ხელოვნური ინტელექტი
რა არის საუკეთესო ენა მანქანათმცოდნეობისთვის? (2024 წლის აპრილი)
თუ თქვენ ახლახან იწყებთ მანქანური სწავლის სფეროში (ML), ან თუ ცდილობთ განაახლოთ თქვენი უნარები, შეიძლება გაინტერესებთ რომელია საუკეთესო ენა გამოსაყენებლად. მანქანური სწავლების სწორი ენის არჩევა შეიძლება რთული იყოს, განსაკუთრებით იმის გამო, რომ ამდენი შესანიშნავი ვარიანტი არსებობს.
არსებობს წარმოუდგენელი 700+ პროგრამირების ენა ფართოდ გავრცელებული და თითოეულს აქვს თავისი დადებითი და უარყოფითი მხარეები. თუ თქვენ ახლა იწყებთ კარიერას, როგორც მანქანათმცოდნეობის ინჟინერი, დროთა განმავლობაში თქვენ აღმოაჩენთ რომელია საუკეთესო პროგრამირების ენები კონკრეტული ბიზნეს პრობლემებისთვის, რომელთა გადაჭრასაც ცდილობთ.
სანამ ჩავუღრმავდებით მანქანათმცოდნეობის საუკეთესო ენებს, მოდით გამოვიკვლიოთ კონცეფცია.
რა არის მანქანური სწავლება?
ზედმეტი დეტალების გარეშე, მანქანური სწავლება არის ხელოვნური ინტელექტის ქვეჯგუფი, რომელიც უზრუნველყოფს კომპიუტერულ სისტემებს ავტომატურად სწავლისა და მონაცემების საფუძველზე პროგნოზების გაკეთების შესაძლებლობას. ეს პროგნოზები შეიძლება მნიშვნელოვნად განსხვავდებოდეს გამოყენების კონკრეტული შემთხვევის მიხედვით.
მანქანათმცოდნეობის სფეროში, მანქანური სწავლების სპეციალისტს არ სჭირდება პრობლემის გადასაჭრელად აუცილებელი ყველა ნაბიჯის დაწერა, რადგან კომპიუტერს შეუძლია „ისწავლოს“ მონაცემების ნიმუშების ანალიზით. შემდეგ მოდელს შეუძლია შაბლონების განზოგადება ახალ მონაცემებზე.
მანქანური სწავლების შესახებ დამატებითი წაკითხვისთვის, გირჩევთ, გადახედოთ ჩვენს სტატიას "რა არის მანქანური სწავლება?"
მანქანათმცოდნეობის ყველაზე პოპულარული ენა: პითონი
სანამ ჩავუღრმავდებით მანქანათმცოდნეობის სხვადასხვა ენას, მნიშვნელოვანია გვესმოდეს, რომ ნამდვილად არ არსებობს ერთი „საუკეთესო“ ენა. თითოეულ მათგანს აქვს საკუთარი დადებითი, უარყოფითი მხარეები და სპეციფიკური შესაძლებლობები. ეს დიდწილად დამოკიდებულია იმაზე, თუ რის აშენებას ცდილობთ და თქვენს ფონზე.
ამასთან, მანქანური სწავლების ყველაზე პოპულარული ენა, ეჭვგარეშეა, არის პითონი. მონაცემთა მეცნიერთა და მანქანური სწავლების დეველოპერების დაახლოებით 57% ეყრდნობა პითონს, ხოლო 33% მას პრიორიტეტს ანიჭებს განვითარებისთვის.
Python-ის ჩარჩოები მნიშვნელოვნად განვითარდა ბოლო რამდენიმე წლის განმავლობაში, რამაც გაზარდა მისი შესაძლებლობები ღრმა სწავლით. გამოვიდა საუკეთესო ბიბლიოთეკები, როგორიცაა TensorFlow და სხვა.
8.2 მილიონზე მეტი დეველოპერი მთელს მსოფლიოში ეყრდნობა პითონს კოდირებისთვის და ამის კარგი მიზეზი არსებობს. ეს არის საყვარელი არჩევანი მონაცემთა ანალიტიკისთვის, მონაცემთა მეცნიერებისთვის, მანქანათმცოდნეობისთვის და AI-სთვის. მისი ვრცელი ბიბლიოთეკის ეკოსისტემა საშუალებას აძლევს მანქანური სწავლების პრაქტიკოსებს, მარტივად მიიღონ წვდომა, დამუშავება, გარდაქმნა და დამუშავება. ის ასევე გთავაზობთ პლატფორმის დამოუკიდებლობას, ნაკლებ სირთულეს და უკეთეს წაკითხვას.
