Jazyky pro ML

Proč na jazyku v ML záleží

Volba programovacího jazyka pro strojové učení (ML) ovlivňuje rychlost prototypování, dostupnost knihoven, výpočetní výkon, integraci do produkce i dlouhodobou udržitelnost řešení. Praktická ML řešení dnes typicky kombinují více jazyků: jeden pro výzkum a experimenty, jiný pro akcelerované jádro a další pro nasazení a orchestraci. Tento článek srovnává klíčové jazyky, jejich ekosystémy, silné a slabé stránky i typické scénáře použití.

Python: de facto standard pro výzkum a prototypování

• Ekosystém: NumPy, SciPy, pandas, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, JAX, XGBoost, LightGBM, spaCy, Hugging Face.
• Výhody: obrovská komunita, bohatá dokumentace, rychlé prototypování, široká integrace na GPU/TPU, nástroje pro MLOps (MLflow, Prefect, Airflow, BentoML, Ray, Optuna).
• Nevýhody: nižší rychlost interpretovaného kódu (kompenzováno nativními rozšířeními), správa verzí závislostí (virtualenv, conda, poetry) a GIL v paralelismu CPU-bound úloh.
• Typické použití: výzkum, notebooky (Jupyter), trénování modelů, feature engineering, inference servery (FastAPI, Flask), datová příprava.

R: statistická analýza, vizualizace a akademická sféra

• Ekosystém: tidyverse, caret, tidymodels, mlr3, data.table, ggplot2, Shiny; napojení na TensorFlow/Keras a Torch pro R.
• Výhody: robustní statistické modelování, vizualizace a reportování; vhodné pro analytiky a data science týmy s důrazem na inference.
• Nevýhody: menší podpora nejnovějších deep learning novinek, slabší průmyslové nasazení mimo analytické servery.
• Typické použití: explorace dat, klasické ML/GLM, A/B testování, reporting, bioinformatika.

Julia: vědecký výpočet s výkonem blízkým C a pohodlím skriptování

• Ekosystém: Flux.jl, Knet.jl, MLJ.jl, CUDA.jl, DifferentialEquations.jl.
• Výhody: JIT kompilace, vysoký výkon, jednotný jazyk pro prototyp i produkční numerické jádro; skvělá integrace diferenciálních rovnic a vědeckých výpočtů.
• Nevýhody: menší komunita a méně hotových tutoriálů, delší první kompilace (time to first plot).
• Typické použití: vědecké a inženýrské modely, simulace, diferenciálně-diferencovatelná programovatelnost (scientific ML).

C a C++: výkon, embedded a jádra knihoven

• Ekosystém: BLAS/LAPACK, cuBLAS, cuDNN, oneDNN, Eigen, OpenCV, ONNX Runtime, TensorRT; mnoho DL frameworků má C/C++ backend.
• Výhody: kontrola nad pamětí, nízká latence, portabilita; ideální pro inference na hraně (edge) a real-time aplikace.
• Nevýhody: delší vývojový cyklus, vyšší komplexita buildů a správy závislostí.
• Typické použití: optimalizace inference, implementace vlastních kernelů, embedded zařízení, HFT, počítačové vidění v reálném čase.

Java a Scala: podnikové systémy a big data

• Ekosystém: Spark MLlib (Scala/Java), H2O, DeepLearning4J, Flink ML, JVM konektory na Python (PySpark), Kafka Streams.
• Výhody: škálovatelné zpracování dat, robustní JVM prostředí, integrace s big data stackem a enterprise DevOps.
• Nevýhody: menší komfort pro výzkum DL než v Pythonu; k ML se často přistupuje přes PySpark a modely se trénují mimo JVM.
• Typické použití: distribuované ETL, trénování klasikého ML na Spark clusteru, produkční mikroslužby na JVM.

JavaScript a TypeScript: ML v prohlížeči a na Node.js

• Ekosystém: TensorFlow.js, ONNX Runtime Web, ml5.js, WebGPU/WebGL, Brain.js.
• Výhody: inference na klientovi bez odesílání dat, interaktivní ML aplikace, snadná distribuce.
• Nevýhody: omezené zdroje prohlížeče, menší výkon proti nativním backendům; trénování větších modelů je mimo browser nepraktické.
• Typické použití: on-device inference, edukační nástroje, rychlé prototypy UI s ML.

Go (Golang): síťové služby a MLOps infrastruktura

• Ekosystém: Gorgonia, goml, bindings na ONNX Runtime/TensorFlow; široká DevOps ekosféra (Kubernetes, gRPC, Prometheus).
• Výhody: jednoduchá paralelizace, staticky linkované binárky, nízká režie; vhodné pro inference a nástroje kolem ML pipeline.
• Nevýhody: menší čistě ML knihovny; pro trénování většinou integrace s nativními enginy.
• Typické použití: inference servery s nízkou latencí, orchestrace, nástroje pro datové platformy.

Rust: bezpečný výkon pro inference a systémy

• Ekosystém: tch-rs (PyTorch bindings), burn, ndarray, linfa, candle, bindings na ONNX/TensorRT; skvělá integrace s WebAssembly.
• Výhody: bezpečnost paměti bez GC, vysoký výkon, predikovatelná latence; dobré pro edge a WASM inference.
• Nevýhody: strmější křivka učení, menší DL ekosystém.
• Typické použití: inference na hraně, bezpečné mikroslužby s ML, pluginy s nízkou latencí.

