5 parasta koneoppimisen (AI) ohjelmointikieltä

Niille, jotka ovat vasta aloittaneet koneoppimisen (ML) ja tekoälyn (AI), voi olla vaikea päättää, mistä aloittaa. Jokin alalla jo toimineet voivat pohtia, mikä koneoppimisohjelmointikieli on paras. Ja kun yli 700 eri ohjelmointikieltä on laajalti käytössä, on entistä vaikeampaa valita paras tehtävään.

Mikä on koneoppiminen?

Koneen oppiminen on tekoälyn osajoukko, joka auttaa tietokonejärjestelmiä automaattisesti oppimaan ja tekemään ennusteita syötettyjen tietosarjojen perusteella. Esimerkiksi koneoppimisjärjestelmää ei ehkä ole nimenomaisesti ohjelmoitu erottamaan koira ja kisso, mutta se oppii erottamaan itsensä toisistaan ​​harjoittelemalla suuria datanäytteitä. Koneoppimisjärjestelmien tavoitteena on saavuttaa piste, jossa ne voivat automaattisesti oppia ilman ihmisen väliintuloa ja sen jälkeen suorittaa toimia.

Koneoppimisjärjestelmän käyttötapaukset sanelevat tarvittavan ohjelmointitiedon tason. Jos haluat käyttää koneoppimista ratkaistaksesi todellisia yritysongelmia, tarvitset ohjelmointitaustan. Mutta jos haluat vain oppia koneoppimisen käsitteitä, tarvitset todennäköisesti vain matematiikkaa ja tilastotietoja. Näiden mallien toteuttamiseksi sinun on ymmärrettävä ohjelmoinnin, algoritmien, tietorakenteiden, muistinhallinnan ja logiikan perusteet.

On monia koneoppimiskirjastoja, joissa on eri ohjelmointikieliä, joten perusohjelmointikielten käytön aloittaminen on helppoa.

Tässä on viisi parasta koneoppimisen (AI) ohjelmointikieltä:

1. Python

Python on ylivoimaisesti suosituin ja paras koneoppimiskieli, ja yli 60 % koneoppimisen kehittäjistä käyttää ja priorisoi sitä kehittämisessä. On olemassa muutamia tärkeitä näkökohtia, jotka tekevät Pythonista niin houkuttelevan. Ensinnäkin se on helppo oppia, mikä on ratkaisevan tärkeää niille, jotka haluavat aloittaa koneoppimisen. Se on myös skaalautuva ja avoimen lähdekoodin.

Python on paras valinta niille, jotka haluavat suorittaa data-analytiikkaan, tietotieteeseen, koneoppimiseen ja tekoälyyn liittyviä tehtäviä, koska sen laaja kirjastoekosysteemi tarjoaa monia erilaisia ​​kirjastoja tietojen käsittelyyn, muuntamiseen ja käsittelyyn. Sisäänrakennetut kirjastot ja paketit tarjoavat perustason koodin auttamaan koneoppimisen insinöörejä, ja ne ovat saatavilla lähes jokaiseen tehtävään. Tämän lisäksi kirjastoissa ja paketeissa on nolla oppimiskäyrä, mikä tarkoittaa, että kun olet oppinut Python-ohjelmoinnin perusteet, olet valmis lähtemään.

Pythonin parhaita kirjastoja ovat Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn ja sci-kit Learn.

Koneoppimisohjelmointikieltä käyttävät eräät maailman huippuyritykset, kuten Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber ja Amazon.

Tässä on joitain Pythonin tärkeimmistä eduista:

• Laaja kokoelma kirjastoja

• Helppokäyttöinen ja avoimen lähdekoodin

• Koodin luettavuus

• Joustavuus

2. R Ohjelmointikieli

Toinen parhaista koneoppimisen ja tekoälyn ohjelmointikielistä on R-ohjelmointikieli, jota voivat käyttää sekä ei-ohjelmoijat että ohjelmoijat. Ei-ohjelmoijat, kuten tiedon louhinnat, data-analyytikot ja tilastotieteilijät, löytävät R:lle monia käyttötarkoituksia.

R on paras valinta suurten lukujen käsittelyyn, ja se on koneoppimissovelluksien suosituin kieli, jotka käyttävät paljon tilastotietoja. Sen käyttäjäystävällisten IDE:iden ja työkalujen avulla voit piirtää kaavioita ja hallita kirjastoja. Se tarjoaa myös erilaisia ​​työkaluja koneoppimisalgoritmien kouluttamiseen ja arvioimiseen tulevien tapahtumien ennustamista varten.

R:tä käytetään paljon biotekniikan ja biolääketieteen tilastojen aloilla, mutta se on myös suosittu koneoppimisen, kuten luokituksen, regression ja päätöspuun muodostamisen, toteuttamisessa. Joihinkin R:n kirjastoihin kuuluvat CARET luokittelu- ja regressioongelmien käsittelyyn sekä PARTY ja rpart tietoosioiden luomiseen.

