ืืื ื ืืืืืืชืืช
ืืื ืืฉืคื ืืืืื ืืืืชืจ ืืืืืืช ืืืื ื? (%%currentmonth%% %%currentyear%%)
אם אתה מתחיל רק עכשיו בתחום למידת מכונה (ML), או אם אתה מחפש לרענן את הכישורים שלך, אתה עשוי לשאול מהי השפה הטובה ביותר להשתמש בה. בחירת השפה הנכונה ללמידת מכונה יכולה להיות קשה, במיוחד מכיוון שיש כל כך הרבה אפשרויות מעולות.
ישנן 700+ שפות תכנות בשימוש נרחב, ולכל אחת יש את היתרונות והחסרונות שלה. אם אתה מתחיל את הקריירה שלך כמהנדס למידת מכונה, עם הזמן תגלה אילו שפות תכנות הן הטובות ביותר עבור הבעיות העסקיות הספציפיות שאתה מנסה לפתור.
לפני שנצלול לתוך השפות הטובות ביותר ללמידת מכונה, בואו נחקור את המושג.
מהי למידת מכונה?
בלי להיכנס לפרטים רבים מדי, למידת מכונה היא תת-קבוצה של בינה מלאכותית שמעניקה למערכות מחשב היכולת ללמוד אוטומטית ולבצע ניבויים על בסיס נתונים. הניבויים האלה יכולים להשתנות במידה ניכרת בהתאם למקרה השימוש הספציפי.
בתחום למידת מכונה, מומחה למידת מכונה לא צריך לכתוב את כל הצעדים הנחוצים כדי לפתור בעיה, מכיוון שהמחשב מסוגל ל”למוד” על ידי ניתוח תבניות בתוך הנתונים. המודל יכול אז לכלל את התבניות לנתונים חדשים.
לקריאה נוספת על למידת מכונה, אני ממליץ לך להציץ במאמר שלנו “מהי למידת מכונה?”
השפה הפופולרית ביותר ללמידת מכונה: פייתון
לפני שנצלול לתוך השפות השונות של למידת מכונה, חשוב להכיר בכך שאין באמת “שפה הטובה ביותר”. לכל אחת יש את היתרונות, החסרונות והיכולות הספציפיות שלה. זה תלוי במה אתה מנסה לבנות וברקע שלך.
עם זאת, השפה הפופולרית ביותר ללמידת מכונה, ללא ספק, היא פייתון. סביב 57% ממדעני הנתונים ומפתחי למידת מכונה סומכים על פייתון, ו-33% מעדיפים אותה לפיתוח.
פריימוורקים של פייתון התפתחו מאוד במהלך השנים האחרונות, מה שהגדיל את היכולות שלו עם למידה עמוקה. היה שחרור של ספריות עליונות כמו TensorFlow ואחרות.
מעל 8.2 מיליון מפתחים ברחבי העולם סומכים על פייתון לצורך קידוד, ויש סיבה טובה לכך. זוהי בחירה מועדפת עבור ניתוח נתונים, מדע נתונים, למידת מכונה ובינה מלאכותית. האקוסיסטם הספרייה העצום שלה מאפשר למומחים ללמידת מכונה לגשת, לטפל, לשנות ולעבד נתונים בקלות. היא גם מציעה עצמאות פלטפורמה, פחות מורכבות וקריאות טובה יותר.
הספריות והחבילות המובנות מספקות קוד בסיס, מה שאומר שמהנדסי למידת מכונה אינם צריכים להתחיל לכתוב מאפס. ומכיוון שלמידת מכונה דורשת עיבוד נתונים רציף, הספריות והחבילות המובנות של פייתון עוזרות עם כמעט כל משימה. הדבר הזה מוביל להפחתה בזמן פיתוח ושיפור בפרודוקטיביות כאשר עובדים עם יישומים מורכבים של למידת מכונה.
חלק מהענקים הטכנולוגיים הגדולים בעולם, כמו Google, Instagram, Facebook, Dropbox, Netflix, Walt Disney, YouTube, Uber ו-Amazon, מעדיפים את פייתון כשפת תכנות.
בעוד שפייתון בולטת באופן ברור כשפה הפופולרית ביותר, ישנן אחרות שצריכות להילקח בחשבון. החמישה המובילים הם פייתון, R, C/C++, Java ו-JavaScript. השנייה בטיבה לפייתון היא בדרך כלל C/C++. Java קרובה מאחור, ובעוד שפייתון משוואת ל-R, הן לא מתחרות במונחים של פופולריות. בסקרים המערבים מדעני נתונים, R השיגה לעיתים קרובות את היחס הנמוך ביותר של קביעת עדיפויות-לשימוש בין החמש שפות. JavaScript מוצבת לעיתים קרובות בקצה התחתון של הרשימה.