MATLAB/Octave: inženýrská komunita a rychlá prototypizace

• Ekosystém: Statistics and Machine Learning Toolbox, Deep Learning Toolbox, Simulink; export do C/C++.
• Výhody: snadné maticové operace, vizualizace, rychlý prototyp v inženýrských týmech.
• Nevýhody: licenční náklady (MATLAB), omezenější open-source integrace (Octave je kompatibilní jen částečně).
• Typické použití: signálové zpracování, řízení (control), rychlé ověření konceptu a generování kódu.

Swift a C#: mobilní a multiplatformní scénáře

• Swift: Core ML pro iOS/macOS; pohodlná integrace on-device modelů, privátní inference bez cloudu.
• C# (.NET): ML.NET, Accord.NET, ONNX Runtime; dobré pro enterprise aplikace na Windows a cross-platform mikroslužby.

SQL a doménové jazyky: in-database ML a feature store

• Ekosystém: BigQuery ML, Snowflake ML, Postgres rozšíření (MADlib), DuckDB integrace; deklarativní tvorba featur.
• Výhody: minimalizace přesunů dat, zjednodušené provozní toky, škálování na databázové infrastruktuře.
• Nevýhody: omezený repertoár modelů, hluboké modely mimo databázi.

Bash/Shell a YAML: lepidlo MLOps pipeline

• Role: orchestrace, konfigurační soubory (Docker, Kubernetes, Argo, Airflow DAGs), CI/CD; ne pro modelování, ale pro provoz ML.

Jazyky pro diferenciovatelné programování

• JAX (Python): funkcionální styl, vektorizace, auto-diff, XLA kompilace; výborný pro výzkum a vlastní architektury.
• Swift for TensorFlow (historicky): koncepty přeneseny jinam; trend směřuje k obecné automatické diferenciaci napříč jazyky.

Výkon vs. produktivita: vícevrstvá architektura

Praktické ML stacky často volí hybridní přístup: aplikační logika a experimenty v Pythonu či R, výpočetně náročné operace v C/C++/CUDA, inference servery v Go/Rustu/Java a orchestrace v YAML/Kubernetes. Tento model kombinuje produktivitu s výkonem a provozní spolehlivostí.

Nasazení a inference: kde záleží na jazyku

• Server-side: Python (FastAPI, TorchServe), Java/Scala (Spring, Akka), Go (gRPC), Rust (Axum, Actix), C++ (gRPC + ONNX/TensorRT).
• Edge/Mobile: C++/Rust pro nízkou latenci, Swift (Core ML), Kotlin/Java (TensorFlow Lite), JavaScript (TF.js) v prohlížeči.
• Interoperabilita: ONNX jako přenosný formát modelů; usnadňuje trénovat v jednom jazyce a nasadit v jiném.

Integrace s big data a streamy

• Trénování: Python + PySpark/Koalas, Scala/Java na Spark/Flink; Ray pro distribuované DL.
• Inference ve streamech: Java/Scala (Kafka Streams, Flink), Go/Rust mikroslužby s ONNX Runtime, Python pro rychlé MVP.

Bezpečnost, správa paměti a latence

• Hard real-time/low-latency: C/C++ a Rust pro deterministické chování.
• Bezpečnost: Rust eliminuje třídy chyb s pamětí; sandboxing s WebAssembly pro bezpečnou inference pluginů.

Učení posilováním, vědecké simulace a HPC

• RL: Python (Gymnasium, RLlib), rychlá prostředí případně v C++/Rust; simulace a herní enginy s nativními pluginy.
• HPC: Julia a C++ pro numerické jádro, Python jako „lepidlo“; MPI/NCCL pro distribuovaný trénink.

Tabulka: srovnání jazyků pro ML

Doporučení podle scénáře

• Rychlé experimenty a DL výzkum: Python (PyTorch/JAX) + akcelerované backendy.
• Distribuované ETL a tradiční ML ve velkém: Scala/Java se Sparkem, případně PySpark pro data scientisty.
• Nasazení s nízkou latencí/edge: C++ nebo Rust s ONNX/TensorRT; pro iOS Swift (Core ML), pro Android Kotlin/Java (TFLite).
• Analytika a statistika: R (tidymodels/mlr3) a R Markdown/Shiny pro komunikaci výsledků.
• Prohlížeč a interaktivita: TypeScript/JavaScript s TensorFlow.js/ONNX Runtime Web.

Interoperabilita a přenos modelů

• ONNX: standardizovaný formát pro výměnu modelů napříč frameworky a jazyky.
• PMML/PUML: historické formáty pro klasické ML; dnes méně běžné.
• Seriálizace: PyTorch .pt, TensorFlow SavedModel, scikit-learn joblib; konverze do ONNX usnadňuje nasazení mimo původní jazyk.

Závěr: polyglotní ML jako nový standard

Neexistuje jeden „nejlepší“ jazyk pro ML; optimální je polyglotní přístup. Python dominuje výzkumu a prototypování, C/C++ a Rust přinášejí výkon a nízkou latenci, Java/Scala zajišťují škálovatelné datové toky, R exceluje ve statistice a komunikaci a JS/TS otevírá dveře k inference v prohlížeči. Klíčová je interoperabilita (ONNX), automatizace MLOps a vědomá volba jazyka podle fáze životního cyklu modelu – od dat a experimentu až po robustní produkční nasazení.