ჩაშენებული ბიბლიოთეკები და პაკეტები უზრუნველყოფენ საბაზისო დონის კოდს, რაც ნიშნავს, რომ მანქანათმცოდნეობის ინჟინრებს არ უნდა დაიწყონ წერა ნულიდან. და ვინაიდან მანქანური სწავლება მოითხოვს მონაცემთა უწყვეტ დამუშავებას, Python-ის შიდა ბიბლიოთეკები და პაკეტები თითქმის ყველა ამოცანის შესრულებაში გვეხმარება. ყოველივე ეს იწვევს განვითარების დროის შემცირებას და პროდუქტიულობის გაუმჯობესებას კომპლექსურ მანქანათმცოდნეობის აპლიკაციებთან მუშაობისას.
მსოფლიოს ზოგიერთი უმსხვილესი ტექნიკური გიგანტი, როგორიცაა Google, Instagram, Facebook, Dropbox, Netflix, Walt Disney, YouTube, Uber და Amazon უპირატესობას ანიჭებს Python-ს, როგორც პროგრამირების ენას.
მიუხედავად იმისა, რომ პითონი აშკარად გამოირჩევა, როგორც ყველაზე პოპულარული ენა, არსებობს სხვა მრავალი, რაც გასათვალისწინებელია. გაშვებული ხუთეულია Python, R, C/C++, Java და JavaScript. პითონის შორეულ მეორედ, ჩვეულებრივ, C/C++ ითვლება. ჯავა ახლოს არის და მიუხედავად იმისა, რომ Python ხშირად ადარებენ R-ს, ისინი ნამდვილად არ ეჯიბრებიან პოპულარობის მხრივ. გამოკითხვებში, რომელშიც მონაწილეობდნენ მონაცემთა მეცნიერები, R ხშირად მიაღწია ყველაზე დაბალ პრიორიტეტულ თანაფარდობას ხუთ ენას შორის. Javascript ხშირად მოთავსებულია სიის ქვედა ბოლოში.
მიუხედავად იმისა, რომ არ არის ისეთი პოპულარული, როგორც საუკეთესო ხუთეულში, არსებობს სხვა ენები, რომლებსაც მანქანური სწავლების პრაქტიკოსები იყენებენ და განხილვის ღირსია, როგორიცაა Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave და SAS.
არჩევა თქვენი განაცხადის საფუძველზე
მანქანათმცოდნეობისთვის საუკეთესო ენის არჩევისას, ყველაზე მნიშვნელოვანი ფაქტორია გავითვალისწინოთ პროექტის ტიპი, რომელზეც იმუშავებთ, ან თქვენი კონკრეტული აპლიკაციები.
თუ თქვენ ცდილობთ იმუშაოთ სენტიმენტების ანალიზზე, თქვენი საუკეთესო ფსონი იქნება Python ან R, ხოლო სხვა სფეროები, როგორიცაა ქსელის უსაფრთხოება და თაღლითობის გამოვლენა, უფრო მეტ სარგებელს მიიღებს Java-სგან. ამის ერთ-ერთი მიზეზი არის ის, რომ ქსელის უსაფრთხოებისა და თაღლითობის გამოვლენის ალგორითმები ხშირად გამოიყენება მსხვილი ორგანიზაციების მიერ, და ეს ჩვეულებრივ იგივეა, სადაც Java სასურველია შიდა განვითარების გუნდებისთვის.
როდესაც საქმე ეხება ნაკლებად საწარმოზე ფოკუსირებულ სფეროებს, როგორიცაა ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP) და განწყობის ანალიზი, Python გთავაზობთ უფრო მარტივ და სწრაფ გადაწყვეტას ალგორითმის შესაქმნელად, სპეციალიზებული ბიბლიოთეკების დიდი კოლექციის წყალობით.
რაც შეეხება C/C++-ს, ენა ხშირად გამოიყენება ხელოვნური ინტელექტისთვის თამაშებში და რობოტების გადაადგილებაში. მანქანათმცოდნეობის ენა გთავაზობთ კონტროლის, შესრულების და ეფექტურობის მაღალ დონეს მისი უაღრესად დახვეწილი AI ბიბლიოთეკების შედეგად.
