الذكاء الاصطناعي
ما هي أفضل لغة لتعلم الآلة؟ (%%currentmonth%% %%currentyear%%)
إذا كنت مجرد بدء في مجال تعلم الآلة (ML) ، أو إذا كنت تبحث في تحديث مهاراتك ، فقد تتساءل عن أي لغة هي الأفضل لاستخدامها. اختيار لغة تعلم الآلة المناسبة يمكن أن يكون صعبًا ، خاصة منذ أن هناك العديد من الخيارات الرائعة.
هناك أكثر من 700 لغة برمجة في الاستخدام الواسع ، وكل واحدة لها مزايا وعيوبها. إذا كنت مجرد بدء في مسيرتك المهنية كمهندس تعلم الآلة ، مع مرور الوقت ستكتشف أي لغات البرمجة هي الأفضل لمشاكل الأعمال الخاصة التي تحاول حلها.
قبل الغوص في أفضل لغات تعلم الآلة ، دعونا نستكشف المفهوم.
ما هو تعلم الآلة؟
بدون الدخول في التفاصيل ، تعلم الآلة هو جزء فرعي من الذكاء الاصطناعي الذي يوفر للنظم الحاسوبية القدرة على التعلم والتنبؤ تلقائيًا بناءً على البيانات. يمكن أن تختلف هذه التنبؤات بشكل كبير اعتمادًا على حالة الاستخدام المحددة.
في مجال تعلم الآلة ، لا يحتاج متخصص تعلم الآلة إلى كتابة جميع الخطوات اللازمة لحل مشكلة لأن الحاسوب قادر على “التعلم” من خلال تحليل الأنماط داخل البيانات. يمكن للنموذج بعد ذلك تعميم الأنماط على بيانات جديدة.
لمزيد من القراءة عن تعلم الآلة ، أوصي بقراءة مقالنا ” ما هو تعلم الآلة؟”
أكثر لغات تعلم الآلة شعبية: بايثون
قبل الغوص في لغات تعلم الآلة المختلفة ، من المهم الاعتراف بأن هناك لا يوجد “أفضل” لغة حقًا. كل واحدة لها مزايا وعيوبها وخصائصها الخاصة. يعتمد الأمر إلى حد كبير على ما تحاول بناءه و背景ك.
مع ذلك ، فإن أكثر لغات تعلم الآلة شعبية ، بدون شك ، هي بايثون. يعتمد حوالي 57٪ من علماء البيانات ومطوري تعلم الآلة على بايثون ، و 33٪ يفضلونها للتطوير.
تطورت إطارات بايثون بشكل كبير خلال السنوات القليلة الماضية ، مما زاد من قدراتها مع التعلم العميق. تم إصدار مكتبات رائعة مثل تينسور فلو وآخرون.
يستخدم أكثر من 8.2 مليون مطور في جميع أنحاء العالم بايثون للبرمجة ، وهناك سبب جيد لذلك. إنه خيار مفضل لتحليل البيانات وعلوم البيانات و تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي. يتيح نظام المكتبات الشاسع لممارسي تعلم الآلة الوصول إلى البيانات ومعالجتها و تحويلها ومعالجتها بسهولة. كما يوفر استقلالية المنصة وأقل تعقيدًا وسهولة قراءة أفضل.
توفر المكتبات والحزم الأساسية رمزًا أساسيًا ، مما يعني أن مهندسي تعلم الآلة لا يحتاجون إلى بدء الكتابة من الصفر. ونظرًا لأن تعلم الآلة يتطلب معالجة البيانات المستمرة ، فإن المكتبات والحزم المدمجة في بايثون تسهل معظم المهام. كل هذا يؤدي إلى تقليل وقت التطوير وتحسين الإنتاجية عند العمل مع تطبيقات تعلم الآلة المعقدة.
تفضل بعض أكبر الشركات التكنولوجية في العالم مثل جوجل وإنستجرام وفيسبوك ودروبوكس ونتفليكس ووالت ديزني ويوتيوب وأوبر وأمازون بايثون كلغة برمجة.
في حين أن بايثون يبرز بوضوح كأكثر لغة شعبية ، هناك العديد من اللغات الأخرى التي يجب مراعاتها. الخمسة الأوائل هم بايثون وآر وسي/سي++ وجافا وجافاسكريبت. يعتبر سي/سي++ عادةً المركز الثاني بعد بايثون. جافا قريبة ، وفي حين أن بايثون يُقارن غالبًا إلى آر ، فإنهم لا يتنافسون حقًا من حيث الشعبية. في الاستطلاعات التي تشمل علماء البيانات ، حقق آر عادةً أدنى نسبة استخدام إلى أولوية بين اللغات الخمس. يُوضع جافاسكريبت غالبًا في الطرف السفلي من القائمة.
في حين أنهم ليسوا شائعين مثل الأفضل ، هناك العديد من اللغات الأخرى التي يستخدمها ممارسو تعلم الآلة ويستحقون النظر ، مثل جوليا وسكالا وروبي وماتلاب وأوكتاف وساس.
