Die 5 besten Programmiersprachen für maschinelles Lernen (KI).

Für diejenigen, die gerade erst mit maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) beginnen, kann es schwierig sein, sich zu entscheiden, wo sie anfangen sollen. Selbst diejenigen, die bereits in diesem Bereich tätig sind, können sich fragen, welche Programmiersprache für maschinelles Lernen die beste ist. Und da über 700 verschiedene Programmiersprachen weit verbreitet sind, wird es noch schwieriger, sich für die beste für eine Aufgabe zu entscheiden.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, die Computersystemen hilft, automatisch zu lernen und Vorhersagen auf der Grundlage von eingegebenen Datensätzen zu treffen. Beispielsweise ist ein maschinelles Lernsystem möglicherweise nicht explizit darauf programmiert, den Unterschied zwischen einem Hund und einer Katze zu erkennen, aber es lernt die Unterscheidung ganz von selbst, indem es anhand großer Datenmengen trainiert. Das Ziel maschineller Lernsysteme besteht darin, einen Punkt zu erreichen, an dem sie ohne menschliches Eingreifen automatisch lernen und anschließend Aktionen ausführen können.

Die Anwendungsfälle für ein maschinelles Lernsystem bestimmen den Grad der erforderlichen Programmierkenntnisse. Wenn Sie maschinelles Lernen zur Lösung realer Geschäftsprobleme nutzen möchten, benötigen Sie Programmierkenntnisse. Wenn Sie jedoch nur die Konzepte des maschinellen Lernens erlernen möchten, benötigen Sie wahrscheinlich nur Mathematik- und Statistikkenntnisse. Um diese Modelle zu implementieren, müssen Sie die Grundlagen der Programmierung, Algorithmen, Datenstrukturen, Speicherverwaltung und Logik verstehen.

Es gibt viele Bibliotheken für maschinelles Lernen mit verschiedenen Programmiersprachen, die den Einstieg in grundlegende Programmiersprachen erleichtern.

Hier sind die 5 besten Programmiersprachen für maschinelles Lernen (KI):

1. Python

Python ist mit Abstand die beliebteste und beste Sprache für maschinelles Lernen. Über 60 % der Entwickler für maschinelles Lernen verwenden sie und priorisieren sie für die Entwicklung. Es gibt einige Schlüsselaspekte, die Python so attraktiv machen. Zum einen ist es leicht zu erlernen, was für diejenigen, die mit maschinellem Lernen beginnen möchten, von entscheidender Bedeutung ist. Es ist außerdem skalierbar und Open Source.

Python ist aufgrund seines umfangreichen Bibliotheksökosystems, das viele verschiedene Bibliotheken zur Handhabung, Transformation und Verarbeitung von Daten bietet, die erste Wahl für diejenigen, die Aufgaben im Bereich Datenanalyse, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und KI ausführen möchten. Die integrierten Bibliotheken und Pakete stellen Basiscode zur Unterstützung von Ingenieuren für maschinelles Lernen bereit und sind für fast jede Aufgabe verfügbar. Darüber hinaus haben die Bibliotheken und Pakete eine Lernkurve von Null, was bedeutet, dass Sie sofort loslegen können, sobald Sie die Grundlagen der Python-Programmierung erlernt haben.

Zu den Top-Bibliotheken für Python gehören Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn und Sci-Kit Learn.

Die Programmiersprache für maschinelles Lernen wird von einigen der führenden Unternehmen der Welt verwendet, darunter Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber und Amazon.

Hier sind einige der Hauptvorteile von Python:

• Umfangreiche Bibliothekssammlung

• Einfach zu bedienen und Open Source

• Lesbarkeit des Codes

• Flexibilität

2. R-Programmiersprache

Eine weitere der besten Programmiersprachen für maschinelles Lernen und KI ist die Programmiersprache R, die sowohl von Nicht-Programmierern als auch von Programmierern verwendet werden kann. Nicht-Programmierer wie Data Miner, Datenanalysten und Statistiker finden viele Einsatzmöglichkeiten für R.

R ist die erste Wahl für die Verarbeitung großer Zahlen und die bevorzugte Sprache für Anwendungen des maschinellen Lernens, die viele statistische Daten verwenden. Mit seinen benutzerfreundlichen IDEs und Tools können Sie Diagramme zeichnen und Bibliotheken verwalten. Es bietet außerdem eine Vielzahl von Tools zum Trainieren und Bewerten von Algorithmen für maschinelles Lernen zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse.

R wird häufig in den Bereichen Bioingenieurwesen und biomedizinische Statistik verwendet, ist aber auch für die Implementierung von maschinellem Lernen wie Klassifizierung, Regression und Entscheidungsbaumbildung beliebt. Einige der Bibliotheken für R umfassen CARET für die Arbeit mit Klassifizierungs- und Regressionsproblemen sowie PARTY und rpart für die Erstellung von Datenpartitionen.