R იწყებს თავისი არსებობის ცნობას ბიოინჟინერიისა და ბიოინფორმატიკის სფეროებში და იგი დიდი ხანია გამოიყენება ბიოსამედიცინო სტატისტიკაში აკადემიის შიგნით და მის ფარგლებს გარეთ. მაგრამ თუ ვსაუბრობთ მონაცემთა მეცნიერებისა და მანქანური სწავლების ახალ შემქმნელებზე, JavaScript-ს ხშირად ანიჭებენ უპირატესობას.
ენა მეორეხარისხოვანია უნარების მიმართ
მანქანათმცოდნეობის სამყაროში შესვლისას და არჩევისას, რომელი ენა გამოიყენოთ, მნიშვნელოვანია იმის აღიარება, რომ თქვენს მიერ შესწავლილი ენა მეორეხარისხოვანია მანქანური სწავლების ძირითადი კონცეფციების ათვისებასთან შედარებით. სხვა სამუშაოებში, თქვენ დაგჭირდებათ მონაცემთა ანალიტიკის ძირითადი უნარების განვითარება.
თუ არ გაქვთ სტატისტიკის, ღრმა სწავლის, სისტემის პროცესისა და დიზაინის ფუნდამენტური ცოდნა, ნამდვილად რთული იქნება სწორი მოდელების არჩევა ან მანქანური სწავლების რთული პრობლემების გადაჭრა.
თუ თქვენ ახალი ხართ მონაცემთა ანალიტიკაში და მანქანურ სწავლაში, მაშინ Python უნდა იყოს თქვენი სიის სათავეში. როგორც უკვე განვიხილეთ, პითონი სინტაქსურად მარტივი და ადვილად შესასწავლია, ვიდრე სხვა ენებზე. მაგრამ თუ უკვე ხართ გამოცდილი პროგრამისტი, რომელსაც აქვს მრავალწლიანი გამოცდილება, კონკრეტულად გარკვეულ ენაზე გამოცდილება, მაშინ შესაძლოა უკეთესი ვარიანტი იყოს, დაიცვათ ის, რაც უკვე იცით.
არსებობს მანქანური სწავლების რამდენიმე აუცილებელი უნარი, რაც გაადვილებს ენის არჩევას. ზოგიერთი ეს უნარი მოიცავს პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერიის უნარებს, მონაცემთა მეცნიერების უნარებს, ღრმა სწავლის უნარებს, დინამიურ პროგრამირებას და აუდიო და ვიდეო დამუშავებას.
თუ თქვენი პროფესიული გამოცდილება ძლიერ არის ჩართული მონაცემთა მეცნიერებაში, სჯობს პითონის პრიორიტეტად მინიჭება. მანქანათმცოდნეობის ყველაზე პოპულარული ენა ძლიერ ინტეგრირებულია მონაცემთა მეცნიერებასთან, რის გამოც იგი გახდა მონაცემთა მეცნიერების გამოსაყენებელი ენა. მაგრამ თუ თქვენი ფონი მოიცავს მონაცემთა ანალიზს და სტატისტიკას, R მკაცრად არის მორგებული თქვენზე.
Front-end დეველოპერებს ხშირად აქვთ JavaScript-ის არსებული გამოცდილება, რაც აადვილებს მის გამოყენებას მანქანურ სწავლებაზე. კომპიუტერული ტექნიკისა და ელექტრონიკის ინჟინრები ხშირად ირჩევენ C/C++ სხვა ენებს და კონკრეტულად თავს არიდებენ JavaScript-ს, Java-ს და R-ს.
ნაკლებად პოპულარულ ენას, Java, პრიორიტეტად ანიჭებენ წინა დესკტოპის აპლიკაციების დეველოპერებს, იმის გათვალისწინებით, რომ მისი ეფექტურობაა საწარმოზე ორიენტირებული აპლიკაციების მიმართ. თუ თქვენ მუშაობთ მსხვილ საწარმოში, კომპანიამ შეიძლება გირჩიოთ Java-ს სწავლაც. ნაკლებად ხშირია დამწყებთათვის, რომლებიც იწყებენ მანქანათმცოდნეობის მოგზაურობას, თავად აირჩიონ Java.
როგორც ამ სტატიიდან ხედავთ, ბევრი რამ არის საჭირო მანქანური სწავლისთვის საუკეთესო ენის არჩევაში. ეს არც ისე მარტივია, როგორც "საუკეთესო". ეს ყველაფერი დამოკიდებულია თქვენს გამოცდილებაზე, პროფესიულ გამოცდილებაზე და აპლიკაციებზე. მაგრამ ისეთი პოპულარული ენები, როგორიცაა Python, C++, Java და R, ყოველთვის პირველ რიგში უნდა განიხილებოდეს.
