio con esto. El punto es que no es un buen lenguaje para experimentar y aprender nuevos conceptos.
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En mi opinión, Python es el lenguaje de nido que proporciona una buena compensación entre estos dos extremos. Es tan abierto como C ++ e interpretado como matlab. La sintaxis es concisa y tiene un buen soporte para la gestión de dependencias (pip, conda). Pero aún se le requerirá que siga instalando y actualizando las API que cambian constantemente. Además, con python, puede crear una interfaz de usuario y una capa web para pocos usuarios. Esto ayuda a mostrar los resultados de manera elegante sin ninguna herramienta externa. Jupyter es una opción para experimentar la codificación directamente dentro del navegador.
Resumen: Para la tarea específica de Aprendizaje ML e IA, use matlab si la opción es solo entre C ++ y Matlab. Elija python si tiene más opciones.
