5 najboljih programskih jezika strojnog učenja (AI).

Za one koji tek počinju sa strojnim učenjem (ML) i umjetnom inteligencijom (AI), može biti teško odlučiti odakle početi. Čak i oni koji su već uključeni u to područje mogu se zapitati koji je programski jezik strojnog učenja najbolji. A s više od 700 različitih programskih jezika koji se široko koriste, postaje još teže odlučiti koji je najbolji za zadatak.

Što je strojno učenje?

Strojno učenje je podskup umjetne inteligencije koji pomaže računalnim sustavima da automatski uče i daju predviđanja na temelju unesenih skupova podataka. Na primjer, sustav strojnog učenja možda nije eksplicitno programiran da razlikuje psa od mačke, ali sam uči kako razlikovati psa trenirajući na velikim uzorcima podataka. Cilj sustava za strojno učenje je doseći točku u kojoj mogu automatski učiti bez ljudske intervencije i potom izvršavati radnje.

Slučajevi upotrebe za sustav strojnog učenja diktiraju potrebnu razinu znanja programiranja. Ako želite koristiti strojno učenje za rješavanje stvarnih poslovnih problema, trebat će vam programersko iskustvo. Ali ako samo želite naučiti koncepte strojnog učenja, vjerojatno će vam trebati samo znanje matematike i statistike. Da biste implementirali ove modele, morat ćete razumjeti osnove programiranja, algoritama, strukture podataka, upravljanja memorijom i logike.

Postoji mnogo biblioteka za strojno učenje s različitim programskim jezicima, što olakšava početak rada s osnovnim programskim jezicima.

Evo 5 najboljih programskih jezika za strojno učenje (AI):

1. Piton

Python je daleko najpopularniji i najbolji jezik za strojno učenje, s više od 60% programera za strojno učenje koji ga koriste i daju mu prioritet u razvoju. Postoji nekoliko ključnih aspekata koji Python čine tako privlačnim. Kao prvo, lako ga je naučiti, što je ključno za one koji žele započeti sa strojnim učenjem. Također je skalabilan i otvorenog koda.

Python je najbolji izbor za one koji žele izvršavati zadatke koji uključuju analizu podataka, znanost o podacima, strojno učenje i umjetnu inteligenciju zbog svog golemog ekosustava knjižnica koji nudi mnogo različitih biblioteka za rukovanje, transformaciju i obradu podataka. Ugrađene biblioteke i paketi pružaju kod osnovne razine za pomoć inženjerima strojnog učenja, a dostupni su za gotovo svaki zadatak. Povrh toga, biblioteke i paketi imaju nultu krivulju učenja, što znači da ste spremni za polazak kada jednom naučite osnove programiranja u Pythonu.

Neke od najboljih biblioteka za Python uključuju Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn i sci-kit Learn.

Programski jezik za strojno učenje koriste neke od vodećih svjetskih kompanija, uključujući Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber i Amazon.

Evo nekih od glavnih prednosti Pythona:

• Opsežna zbirka knjižnica

• Jednostavan za korištenje i otvorenog koda

• Čitljivost koda

• Fleksibilnost

2. R Programski jezik

Još jedan od najboljih programskih jezika za strojno učenje i AI je programski jezik R, koji podjednako mogu koristiti i neprogrameri i programeri. Ne-programeri poput rudara podataka, analitičara podataka i statističara pronalaze mnoge namjene za R.

R je najbolji izbor za obradu velikih brojeva, a to je i jezik za aplikacije strojnog učenja koje koriste mnogo statističkih podataka. Njegova korisnička okruženja i alati omogućuju vam crtanje grafikona i upravljanje bibliotekama. Također pruža niz alata za obuku i procjenu algoritama strojnog učenja za predviđanje budućih događaja.

R se često koristi u poljima bioinženjeringa i biomedicinske statistike, ali je također popularan za implementaciju strojnog učenja poput klasifikacije, regresije i formiranja stabla odlučivanja. Neke od biblioteka za R uključuju CARET za rad s problemima klasifikacije i regresije, te PARTY i rpart za stvaranje particija podataka.

