5 Beste Programmiersprachen für Machine Learning (KI)

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

Was ist Machine Learning?

Machine Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, automatisch zu lernen und Vorhersagen auf der Grundlage von Datenmengen zu treffen. Zum Beispiel muss ein Machine-Learning-System nicht explizit programmiert werden, um den Unterschied zwischen einem Hund und einer Katze zu erkennen, sondern es lernt, wie es selbst durch das Training mit großen Datenmengen unterscheiden kann. Das Ziel von Machine-Learning-Systemen ist es, einen Punkt zu erreichen, an dem sie automatisch lernen können, ohne menschliche Intervention, und anschließend Aktionen ausführen.

Die Anwendungsfälle für ein Machine-Learning-System bestimmen das Maß an Programmierkenntnissen, das benötigt wird. Wenn Sie Machine Learning verwenden möchten, um reale Geschäftsprobleme zu lösen, benötigen Sie eine Programmierkenntnis. Wenn Sie jedoch nur die Konzepte von Machine Learning lernen möchten, benötigen Sie wahrscheinlich nur mathematische und statistische Kenntnisse. Um diese Modelle umzusetzen, müssen Sie die Grundlagen der Programmierung, Algorithmen, Datenstrukturen, Speicherverwaltung und Logik verstehen.

Es gibt viele Machine-Learning-Bibliotheken mit verschiedenen Programmiersprachen, was es einfach macht, mit grundlegenden Programmiersprachen zu beginnen.

Hier sind die 5 besten Machine-Learning-(KI)-Programmiersprachen:

1. Python

Python ist bei weitem die beliebteste und beste Machine-Learning-Sprache, mit über 60% der Machine-Learning-Entwickler, die sie verwenden und priorisieren. Es gibt einige Schlüsselfaktoren, die Python so attraktiv machen. Einerseits ist es leicht zu lernen, was für diejenigen, die mit Machine Learning beginnen, entscheidend ist. Es ist auch skalierbar und Open-Source.

Python ist die erste Wahl für diejenigen, die Aufgaben im Bereich Datenanalyse, Data Science, Machine Learning und KI durchführen möchten, da es ein umfangreiches Bibliothek-Ökosystem bietet, das viele verschiedene Bibliotheken zur Verfügung stellt, um Daten zu bearbeiten, zu transformieren und zu verarbeiten. Die integrierten Bibliotheken und Pakete bieten Basiscode, um Machine-Learning-Ingenieuren zu helfen, und sie sind für fast jede Aufgabe verfügbar. Darüber hinaus haben die Bibliotheken und Pakete eine Null-Lernkurve, was bedeutet, dass Sie, sobald Sie die Grundlagen der Python-Programmierung gelernt haben, bereit sind, loszulegen.

Einige der Top-Bibliotheken für Python sind Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn und sci-kit Learn.

Die Machine-Learning-Programmiersprache wird von einigen der Top-Unternehmen der Welt verwendet, einschließlich Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber und Amazon.

Hier sind einige der Hauptvorteile von Python:

• Umfangreiche Sammlung von Bibliotheken

• Einfach zu verwenden und Open-Source

• Lesbarkeit des Codes

• Flexibilität

2. R-Programmiersprache

Eine weitere der Top-Machine-Learning- und KI-Programmiersprachen ist die R-Programmiersprache, die von Nicht-Programmierern und Programmierern gleichermaßen verwendet werden kann. Nicht-Programmierer wie Data-Miner, Data-Analysten und Statistiker finden viele Verwendungszwecke für R.

R ist die erste Wahl für die Verarbeitung großer Zahlenmengen und ist die bevorzugte Sprache für Machine-Learning-Anwendungen, die viele statistische Daten verwenden. Die benutzerfreundlichen IDEs und Tools ermöglichen es Ihnen, Grafiken zu erstellen und Bibliotheken zu verwalten. Es bietet auch eine Vielzahl von Tools, um Machine-Learning-Algorithmen zu trainieren und zu bewerten, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen.

R wird häufig in den Bereichen Bioingenieurwesen und biomedizinische Statistik verwendet, aber es ist auch beliebt für die Implementierung von Machine Learning wie Klassifizierung, Regression und Entscheidungsbaum-Formation. Einige der Bibliotheken für R sind CARET für die Arbeit mit Klassifizierungs- und Regressionsproblemen und PARTY und rpart für die Erstellung von Datenpartitionen.