Hier sind einige der Hauptvorteile von R:

• Open-Source-Programmiersprache

• Bietet eine breite Palette maschineller Lerntechniken

• Einfacher Programmierstil

• Hochflexibel und plattformübergreifend kompatibel

3. Javac

Java ist eine weitere der bekanntesten Programmiersprachen für maschinelles Lernen und hat in der Branche einen starken Einfluss. Es ist besonders beliebt bei Ingenieuren für maschinelles Lernen, die über einen Java-Entwicklungshintergrund verfügen, da sie keine neue Programmiersprache wie Python oder R erlernen müssen, um Modelle für maschinelles Lernen zu implementieren.

Ein weiterer wichtiger Aspekt von Java besteht darin, dass viele Organisationen bereits über große Java-Codebasen verfügen und viele Open-Source-Tools für die Verarbeitung großer Datenmengen in der Sprache geschrieben sind. Dies erleichtert Ingenieuren des maschinellen Lernens die Integration von Projekten in vorhandene Code-Repositorys.

Java verfügt über eine Reihe von Funktionen, die es zu einer guten Wahl machen, wie z. B. Benutzerfreundlichkeit, bessere Benutzerinteraktion, Paketdienste, einfaches Debuggen und grafische Darstellung von Daten. Es verfügt über eine breite Palette von Bibliotheken von Drittanbietern für maschinelles Lernen, wie z. B. JavaML, eine integrierte Bibliothek für maschinelles Lernen, die eine Sammlung von in Java implementierten Algorithmen bereitstellt.

Zu den wichtigsten mit Java verbundenen Bibliotheken gehören Weka, JavaML, Deeplearning4j und ELKI. Es umfasst auch Java Virtual Machine, eine der besten Plattformen für maschinelles Lernen, da sie es Ingenieuren ermöglicht, denselben Code auf mehreren Plattformen zu schreiben.

Hier sind einige der Hauptvorteile von Java:

• Viele Bibliotheken von Drittanbietern für ML

• Skalierbarkeit

• Java virtuelle Maschine

• Einfach für Ingenieure mit Java-Entwicklungshintergrund

4. Julia

Als leistungsstarke, universelle dynamische Programmiersprache hat sich Julia zu einem potenziellen Konkurrenten für Python und R entwickelt. Sie bietet viele großartige Funktionen ausschließlich für maschinelles Lernen und ist gleichzeitig eine Allzwecksprache für die Entwicklung einer breiten Palette von Programmiersprachen Aufgrund seines breiten Anwendungsspektrums eignet es sich am besten für leistungsstarke numerische Analysen und Computerwissenschaften.

Julia unterstützt alle Arten von Hardware, wie etwa TPUs und GPUs, und wird von großen Unternehmen wie Apple, Oracle, Disney und der NASA verwendet.

Die Sprache für maschinelles Lernen wurde speziell für die Implementierung grundlegender mathematischer und wissenschaftlicher Abfragen entwickelt, aus denen viele Algorithmen für maschinelles Lernen bestehen. Sein Code ist universell ausführbar und skalierbar, was für Ingenieure des maschinellen Lernens von grundlegender Bedeutung ist.

Hier sind einige der Hauptvorteile von Julia:

• Universell einsetzbar

• Skalierbar

• Unterstützung für Editoren wie Emacs und VIM

• Viele vorherrschende Funktionen exklusiv für ML

5. LISPELN

Den Abschluss unserer Liste der 5 besten Programmiersprachen für maschinelles Lernen (KI) bildet LISP, die zweitälteste heute noch verwendete Programmiersprache. Es wurde hauptsächlich für KI-fokussierte Anwendungen entwickelt.

Die Programmiersprache hat zur Entwicklung verschiedener anderer Sprachen wie Python, Julia und Java geführt. Es bietet außerdem die Möglichkeit, Code in mehr als 30 Programmiersprachen zu programmieren, zu kompilieren und auszuführen. LISP gilt als hocheffiziente und flexible Sprache für maschinelles Lernen zur Lösung spezifischer Aufgaben, da es sich an die Lösung anpasst, für die ein Programmierer codiert, wodurch es sich von einigen anderen Top-Sprachen abhebt.

In der heutigen Welt wird LISP häufig für induktive Logikprobleme und maschinelles Lernen verwendet. Es ist weithin bekannt für die Entwicklung des allerersten KI-Chatbots und kann auch heute noch zur Entwicklung von Chatbots für Branchen wie den E-Commerce eingesetzt werden.

Hier sind einige der Hauptfunktionen von LISP:

• Rapid-Prototyping-Fähigkeiten

• Flexibel und hocheffizient

• Passt sich an Lösungen an, für die Programmierer programmieren

• Unterstützung für symbolische Ausdrücke