Python's dominance in machine learning : unraveling its emergence and exploring the trade-offs of faster alternatives

Abstract

This research investigates the intricate relationship between library optimization and machine learning algorithm performance across Python, Java, C++, and Julia. Through comprehensive benchmarking of widely used libraries, the study reveals that library efficiency often supersedes the inherent characteristics of programming languages in determining execution speed, accuracy, and energy consumption of machine learning models. The findings challenge the conventional wisdom that compiled languages invariably outperform interpreted ones in computational tasks. Notably, Python’s well-optimized libraries, such as Scikit-learn, demonstrate competitive and sometimes superior performance compared to C++ implementations in specific scenarios. This paradigm shift underscores the critical importance of library selection over language choice in optimizing machine learning workflows. The study delves into the nuanced interplay of factors influencing machine learning performance, including execution efficiency, ecosystem richness, and implementation ease. It also examines the impact of Just-In-Time (JIT) compilation in Julia, revealing significant performance enhancements in subsequent runs, which points to its potential in long-running or repetitive tasks. By providing a comprehensive analysis of the performance landscape across different programming languages and libraries, this study offers valuable insights for practitioners and researchers. It enables informed decision-making in selecting optimal tools and languages for specific machine learning applications, considering not only computational efficiency but also broader ecosystem factors and long-term maintainability. Ultimately, this research contributes to a more nuanced understanding of the performance dynamics in machine learning implementations, challenging preconceptions and providing a data-driven foundation for optimizing machine learning workflows across diverse computational environments. Diese Forschung untersucht die komplexe Beziehung zwischen Bibliotheksoptimierung und der Leistung von Algorithmen des maschinellen Lernens in Python, Java, C++ und Julia. Durch umfassendes Benchmarking weit verbreiteter Bibliotheken zeigt die Studie, dass die Effizienz von Bibliotheken oft die inhärenten Eigenschaften von Programmiersprachen übertrifft, wenn es um Ausführungsgeschwindigkeit, Genauigkeit und Energieverbrauch von Modellen des maschinellen Lernens geht. Die Ergebnisse stellen die herkömmliche Auffassung in Frage, dass kompilierte Sprachen bei Rechenaufgaben zwangsläufig interpretierte Sprachen übertreffen. Bemerkenswerterweise zeigen gut optimierte Python-Bibliotheken wie Scikit-learn in bestimmten Szenarien eine konkurrenzfähige und manchmal überlegene Leistung im Vergleich zu C++-Implementierungen. Dieser Paradigmenwechsel unterstreicht die entscheidende Bedeutung der Bibliotheksauswahl gegenüber der Sprachwahl bei der Optimierung von Workflows im maschinellen Lernen. Die Studie geht auf das nuancierte Zusammenspiel von Faktoren ein, die die Leistung des maschinellen Lernens beeinflussen, einschließlich Ausführungseffizienz, Reichhaltigkeit des Ökosystems und Implementierungsleichtigkeit. Sie untersucht auch den Einfluss der Just-In-Time (JIT) Kompilierung in Julia und zeigt signifikante Leistungsverbesserungen bei nachfolgenden Ausführungen, was auf ihr Potenzial bei lang andauernden oder sich wiederholenden Aufgaben hinweist. Durch die Bereitstellung einer umfassenden Analyse der Leistungslandschaft über verschiedene Programmiersprachen und Bibliotheken bietet diese Studie wertvolle Einblicke für Praktiker und Forscher. Sie ermöglicht fundierte Entscheidungen bei der Auswahl optimaler Werkzeuge und Sprachen für spezifische Anwendungen des maschinellen Lernens, wobei nicht nur die rechnerische Effizienz, sondern auch breitere Ökosystemfaktoren und langfristige Wartbarkeit berücksichtigt werden. Letztendlich trägt diese Forschung zu einem nuancierteren Verständnis der Leistungsdynamik in Implementierungen des maschinellen Lernens bei, stellt Vorannahmen in Frage und liefert eine datengetriebene Grundlage für die Optimierung von Workflows des maschinellen Lernens in verschiedenen Rechenumgebungen.