5 най-добри езика за програмиране с машинно обучение (AI).

За тези, които тепърва започват с машинното обучение (ML) и изкуствения интелект (AI), може да е трудно да решат откъде да започнат. Дори тези, които вече са ангажирани в тази област, могат да се чудят кой програмен език за машинно обучение е най-добрият. И с над 700 различни езика за програмиране, които се използват широко, става още по-трудно да се реши най-добрият за дадена задача.

Какво е машинно обучение?

Машинното обучение е подмножество от изкуствен интелект, което помага на компютърните системи автоматично да учат и да правят прогнози въз основа на подадени набори от данни. Например, система за машинно обучение може да не е изрично програмирана да прави разлика между куче и котка, но тя се научава как да разграничава сама, като се обучава върху големи извадки от данни. Целта на системите за машинно обучение е да достигнат точка, в която те могат автоматично да учат без човешка намеса и впоследствие да извършват действия.

Случаите на използване на система за машинно обучение диктуват необходимото ниво на познания по програмиране. Ако искате да използвате машинно обучение за решаване на бизнес проблеми от реалния свят, ще ви трябва опит в програмирането. Но ако искате просто да научите концепциите за машинно обучение, вероятно ще ви трябват само знания по математика и статистика. За да приложите тези модели, ще трябва да разберете основите на програмирането, алгоритмите, структурите от данни, управлението на паметта и логиката.

Има много библиотеки за машинно обучение с различни езици за програмиране, което улеснява започването с основни езици за програмиране.

Ето 5-те най-добри програмни езика за машинно обучение (AI):

1. Питон 

Python е най-популярният и най-добрият език за машинно обучение, като над 60% от разработчиците на машинно обучение го използват и го приоритизират за разработка. Има няколко ключови аспекта, които правят Python толкова привлекателен. От една страна, той е лесен за научаване, което е от решаващо значение за тези, които искат да започнат с машинно обучение. Освен това е мащабируем и с отворен код.

Python е най-добрият избор за тези, които искат да изпълняват задачи, включващи анализ на данни, наука за данни, машинно обучение и AI поради огромната си библиотечна екосистема, която предлага много различни библиотеки за обработка, трансформиране и обработка на данни. Вградените библиотеки и пакети предоставят код на базово ниво, за да помогнат на инженерите за машинно обучение, и са достъпни за почти всяка задача. Освен това библиотеките и пакетите имат нулева крива на обучение, което означава, че след като научите основите на програмирането на Python, сте готови да започнете.

Някои от най-добрите библиотеки за Python включват Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn и sci-kit Learn.

Езикът за програмиране с машинно обучение се използва от някои от водещите компании в света, включително Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber и Amazon.

Ето някои от основните предимства на Python:

• Обширна колекция от библиотеки

• Лесен за използване и с отворен код

• Четливост на кода

• Гъвкавост

2. R ​​Език за програмиране

Друг един от най-добрите езици за машинно обучение и AI програмиране е езикът за програмиране R, който може да се използва както от програмисти, така и от програмисти. Непрограмисти като копачи на данни, анализатори на данни и статистици намират много приложения за R.

R е най-добрият избор за обработка на големи числа и е основният език за приложения за машинно обучение, които използват много статистически данни. Неговите удобни за потребителя IDE и инструменти ви позволяват да рисувате графики и да управлявате библиотеки. Той също така предоставя различни инструменти за обучение и оценка на алгоритми за машинно обучение за прогнозиране на бъдещи събития.

R се използва широко в областта на биоинженерството и биомедицинската статистика, но също така е популярен за прилагане на машинно обучение като класификация, регресия и формиране на дърво на решения. Някои от библиотеките за R включват CARET за работа с проблеми с класификация и регресия и PARTY и rpart за създаване на дялове на данни.

Ето някои от основните предимства на R:

• Език за програмиране с отворен код

• Предоставя широк набор от техники за машинно обучение

• Лесен стил на програмиране

• Изключително гъвкав и съвместим с различни платформи

3. Ява

Друг един от най-известните езици за програмиране за машинно обучение, Java има силна власт в индустрията. Той е особено популярен сред инженерите за машинно обучение, които имат опит в разработката на Java, тъй като не е необходимо да учат нов език за програмиране като Python или R, за да внедрят модели за машинно обучение.

Друг ключов аспект на Java е, че много организации вече притежават големи кодови бази на Java и много инструменти с отворен код за обработка на големи данни са написани на езика. Това улеснява инженерите по машинно обучение да интегрират проекти със съществуващи хранилища на кодове.

Java включва набор от функции, които я правят чудесен избор, като лекота на използване, по-добро взаимодействие с потребителя, пакетни услуги, лесно отстраняване на грешки и графично представяне на данни. Той разполага с широк набор от библиотеки на трети страни за машинно обучение, като JavaML, която е вградена библиотека за машинно обучение, която предоставя колекция от алгоритми, внедрени в Java.

Някои от основните библиотеки, свързани с Java, включват Weka, JavaML, Deeplearning4j и ELKI. Той също така включва Java Virtual Machine, която е една от най-добрите платформи за машинно обучение, тъй като позволява на инженерите да пишат един и същ код на множество платформи.

Ето някои от основните предимства на Java:

• Много библиотеки на трети страни за ML

• скалируемост

• Java виртуална машина

• Лесно за инженери с опит в разработката на Java

4. Джулия

Високоефективен динамичен език за програмиране с общо предназначение, Julia се издигна до потенциален конкурент на Python и R. Той предлага много страхотни функции изключително за машинно обучение и въпреки че е език с общо предназначение за разработване на широка - набор от приложения, най-добре се използва за високопроизводителен числен анализ и компютърна наука.

Julia има поддръжка за всички видове хардуер, като TPU и GPU, и се използва от големи компании като Apple, Oracle, Disney и NASA.

Езикът за машинно обучение е специално проектиран за прилагане на основни математически и научни заявки, които съставляват много алгоритми за машинно обучение. Неговият код е универсално изпълним и е мащабируем, което е фундаментално за инженерите по машинно обучение.

Ето някои от основните предимства на Julia:

• Универсално изпълним

• Scalable

• Поддръжка за редактори като Emacs и VIM

• Много преобладаващи функции изключително за ML

5.LISP 

Затваря нашия списък с 5-те най-добри програмни езика за машинно обучение (AI) LISP, който е вторият най-стар език за програмиране, който все още се използва днес. Той е разработен предимно за приложения, фокусирани върху AI.

Езикът за програмиране доведе до създаването на различни други езици като Python, Julia и Java. Освен това има способността да кодира, компилира и изпълнява код на повече от 30 езика за програмиране. LISP се счита за високоефективен и гъвкав език за машинно обучение за решаване на специфики, тъй като се адаптира към решението, за което програмистът кодира, което го отличава от някои от другите топ езици.

В днешния свят LISP често се използва за индуктивни логически проблеми и машинно обучение. Той е широко известен със създаването на първия по рода си AI chatbot и все още може да се използва днес за разработване на chatbots за индустрии като електронната търговия.

Ето някои от основните характеристики на LISP:

• Възможности за бързо създаване на прототипи

• Гъвкав и високоефективен

• Адаптира се към решенията, за които програмистите кодират

• Поддръжка на символни изрази