ພາສາທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຫຍັງ? (ເດືອນເມສາ 2024)

ຖ້າທ່ານຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນໃນພາກສະຫນາມຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML), ຫຼືຖ້າຫາກວ່າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາທີ່ຈະປັບປຸງທັກສະຂອງທ່ານ, ທ່ານອາດຈະສົງໄສວ່າພາສາທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຈະໃຊ້. ການເລືອກພາສາການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ຖືກຕ້ອງສາມາດເປັນເລື່ອງຍາກ, ໂດຍສະເພາະເນື່ອງຈາກວ່າມີທາງເລືອກທີ່ດີຫຼາຍ. 

ມີ 700+ ພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ບໍ່ຫນ້າເຊື່ອໃນການນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ແລະແຕ່ລະຄົນມີຂໍ້ດີແລະຂໍ້ເສຍຂອງຕົນເອງ. ຖ້າທ່ານພຽງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນອາຊີບຂອງທ່ານເປັນວິສະວະກອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ເມື່ອເວລາຜ່ານໄປທ່ານຈະຄົ້ນພົບວ່າພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບບັນຫາທຸລະກິດສະເພາະທີ່ເຈົ້າພະຍາຍາມແກ້ໄຂ. 

ກ່ອນທີ່ຈະເຂົ້າໄປໃນພາສາການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ດີທີ່ສຸດ, ໃຫ້ພວກເຮົາຄົ້ນຫາແນວຄວາມຄິດ. 

Machine Learning ແມ່ນຫຍັງ? 

ໂດຍບໍ່ມີການເຂົ້າໄປໃນລາຍລະອຽດຫຼາຍເກີນໄປ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຊຸດຍ່ອຍຂອງປັນຍາປະດິດທີ່ສະຫນອງລະບົບຄອມພິວເຕີທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ອັດຕະໂນມັດແລະເຮັດການຄາດເດົາໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນ. ການຄາດຄະເນເຫຼົ່ານີ້ສາມາດແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຂຶ້ນຢູ່ກັບກໍລະນີການນໍາໃຊ້ສະເພາະ. 

ໃນຂົງເຂດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງຂຽນທຸກຂັ້ນຕອນທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາເພາະວ່າຄອມພິວເຕີມີຄວາມສາມາດ "ຮຽນຮູ້" ໂດຍການວິເຄາະຮູບແບບພາຍໃນຂໍ້ມູນ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຮູບແບບສາມາດ generalize ຮູບແບບຂອງຂໍ້ມູນໃຫມ່. 

ສໍາລັບການອ່ານເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ຂ້າພະເຈົ້າແນະນໍາໃຫ້ທ່ານເບິ່ງບົດຄວາມຂອງພວກເຮົາ "Machine Learning ແມ່ນຫຍັງ?" 

ພາສາການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ນິຍົມຫຼາຍທີ່ສຸດ: Python

ກ່ອນທີ່ຈະເຂົ້າໄປໃນພາສາການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະຮັບຮູ້ວ່າບໍ່ມີພາສາ "ທີ່ດີທີ່ສຸດ" ແທ້ໆ. ແຕ່ລະຄົນມີຂໍ້ດີ, ຂໍ້ເສຍ, ແລະຄວາມສາມາດສະເພາະຂອງຕົນເອງ. ມັນສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຂຶ້ນກັບສິ່ງທີ່ທ່ານກໍາລັງພະຍາຍາມສ້າງແລະພື້ນຖານຂອງທ່ານ. 

ດ້ວຍວ່າ, ພາສາການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ນິຍົມທີ່ສຸດ, ໂດຍບໍ່ຕ້ອງສົງໃສ, ແມ່ນ Python. ປະມານ 57% ຂອງນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແລະຜູ້ພັດທະນາການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນອີງໃສ່ Python, ແລະ 33% ໃຫ້ຄວາມສໍາຄັນກັບການພັດທະນາ. 

ກອບຂອງ Python ໄດ້ພັດທະນາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນໄລຍະສອງສາມປີຜ່ານມາ, ເຊິ່ງໄດ້ເພີ່ມຄວາມສາມາດຂອງຕົນດ້ວຍການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ. ມີການປ່ອຍຫ້ອງສະຫມຸດຊັ້ນນໍາເຊັ່ນ TensorFlow ແລະອື່ນໆ. 