Hier sind einige der Hauptvorteile von R:

• Open-Source-Programmiersprache

• Bietet eine breite Palette von Machine-Learning-Techniken

• Einfache Programmierweise

• Sehr flexibel und plattformübergreifend kompatibel

3. Java

Eine weitere der bekanntesten Programmiersprachen für Machine Learning, Java, hat eine starke Position in der Branche. Es ist besonders beliebt bei Machine-Learning-Ingenieuren, die bereits eine Java-Entwickler-Hintergrund haben, da sie nicht eine neue Programmiersprache wie Python oder R lernen müssen, um Machine-Learning-Modelle umzusetzen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt von Java ist, dass viele Organisationen bereits große Java-Codebasen besitzen und viele Open-Source-Tools für Big-Data-Verarbeitung in dieser Sprache geschrieben sind. Dies macht es einfacher für Machine-Learning-Ingenieure, Projekte mit bestehenden Code-Repositorys zu integrieren.

Java bietet eine Vielzahl von Funktionen, die es zu einer großartigen Wahl machen, wie z.B. Einfachheit, bessere Benutzerinteraktion, Paketdienste, einfache Fehlersuche und grafische Darstellung von Daten. Es hat eine breite Palette von Drittanbieter-Bibliotheken für Machine Learning, wie z.B. JavaML, das eine in Java implementierte Machine-Learning-Bibliothek ist, die eine Sammlung von Algorithmen bietet.

Einige der wichtigsten Bibliotheken, die mit Java verbunden sind, sind Weka, JavaML, Deeplearning4j und ELKI. Es bietet auch die Java Virtual Machine, die eine der besten Plattformen für Machine Learning ist, da sie es Ingenieuren ermöglicht, denselben Code auf mehreren Plattformen zu schreiben.

Hier sind einige der Hauptvorteile von Java:

• Viele Drittanbieter-Bibliotheken für ML

• Skalierbarkeit

• Java Virtual Machine

• Einfach für Ingenieure mit Java-Entwickler-Hintergrund

4. Julia

Eine Hochleistungs-, allgemeine dynamische Programmiersprache, Julia, ist zu einem potenziellen Konkurrenten für Python und R aufgestiegen. Es bietet viele großartige Funktionen exklusiv für Machine Learning und ist, obwohl es eine allgemeine Programmiersprache für die Entwicklung einer Vielzahl von Anwendungen ist, am besten für Hochleistungs-Nummerikanalyse und computergestützte Wissenschaft geeignet.

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

Die Machine-Learning-Sprache wurde speziell für die Implementierung von Grundrechenarten und wissenschaftlichen Abfragen entwickelt, die viele Machine-Learning-Algorithmen ausmachen. Der Code ist universell ausführbar und es ist skalierbar, was für Machine-Learning-Ingenieure grundlegend ist.

Hier sind einige der Hauptvorteile von Julia:

• Universell ausführbar

• Skalierbar

• Unterstützung für Editoren wie Emacs und VIM

• Viele vorherrschende Funktionen exklusiv für ML

5. LISP

Unsere Liste der 5 besten Machine-Learning-(KI)-Programmiersprachen schließt mit LISP, der zweitältesten noch verwendeten Programmiersprache, ab. Es ist hauptsächlich für AI-fokussierte Anwendungen entwickelt worden.

Die Programmiersprache hat zur Entwicklung von verschiedenen anderen Sprachen wie Python, Julia und Java geführt. Es hat auch die Fähigkeit, Code zu schreiben, zu kompilieren und in über 30 Programmiersprachen auszuführen. LISP gilt als sehr effiziente und flexible Machine-Learning-Sprache für die Lösung spezifischer Probleme, da es sich an die Lösung anpasst, die ein Programmierer codiert, was es von einigen der anderen Top-Sprachen abhebt.

Heute wird LISP häufig für induktive Logikprobleme und Machine Learning verwendet. Es ist bekannt für die Entwicklung des ersten AI-Chatbots und kann noch heute für die Entwicklung von Chatbots für Branchen wie den E-Commerce verwendet werden.

Hier sind einige der Hauptfunktionen von LISP:

• Schnelle Prototyping-Fähigkeiten

• Flexibel und sehr effizient

• Passt sich an die Lösungen an, die Programmierer codieren

• Unterstützung für symbolische Ausdrücke