Tässä on joitain R:n tärkeimmistä eduista:

• Avoimen lähdekoodin ohjelmointikieli

• Tarjoaa laajan valikoiman koneoppimistekniikoita

• Helppo ohjelmointityyli

• Erittäin joustava ja monikäyttöinen

3. Jaava

Toinen tunnetuimmista koneoppimisen ohjelmointikielistä, Javalla on vahva ote alaan. Se on erityisen suosittu koneoppimisen insinöörien keskuudessa, joilla on Java-kehitystausta, koska heidän ei tarvitse opetella uutta ohjelmointikieltä, kuten Python tai R, ottaakseen käyttöön koneoppimismalleja.

Toinen Java-avaintekijä on, että monilla organisaatioilla on jo suuret Java-koodikannat ja monet avoimen lähdekoodin työkalut big datan käsittelyyn on kirjoitettu tällä kielellä. Tämä helpottaa koneoppimisinsinöörien integrointia projekteihin olemassa oleviin koodivarastoihin.

Java sisältää joukon ominaisuuksia, jotka tekevät siitä erinomaisen valinnan, kuten helppokäyttöisyys, parempi käyttäjävuorovaikutus, pakettipalvelut, helppo virheenkorjaus ja tietojen graafinen esitys. Siinä on laaja valikoima kolmannen osapuolen kirjastoja koneoppimista varten, kuten JavaML, joka on sisäänrakennettu koneoppimiskirjasto, joka tarjoaa kokoelman Javaan toteutettuja algoritmeja.

Joitakin Javaan liittyviä pääkirjastoja ovat Weka, JavaML, Deeplearning4j ja ELKI. Se sisältää myös Java Virtual Machinen, joka on yksi parhaista koneoppimisen alustoista, koska sen avulla insinöörit voivat kirjoittaa saman koodin useille alustoille.

Tässä on joitain Javan tärkeimmistä eduista:

• Monet kolmannen osapuolen kirjastot ML:lle

• skaalautuvuus

• Java-virtuaalikone

• Helppo insinööreille, joilla on Java-kehitystausta

4. Julia

Suorituskykyinen, yleiskäyttöinen dynaaminen ohjelmointikieli Julia on noussut potentiaaliseksi kilpailijaksi Pythonille ja R:lle. Se tarjoaa monia hienoja ominaisuuksia yksinomaan koneoppimiseen, ja vaikka se on yleiskäyttöinen kieli laajan kielen kehittämiseen. -sovellusvalikoima, se soveltuu parhaiten korkean suorituskyvyn numeeriseen analyysiin ja laskennalliseen tieteeseen.

Julialla on tuki kaikentyyppisille laitteistoille, kuten TPU:ille ja GPU:ille, ja sitä käyttävät suuret yritykset, kuten Apple, Oracle, Disney ja NASA.

Koneoppimiskieli on suunniteltu erityisesti matematiikan ja tieteellisten peruskyselyiden toteuttamiseen, joista muodostuu monia koneoppimisalgoritmeja. Sen koodi on yleisesti suoritettava, ja se on skaalautuva, mikä on olennaista koneoppimisen insinööreille.

Tässä on joitain Julian tärkeimmistä eduista:

• Yleisesti suoritettava

• Skaalautuva

• Tuki editoreille, kuten Emacs ja VIM

• Monet hallitsevat ominaisuudet yksinomaan ML: lle

5. LISP

Lopuksi listamme viiden parhaan koneoppimisohjelmointikielen (AI) luettelosta on LISP, joka on toiseksi vanhin edelleen käytössä oleva ohjelmointikieli. Se on enimmäkseen kehitetty tekoälyyn keskittyviin sovelluksiin.

Ohjelmointikieli on johtanut useiden muiden kielten, kuten Python, Julia ja Java, luomiseen. Sillä on myös kyky koodata, kääntää ja ajaa koodia yli 30 ohjelmointikielellä. LISP:tä pidetään erittäin tehokkaana ja joustavana koneoppimiskielenä yksityiskohtien ratkaisemiseen, koska se mukautuu ohjelmoijan koodaamaan ratkaisuun, mikä erottaa sen muista huippukielistä.

Nykymaailmassa LISP:tä käytetään usein induktiiviseen logiikkaan ja koneoppimiseen. Se tunnetaan laajalti ensimmäisen AI-chatbotin luomisesta, ja sitä voidaan edelleen käyttää chatbottien kehittämiseen verkkokaupan kaltaisille aloille.

Tässä on joitain LISP:n pääominaisuuksia:

• Nopeat prototyyppiominaisuudet

• Joustava ja erittäin tehokas

• Mukautuu ohjelmoijien koodaamiin ratkaisuihin

• Tuki symbolisille ilmaisuille