ຜູ້ພັດທະນາຫຼາຍກວ່າ 8.2 ລ້ານຄົນໃນທົ່ວໂລກໄດ້ອີງໃສ່ Python ສໍາລັບການຂຽນລະຫັດ, ແລະມີເຫດຜົນທີ່ດີສໍາລັບສິ່ງນັ້ນ. ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ມັກທີ່ສຸດສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ແລະ AI. ລະບົບນິເວດຫ້ອງສະໝຸດອັນກວ້າງໃຫຍ່ຂອງມັນເຮັດໃຫ້ຜູ້ປະຕິບັດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຂົ້າເຖິງ, ຈັດການ, ຫັນປ່ຽນ ແລະປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ມັນຍັງສະຫນອງຄວາມເປັນເອກະລາດຂອງເວທີ, ຄວາມສັບສົນຫນ້ອຍ, ແລະການອ່ານທີ່ດີຂຶ້ນ. 

ຫ້ອງສະໝຸດ ແລະແພັກເກດທີ່ສ້າງຂຶ້ນມາໃຫ້ລະຫັດລະດັບພື້ນຖານ, ຊຶ່ງໝາຍຄວາມວ່າວິສະວະກອນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງເລີ່ມຂຽນຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນ. ແລະນັບຕັ້ງແຕ່ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ຫ້ອງສະຫມຸດແລະຊຸດໃນການກໍ່ສ້າງຂອງ Python ຈະຊ່ວຍໃນເກືອບທຸກວຽກງານ. ທັງຫມົດນີ້ເຮັດໃຫ້ເວລາການພັດທະນາຫຼຸດລົງແລະການປັບປຸງຜົນຜະລິດໃນເວລາທີ່ເຮັດວຽກກັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ສັບສົນ. 

ບາງບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີຍັກໃຫຍ່ທີ່ສຸດໃນໂລກເຊັ່ນ Google, Instagram, Facebook, Dropbox, Netflix, Walt Disney, YouTube, Uber, ແລະ Amazon ມັກ Python ເປັນພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມຂອງພວກເຂົາ. 

ໃນຂະນະທີ່ Python ໂດດເດັ່ນຢ່າງຊັດເຈນເປັນພາສາທີ່ນິຍົມຫລາຍທີ່ສຸດ, ຍັງມີອີກຫຼາຍໆຢ່າງທີ່ຕ້ອງພິຈາລະນາ. ຫ້າແລ່ນແມ່ນ Python, R, C/C++, Java, ແລະ JavaScript. ທີສອງທີ່ຫ່າງໄກຈາກ Python ປົກກະຕິແລ້ວແມ່ນຖືວ່າເປັນ C/C ++. Java ແມ່ນຢູ່ໃກ້ໆ, ແລະໃນຂະນະທີ່ Python ມັກຈະຖືກປຽບທຽບກັບ R, ພວກເຂົາບໍ່ໄດ້ແຂ່ງຂັນໃນແງ່ຂອງຄວາມນິຍົມ. ໃນການສໍາຫຼວດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, R ມັກຈະບັນລຸອັດຕາສ່ວນຄວາມສໍາຄັນຕໍ່ການນໍາໃຊ້ຕ່ໍາສຸດໃນບັນດາຫ້າພາສາ. Javascript ມັກຈະຖືກວາງໄວ້ຢູ່ດ້ານລຸ່ມຂອງບັນຊີລາຍຊື່.

ໃນຂະນະທີ່ບໍ່ມີບ່ອນໃດທີ່ມີຄວາມນິຍົມເປັນອັນດັບ XNUMX, ມີພາສາອື່ນໆທີ່ນັກປະຕິບັດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃຊ້ແລະສົມຄວນພິຈາລະນາ, ເຊັ່ນ: Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave, ແລະ SAS. 

ການເລືອກໂດຍອີງໃສ່ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງທ່ານ

ເມື່ອເລືອກພາສາທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ປັດໃຈສໍາຄັນທີ່ສຸດແມ່ນການພິຈາລະນາປະເພດຂອງໂຄງການທີ່ເຈົ້າຈະເຮັດວຽກ, ຫຼືຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສະເພາະຂອງທ່ານ. 