Evo nekih od glavnih prednosti R-a:

• Programski jezik otvorenog koda

• Pruža širok raspon tehnika strojnog učenja

• Jednostavan stil programiranja

• Vrlo fleksibilan i kompatibilan s više platformi

3. Java

Još jedan od najpoznatijih programskih jezika za strojno učenje, Java ima snažan utjecaj na industriju. Posebno je popularan među inženjerima strojnog učenja koji imaju pozadinu razvoja Jave budući da ne moraju učiti novi programski jezik poput Pythona ili R za implementaciju modela strojnog učenja.

Još jedan ključni aspekt Jave je da mnoge organizacije već posjeduju velike Java kodne baze i da su mnogi alati otvorenog koda za obradu velikih podataka napisani na jeziku. To inženjerima strojnog učenja olakšava integraciju projekata s postojećim spremištima kodova.

Java uključuje niz značajki koje je čine izvrsnim izborom, kao što su jednostavnost korištenja, bolja interakcija s korisnikom, paket usluga, jednostavno otklanjanje pogrešaka i grafički prikaz podataka. Ima širok raspon biblioteka trećih strana za strojno učenje, kao što je JavaML, koja je ugrađena biblioteka za strojno učenje koja pruža zbirku algoritama implementiranih u Javi.

Neke od glavnih biblioteka povezanih s Javom uključuju Weka, JavaML, Deeplearning4j i ELKI. Također uključuje Java Virtual Machine, koja je jedna od najboljih platformi za strojno učenje budući da inženjerima omogućuje pisanje istog koda na više platformi.

Evo nekih od glavnih prednosti Jave:

• Mnoge biblioteke trećih strana za ML

• skalabilnost

• Java virtualni stroj

• Lako za inženjere s razvojnim iskustvom u Javi

4. Julia

Dinamički programski jezik opće namjene visokih performansi, Julia je postao potencijalni konkurent za Python i R. Nudi mnoge izvrsne značajke isključivo za strojno učenje, a iako je to jezik opće namjene za razvoj širokog - niz primjena, najbolje se koristi za numeričku analizu visokih performansi i računalne znanosti.

Julia ima podršku za sve vrste hardvera, kao što su TPU i GPU, a koriste je velike tvrtke poput Applea, Oraclea, Disneya i NASA-e.

Jezik strojnog učenja posebno je dizajniran za implementaciju osnovnih matematičkih i znanstvenih upita koji čine mnoge algoritme strojnog učenja. Njegov kod je univerzalno izvršn, i skalabilan je, što je temeljno za inženjere strojnog učenja.

Evo nekih od glavnih prednosti Julije:

• Univerzalno izvršna

• Scalable

• Podrška za uređivače kao što su Emacs i VIM

• Mnoge prevladavajuće značajke isključivo za ML

5. LISP

Naš popis 5 najboljih programskih jezika za strojno učenje (AI) završava LISP, koji je drugi najstariji programski jezik koji se i danas koristi. Uglavnom je razvijen za aplikacije usmjerene na AI.

Programski jezik doveo je do stvaranja raznih drugih jezika kao što su Python, Julia i Java. Također ima mogućnost kodiranja, kompajliranja i pokretanja koda u više od 30 programskih jezika. LISP se smatra vrlo učinkovitim i fleksibilnim jezikom za strojno učenje za rješavanje specifičnosti jer se prilagođava rješenju za koje programer kodira, što ga izdvaja od nekih drugih vrhunskih jezika.

U današnjem svijetu LISP se često koristi za induktivne logičke probleme i strojno učenje. Nadaleko je poznat po stvaranju prvog AI chatbota, a i danas se može koristiti za razvoj chatbota za industrije poput e-trgovine.

Evo nekih od glavnih značajki LISP-a:

• Mogućnosti brze izrade prototipova

• Fleksibilan i visoko učinkovit

• Prilagođava se rješenjima za koja programeri kodiraju

• Podrška za simboličke izraze