اختيار اللغة بناءً على التطبيق الخاص بك
عند اختيار أفضل لغة لتعلم الآلة ، العامل الأكثر أهمية هو النظر في نوع المشروع الذي ستعمل عليه أو التطبيقات الخاصة بك.
إذا كنت تبحث في العمل على تحليل المشاعر ، فإن أفضل رهان لك سيكون على الأرجح بايثون أو آر ، بينما المناطق الأخرى مثل أمان الشبكة واكتشاف الاحتيال ستستفيد أكثر من جافا. واحد من الأسباب وراء هذا هو أن خوارزميات أمان الشبكة واكتشاف الاحتيال غالبًا ما تستخدمها المنظمات الكبيرة ، وهؤلاء هم عادةً نفس الأشخاص الذين يفضلون جافا لأفرقة التطوير الداخلية.
عندما يتعلق الأمر بمناطق أقل تركيزًا على الشركات مثل معالجة اللغة الطبيعية و تحليل المشاعر ، يوفر بايثون حلًا أسهل وأسرع لبناء الخوارزميات بفضل مجموعة مكتباته المتخصصة الكبيرة.
فيما يتعلق ب سي/سي++ ، غالبًا ما تستخدم لغة تعلم الآلة في الذكاء الاصطناعي في الألعاب وحركة الروبوت. توفر لغة تعلم الآلة مستوى عالٍ من التحكم والأداء والكفاءة نتيجة لمكتباتها المتقدمة.
تبدأ آر في الظهور في مجالات الهندسة الحيوية والبيولوجيا الحاسوبية ، وقد استخدمت منذ فترة طويلة في الإحصاءات الحيوية داخل وخارج الأكاديمية. ولكن إذا كنا نتحدث عن المطورين الجدد في علوم البيانات و تعلم الآلة ، فإن جافاسكريبت غالبًا ما تفضل.
اللغة ثانوية للمهارات
عند الدخول إلى عالم تعلم الآلة واختيار اللغة التي يجب استخدامها ، من المهم الاعتراف بأن اللغة التي تتعلمها ثانوية لتحقيق مفاهيم تعلم الآلة الأساسية. بمعنى آخر ، ستحتاج إلى تنمية مهارات تحليل البيانات الأساسية.
إذا لم تكن لديك معرفة أساسية بالإحصاءات والتعلم العميق والعمليات والنظم والتصميم ، فسي يكون من الصعب اختيار النماذج الصحيحة أو حل مشاكل تعلم الآلة المعقدة.
إذا كنت جديدًا في تحليل البيانات و تعلم الآلة ، فإن بايثون يجب أن يكون في أعلى قائمة أولوياتك. كما thảoنا ، بايثون 문법يًا بسيط وسهل التعلم أكثر من اللغات الأخرى. ولكن إذا كنت مطورًا متمرسًا مع سنوات من الخبرة تحت حزامك ، وخاصةً خبرة مع لغة معينة ، فقد يكون من الأفضل البقاء مع ما تعرفه بالفعل.
هناك بعض المهارات الأساسية لتعلم الآلة التي تجعل من السهل اختيار اللغة. بعض هذه المهارات تشمل مهارات الهندسة البرمجية وعلوم البيانات والتعلم العميق والبرمجة الديناميكية ومعالجة الصوت والفيديو.
إذا كان خلفيتك المهنية متورطًا بشكل كبير مع علوم البيانات ، فمن المحتمل أن يكون من الأفضل تحديد الأولوية لبايثون. لغة تعلم الآلة الأكثر شعبية متكاملة بشكل كبير مع علوم البيانات ، وهو السبب في أنها أصبحت لغة علماء البيانات المفضلة. ولكن إذا كان خلفيتك يتضمن تحليل البيانات والإحصاء ، فإن آر مصمم خصيصًا لك.
مطوري الواجهة الأمامية غالبًا ما لديهم خبرة موجودة مع جافاسكريبت ، مما يجعل من السهل توسيع استخدامها إلى تعلم الآلة. مهندسو الأجهزة والإلكترونيات غالبًا ما يختارون سي/سي++ على اللغات الأخرى وتجنب جافاسكريبت وجافا وآر.
اللغة الأقل شعبية ، جافا ، يفضلها مطورو تطبيقات سطح المكتب الأمامية نظرًا لэффективيتها مع التطبيقات الموجهة للمؤسسات. إذا كنت تعمل في شركة كبيرة ، قد ي告诉ك الشركة حتى أن تتعلم جافا. من غير المعتاد أن يختار المبتدئون في رحلة تعلم الآلة جافا بأنفسهم.
كما ترون من هذه المقالة ، هناك الكثير مما يدخل في اختيار أفضل لغة لتعلم الآلة. ليس الأمر بسيطًا مثل أن يكون هناك “أفضل” لغة. يعتمد الأمر كله على خبرتك و背景ك المهني وتطبيقاتك. ولكن اللغات الشهيرة مثل بايثون وسي++ وجافا وآر يجب دائمًا أن تُعتبر أولاً.