ຖ້າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາເຮັດວຽກກ່ຽວກັບການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ການເດີມພັນທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງທ່ານອາດຈະເປັນ Python ຫຼື R, ໃນຂະນະທີ່ພື້ນທີ່ອື່ນໆເຊັ່ນຄວາມປອດໄພຂອງເຄືອຂ່າຍແລະການກວດສອບການສໍ້ໂກງຈະໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຫຼາຍກວ່າຈາກ Java. ເຫດຜົນຫນຶ່ງທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫລັງນີ້ແມ່ນວ່າລະບົບການຊອກຄົ້ນຫາຄວາມປອດໄພຂອງເຄືອຂ່າຍແລະການສໍ້ໂກງມັກຈະຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍອົງການຈັດຕັ້ງຂະຫນາດໃຫຍ່, ແລະເຫຼົ່ານີ້ມັກຈະເປັນອັນດຽວກັນທີ່ Java ຕ້ອງການສໍາລັບທີມງານພັດທະນາພາຍໃນ. 

ເມື່ອເວົ້າເຖິງຂົງເຂດທີ່ເນັ້ນໃສ່ວິສາຫະກິດໜ້ອຍລົງ ເຊັ່ນ: ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ (NLP) ແລະ ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, Python ສະເໜີທາງອອກທີ່ງ່າຍຂຶ້ນ ແລະໄວກວ່າສຳລັບການສ້າງລະບົບລະບົບ algorithm ຍ້ອນມີຫ້ອງສະໝຸດພິເສດຂະໜາດໃຫຍ່. 

ສໍາລັບ C/C ++, ພາສາດັ່ງກ່າວມັກຈະຖືກໃຊ້ສໍາລັບປັນຍາປະດິດໃນການຫຼິ້ນເກມແລະຫຸ່ນຍົນ locomotion. ພາສາການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໃຫ້ການຄວບຄຸມ, ປະສິດທິພາບ ແລະປະສິດທິພາບສູງທີ່ເປັນຜົນມາຈາກຫ້ອງສະໝຸດ AI ທີ່ມີຄວາມຊັບຊ້ອນສູງ. 

R ເລີ່ມຕົ້ນເພື່ອເຮັດໃຫ້ການປະກົດຕົວຂອງມັນເປັນທີ່ຮູ້ຈັກໃນຂົງເຂດວິສະວະກໍາຊີວະພາບແລະຊີວະວິທະຍາ, ແລະມັນໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ມາດົນນານໃນສະຖິຕິຊີວະສາດພາຍໃນແລະນອກສະຖາບັນການສຶກສາ. ແຕ່ຖ້າພວກເຮົາເວົ້າກ່ຽວກັບຜູ້ພັດທະນາໃຫມ່ໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, JavaScript ມັກຈະເປັນທີ່ນິຍົມ. 

ພາສາແມ່ນຮອງຈາກທັກສະ

ເມື່ອເຂົ້າສູ່ໂລກຂອງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະເລືອກພາສາໃດທີ່ຈະໃຊ້, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະຮັບຮູ້ວ່າພາສາທີ່ເຈົ້າຮຽນຮູ້ນັ້ນເປັນອັນດັບສອງຕໍ່ກັບການເຂົ້າໃຈແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ໃນວຽກງານອື່ນໆ, ທ່ານຈະຕ້ອງປູກຝັງທັກສະການວິເຄາະຂໍ້ມູນຫຼັກ. 

ຖ້າທ່ານບໍ່ມີຄວາມຮູ້ພື້ນຖານກ່ຽວກັບສະຖິຕິ, ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ, ຂະບວນການລະບົບ, ແລະການອອກແບບ, ມັນຈະມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກແທ້ໆທີ່ຈະເລືອກເອົາຕົວແບບທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼືແກ້ໄຂບັນຫາການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ສັບສົນ. 

