5 أفضل لغات برمجة للتعلم الآلي

يجب تقييم لغة التعلم الآلي كجزء من النظام البيئي: المكتبات، وأهداف النشر، والأداء العددي، وأدوات المطور، والمهارات الموجودة في الفريق أمور أكثر أهمية من بناء الجملة وحده. تستخدم معظم الأنظمة الإنتاجية أكثر من لغة واحدة عبر البحث، والتدريب، والخدمة، وتكامل التطبيق.

यह قائمة الأولويات للغات ذات النظم البيئية النشطة للتعلم الآلي والأدوار العملية في المشاريع الحالية. يبقى بايثون النقطة الأساسية للبدء، ولكن R وJulia وC++ وJava حلول لمشاكل قد لا يتعامل بايثون معها بشكل جيد.

أفضل لغات البرمجة للتعلم الآلي مقارنة

5 أفضل لغات برمجة للتعلم الآلي

1. Python

بايثون هو الواجهة القياسية للتعلم الآلي الحديث لأنه يجمع بين 코드 قابل للقراءة ومكتبات عميقة لتحضير البيانات، والنمذجة، والتقييم، والتصوير، والخدمة. يمكن للمحققين الانتقال من الملاحظات إلى واجهات برمجة التطبيقات التي تواجه الإنتاج بدون تغيير في سير العمل المفاهيمي.

زمن تشغيله ليس الأسرع لكل مهمة، ولكن العمليات الحرجة للأداء يتم تنفيذها بشكل شائع في مكتبات مجمعة تحت بايثون. المخاطرة الأكبر هي تعقيد الإعتماد والبيئة، مما يتطلب تغليفًا متميزًا واختبارات ومراقبة إصدار.

زيارة بايثون

2. R

R قوي بشكل خاص للتحليل الإحصائي، ونمذجة الاستكشاف، والبحث القابل للتكرار. يغطي نظام حزمة الإحصاء الكلاسيكي، والتنبؤ، والإحصاء الحيوي، والأساليب التحليلية المتخصصة، بينما تساعد الملاحظات وأدوات التقارير على ربط الشفرة بسرد موثوق.

نادرًا ما يتم اختياره كاللغة الرئيسية للخلفيات التطبيقية أو الخدمات الإنتاجية الكبيرة. غالبًا ما يرتبط الفريق R مع بايثون، أو SQL، أو طبقة خدمة عندما تحتاج النماذج إلى الانتقال من التحليل إلى المنتجات التشغيلية.

زيارة R

3. Julia

Julia مصممة لدمج البرمجة التفاعلية مع الأداء القريب من لغات التجميع. وهي جذابة للتعلم الآلي العلمي، والتحسين، والتحاكي، والأساليب العددية المخصصة حيث يريد الباحثون التعبير عن الخوارزميات مباشرة بدون إعادة كتابة المسار الساخن بلغة أخرى.

نظام البيئة أصغر من نظام بايثون، وتنوع نضج الحزمة حسب المجال. من الأفضل تبنيها حيث يوفر نموذج الأداء أو أدوات العلمية ميزة ملموسة، وليس ببساطة كبديل للركنة المثبتة.

زيارة Julia

4. C++

C++ هو مركزي للبنية التحتية لعدة إطارات للتعلم الآلي واختيار عملي للاستدلال المنخفض والأنظمة المدمجة، والروبوتات، والمشغلين المخصصين. يوفر التحكم المباشر في الذاكرة، والتوازي، وواجهات الأجهزة عندما يهم الأداء المتوقع.

يزيد ذلك من تكاليف التطوير وأمانه. يجب ألا يبني معظم الفرق تجارب روتينية في C++; من الأفضل استخدامه لمكونات حساسة للأداء مع اختبارات صارمة وواجهة أعلى لمطوري التطبيقات أو الباحثين.

زيارة C++

5. Java

يظل Java ذا صلة عندما يجب أن يلائم التعلم الآلي إلى مجال JVM موجود. يدعمه بنية خدمة ناضجة، وأدوات قوية، ونشر متوقع، وتكامل وثيق مع منصات مثل Apache Spark ونظم البيانات المؤسسية.

حافة البحث عن النماذج عادة ما تظهر في بايثون أولاً، لذلك غالبًا ما يستخدم فرق Java لتدريب النماذج في مكان آخر واستهلاك خدمات أو خدمات الاستدلال المصدّرة. وهو أقوى كلغة تكامل إنتاجية وليس كبيئة افتراضية للتعامل مع архитكتур جديدة.

زيارة Java

أفكار نهائية حول لغات البرمجة للتعلم الآلي

بايثون هو أفضل افتراضية لأغلب الفرق لأنه يغطي نظام بيئي يمتد من عمل البيانات إلى نمذجة وتنفيذ. R هو مساحة إحصائية أقوى، بينما Julia هو جذاب للعمل العلمي والعددي.

اختر C++ عندما يبرر الزمن المنخفض أو التحكم في الذاكرة أو واجهات الأجهزة العبء الهندسي الإضافي، و Java عندما يجب أن يلائم النماذج بشكل نظيف مع بيئة إنتاجية مركزية على JVM. الهيكل الصحيح يستخدم غالبًا لغات متعددة بدلاً من إجبار لغة واحدة في كل طبقة.