בעוד שאינן פופולריות כמו חמש הראשונות, ישנן שפות אחרות שמומחים ללמידת מכונה משתמשים בהן ושוות התייחסות, כמו Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave ו-SAS.
בחירה על בסיס היישום שלך
כאשר בוחרים את השפה הטובה ביותר ללמידת מכונה, הגורם החשוב ביותר הוא להתייחס לסוג הפרויקט שתעבוד עליו, או ליישומים הספציפיים שלך.
אם אתה מחפש לעבוד על ניתוח רגשות, הבחירה הטובה ביותר תהיה כנראה פייתון או R, בעוד שתחומים אחרים כמו אבטחת רשת וגילוי הונאה יועילו יותר מ-Java. אחד הסיבות לכך הוא שאלגוריתמים לאבטחת רשת וגילוי הונאה משמשים לעיתים קרובות על ידי ארגונים גדולים, ואלו הם אותם ארגונים שבהם Java מועדפת לצוותי פיתוח פנימיים.
כאשר מדובר בתחומים פחות ממוקדים בארגונים, כמו עיבוד שפה טבעית (NLP) וניתוח רגשות, פייתון מציעה פתרון קל יותר ומהיר יותר לבניית אלגוריתמים הודות לאוסף הגדול של ספריות מיוחדות.
באשר ל-C/C++, השפה משמשת לעיתים קרובות לבינה מלאכותית במשחקים ובתנועה של רובוטים. שפת למידת המכונה מציעה רמה גבוהה של שליטה, ביצועים ויעילות בזכות ספריות הבינה המלאכותית המתוחכמות.
R מתחילה להופיע בתחומים של הנדסת ביו וביואינפורמטיקה, והיא שימשה זמן רב בסטטיסטיקה ביו-רפואית בתוך ומחוץ לאקדמיה. אבל אם מדובר במפתחים חדשים למדע נתונים ולמידת מכונה, JavaScript מעדיפה.
השפה היא משנית לכישורים
כאשר נכנסים לעולם של למידת מכונה ובוחרים איזו שפה להשתמש, חשוב להכיר בכך שהשפה שאתה לומד היא משנית לשליטה במושגים בסיסיים של למידת מכונה. במילים אחרות, תצטרך לפתח מיומנויות ניתוח נתונים בסיסיות.
אם אתה לא מחזיק בידע יסודי בסטטיסטיקה, למידה עמוקה, תהליכים ועיצוב, זה יהיה קשה מאוד לבחור את המודלים הנכונים או לפתור בעיות מורכבות של למידת מכונה.
אם אתה חדש לניתוח נתונים ולמידת מכונה, אז פייתון צריכה להיות בראש הרשימה שלך. כפי שדנו, פייתון היא תחבירית באופן ישיר וקלה יותר ללמידה מאשר שפות אחרות. אבל אם אתה מפתח מנוסה עם שנים של ניסיון, במיוחד ניסיון עם שפה מסוימת, אז זה עשוי להיות אפשרי להישאר עם מה שאתה כבר יודע.
ישנם כישורים חיוניים ללמידת מכונה שיעשו זאת קל יותר לבחור שפה. חלק מהכישורים האלה כוללים מיומנויות הנדסת תוכנה, מיומנויות מדע נתונים, מיומנויות למידה עמוקה, תכנות דינאמי ועיבוד אודיו ווידאו.
אם הרקע המקצועי שלך קשור בעיקר למדע נתונים, סביר להעדיף פייתון. השפה הפופולרית ביותר ללמידת מכונה משולבת באופן משמעותי עם מדע נתונים, וזה הסיבה שהיא הפכה לשפה המועדפת על מדעני נתונים. אבל אם הרקע שלך כולל ניתוח נתונים וסטטיסטיקה, R מותאמת במיוחד עבורך.
מפתחים צד-לקוח מעדיפים בדרך כלל JavaScript, מה שהופך אותה לבחירה טובה יותר עבור למידת מכונה. מהנדסי חומרה ואלקטרוניקה בוחרים לעיתים קרובות C/C++ על פני שפות אחרות ונמנעים בדרך כלל מ-JavaScript, Java ו-R.
השפה הפחות פופולרית, Java, מועדפת על ידי מפתחי יישומים שולחניים צד-לקוח, בשל יעילותה עם יישומים ממוקדי ארגונים. אם אתה עובד עבור חברה גדולה, החברה עשויה אפילו להורות לך ללמוד Java. זה פחות נפוץ עבור מתחילים שמתחילים את מסע הלמידת המכונה לבחור Java.
כפי שאתה יכול לראות ממאמר זה, יש הרבה מה שנכנס לבחירת השפה הטובה ביותר ללמידת מכונה. זה לא פשוט עניין של “הטובה ביותר”. הכל תלוי בניסיון, רקע מקצועי ויישומים. אבל שפות פופולריות כמו פייתון, C++, Java ו-R צריכות תמיד להילקח בחשבון תחילה.