ຖ້າທ່ານໃຫມ່ໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, Python ຄວນຈະຢູ່ເທິງສຸດຂອງບັນຊີລາຍຊື່ຂອງທ່ານ. ດັ່ງທີ່ພວກເຮົາໄດ້ສົນທະນາກັນ, Python ແມ່ນ syntactically ກົງໄປກົງມາແລະງ່າຍທີ່ຈະຮຽນຮູ້ກ່ວາພາສາອື່ນໆ. ແຕ່ຖ້າທ່ານເປັນນັກຂຽນໂປລແກລມທີ່ມີປະສົບການແລ້ວທີ່ມີປະສົບການຫຼາຍປີພາຍໃຕ້ສາຍແອວຂອງທ່ານ, ໂດຍສະເພາະປະສົບການກັບພາສາທີ່ແນ່ນອນ, ມັນອາດຈະເປັນທາງເລືອກທີ່ດີກວ່າທີ່ຈະຕິດກັບສິ່ງທີ່ທ່ານຮູ້ແລ້ວ. 

ມີທັກສະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ຈໍາເປັນບາງຢ່າງທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຂຶ້ນໃນການເລືອກພາສາ. ບາງທັກສະເຫຼົ່ານີ້ລວມມີທັກສະວິສະວະກໍາຊອບແວ, ທັກສະວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ທັກສະການຮຽນຮູ້ເລິກ, ການຂຽນໂປຼແກຼມແບບເຄື່ອນໄຫວ, ແລະການປະມວນຜົນສຽງ ແລະວິດີໂອ.

ຖ້າພື້ນຖານດ້ານວິຊາຊີບຂອງທ່ານມີສ່ວນຮ່ວມຫຼາຍກັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ມັນອາດຈະດີກວ່າທີ່ຈະຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງ Python. ພາສາການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ນິຍົມຫຼາຍທີ່ສຸດແມ່ນປະສົມປະສານຢ່າງຫນັກແຫນ້ນກັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວ່າມັນໄດ້ກາຍເປັນພາສາໄປຫານັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ແຕ່ຖ້າພື້ນຫລັງຂອງທ່ານກ່ຽວຂ້ອງກັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະສະຖິຕິ, R ແມ່ນເຫມາະສົມກັບທ່ານຫຼາຍ. 

ຜູ້ພັດທະນາ Front-end ມັກຈະມີປະສົບການທີ່ມີຢູ່ແລ້ວກັບ JavaScript, ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຕໍ່ການຂະຫຍາຍການນໍາໃຊ້ເຂົ້າໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ຮາດແວຄອມພິວເຕີ ແລະວິສະວະກອນອີເລັກໂທຣນິກ ມັກຈະເລືອກພາສາ C/C++ ຫຼາຍກວ່າພາສາອື່ນ ແລະໂດຍສະເພາະຫຼີກເວັ້ນ JavaScript, Java, ແລະ R. 

ພາສາທີ່ນິຍົມໜ້ອຍກວ່າ, Java, ໄດ້ຖືກຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນໂດຍຜູ້ພັດທະນາແອັບພລິເຄຊັນເດັສທັອບແຖວໜ້າ ໂດຍໃຫ້ປະສິດທິພາບຂອງມັນກັບແອັບພລິເຄຊັນທີ່ເນັ້ນໃສ່ອົງກອນ. ຖ້າທ່ານເຮັດວຽກສໍາລັບວິສາຫະກິດໃຫຍ່, ບໍລິສັດອາດຈະບອກທ່ານໃຫ້ຮຽນຮູ້ Java. ມັນເປັນເລື່ອງທຳມະດາໜ້ອຍກວ່າສຳລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ເລີ່ມຕົ້ນໃນການເດີນທາງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອເລືອກ Java ດ້ວຍຕົນເອງ. 

ດັ່ງທີ່ເຈົ້າສາມາດເຫັນໄດ້ຈາກບົດຄວາມນີ້, ມີຫຼາຍຢ່າງທີ່ເຂົ້າໄປໃນການເລືອກພາສາທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ມັນບໍ່ງ່າຍດາຍຄືກັບວ່າ "ດີທີ່ສຸດ." ມັນທັງຫມົດແມ່ນຂຶ້ນກັບປະສົບການຂອງທ່ານ, ພື້ນຖານວິຊາຊີບ, ແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງທ່ານ. ແຕ່ພາສາທີ່ນິຍົມເຊັ່ນ Python, C++, Java, ແລະ R ຄວນພິຈາລະນາເປັນອັນດັບທໍາອິດ.