Машинное обучение без Python: какие языки вытесняют фаворита в 2025 году?

Машинное обучение долго ассоциировалось с Python. Библиотеки вроде TensorFlow, PyTorch, scikit-learn сделали его языком номер один для Data Science. Но 2025 год показывает интересный тренд: Python больше не единственный «входной билет» в мир ML. 🚀

Почему Python так долго держал монополию

🧩 Огромная экосистема

Готовые библиотеки закрывают 90% задач.

⚡ Быстрый вход

Низкий порог для новичков, читаемый код.

🌍 Сообщество

Миллионы специалистов, тысячи примеров и туториалов.

Но за этим скрывались минусы: слабая многопоточность, низкая скорость в сравнении с системными языками и зависимость от «обвязки» на C/C++.

Кто бросает вызов Python в 2025

1. JavaScript / TypeScript

ML переместился и в браузер:

• TensorFlow.js позволяет тренировать и использовать модели прямо на клиенте.

• ONNX Runtime Web ускоряет inference.

• Удобно для edge-AI и приложений без серверной нагрузки.

👉 Теперь можно встроить ML в фронтенд без Python-бэка.

2. Rust

Новый фаворит для системного ML:

• Библиотека tch-rs (обертка над LibTorch).

• Проекты вроде Burn и Linfa.

• Высокая производительность и безопасность памяти.

3. C++

Классика для «подкапотных» решений:

• Все крупные фреймворки (TensorFlow, PyTorch) внутри написаны на C++.

• Используется для продакшн-оптимизации и inference на устройствах.

4. Go

Go становится удобным для микросервисов:

• Gorgonia, goml — библиотеки для ML.

• Часто применяют для серверов и API-инференса.

5. Julia

Нишевый, но важный игрок:

• Скорость, близкая к C.

• Красивый синтаксис для математики.

• Используется в университетах и лабораториях.

  

Где Python всё ещё вне конкуренции

• Быстрый прототипинг и обучение новичков.

• Экосистема AutoML (H2O, PyCaret, AutoGluon).

• Нейросетевые библиотеки с самыми свежими фичами.

Итак, реально ли без Python?

Да ✅

В 2025 году можно строить рабочие ML-системы на JavaScript, Rust, Go, C++, даже Julia. Но Python по-прежнему остаётся главным языком для обучения и прототипирования.

Вывод

Машинное обучение в 2025 — это уже не «Python-only клуб». Мир становится мульти-языковым: быстрые модели на Rust, web-ML на JavaScript, продакшн-оптимизации на C++. Но если вы только начинаете — Python остаётся лучшей точкой входа.

💡 А базу по программированию можно выучить в Кодике и получить сертификат — это поможет быстрее перейти к ML и устроиться на первую работу.

Ещё у нас есть активный telegram-канал, где мы обсуждаем крутые идеи, делимся опытом и вместе разбираем задачи — учиться становится не только полезно, но и весело.