Машины сургалтын хамгийн сайн хэл юу вэ? (2024 оны XNUMX-р сар)

Хэрэв та машин сургалтын (ML) салбарт дөнгөж эхэлж байгаа бол эсвэл ур чадвараа сэргээхийг хүсч байгаа бол аль хэлийг ашиглах нь дээр гэж бодож магадгүй юм. Машин сурах зөв хэлийг сонгох нь хэцүү байж болно, ялангуяа маш олон гайхалтай сонголтууд байдаг тул. 

Гайхамшигтай 700 гаруй програмчлалын хэл өргөн хэрэглэгддэг бөгөөд тус бүр өөрийн гэсэн давуу болон сул талуудтай. Хэрэв та машин сургалтын инженерээр карьераа дөнгөж эхэлж байгаа бол цаг хугацаа өнгөрөхөд таны шийдвэрлэх гэж буй бизнесийн тодорхой асуудлуудад аль програмчлалын хэл нь хамгийн сайн болохыг олж мэдэх болно. 

Шилдэг машин сурах хэл рүү орохын өмнө уг ойлголтыг судалцгаая. 

Машин сурах гэж юу вэ? 

Маш нарийн ширийн зүйл ярихгүйгээр машин сургалт нь компьютерийн системд автоматаар суралцах, өгөгдөлд үндэслэн таамаглал гаргах боломжийг олгодог хиймэл оюун ухааны дэд хэсэг юм. Эдгээр таамаглал нь ашиглалтын тодорхой тохиолдлоос хамааран ихээхэн ялгаатай байж болно. 

Машин сургалтын чиглэлээр компьютер нь өгөгдөл доторх хэв маягт дүн шинжилгээ хийх замаар "суралцах" чадвартай тул машин сургалтын мэргэжилтэн асуудлыг шийдвэрлэхэд шаардлагатай бүх алхмуудыг бичих шаардлагагүй. Дараа нь загвар нь хэв маягийг шинэ өгөгдөлд нэгтгэх боломжтой. 

Машин сургалтын талаар дэлгэрэнгүй уншихыг хүсвэл манай нийтлэлийг үзэхийг зөвлөж байна "Машин сурах гэж юу вэ?" 

Машин сургалтын хамгийн алдартай хэл: Python

Төрөл бүрийн машин сурах хэл рүү орохын өмнө "хамгийн сайн" нэг хэл байдаггүй гэдгийг ойлгох нь чухал. Тус бүр өөрийн гэсэн давуу, сул тал, тодорхой чадвартай байдаг. Энэ нь таны бүтээх гэж буй зүйл болон таны суурь байдлаас ихээхэн шалтгаална. 

Үүнийг хэлэхэд хамгийн алдартай машин сургалтын хэл бол Python юм. Өгөгдөл судлаачид болон машин сургалтын хөгжүүлэгчдийн 57 орчим хувь нь Python-д тулгуурладаг бөгөөд 33 хувь нь үүнийг хөгжүүлэхийн тулд эн тэргүүнд тавьдаг. 

Python-ийн фреймворкүүд сүүлийн хэдэн жилийн хугацаанд ихээхэн хувьсан өөрчлөгдөж, гүнзгийрүүлэн суралцах чадвараа нэмэгдүүлсэн. TensorFlow болон бусад төрлийн шилдэг номын сангууд гарсан. 

Дэлхий даяар 8.2 сая гаруй хөгжүүлэгчид кодчилолдоо Python дээр тулгуурладаг бөгөөд үүнд сайн шалтгаан бий. Энэ нь өгөгдлийн аналитик, өгөгдлийн шинжлэх ухаан, машин сургалт, AI зэрэгт дуртай сонголт юм. Түүний асар том номын сангийн экосистем нь машин сургалтын дадлагажигчдад өгөгдөлд хялбархан хандах, боловсруулах, өөрчлөх, боловсруулах боломжийг олгодог. Энэ нь мөн платформын бие даасан байдал, нарийн төвөгтэй байдал бага, уншихад хялбар байдлыг санал болгодог. 

Суурилуулсан номын сан, багцууд нь үндсэн түвшний кодоор хангадаг бөгөөд энэ нь машин сургалтын инженерүүд эхнээс нь бичиж эхлэх шаардлагагүй гэсэн үг юм. Машины сургалт нь тасралтгүй өгөгдөл боловсруулах шаардлагатай байдаг тул Python-ийн доторх номын сан, багцууд нь бараг бүх ажлыг хийхэд тусалдаг. Энэ бүхэн нь нарийн төвөгтэй машин сургалтын програмуудтай ажиллахад хөгжүүлэлтийн хугацааг багасгаж, бүтээмжийг сайжруулахад хүргэдэг. 

Google, Instagram, Facebook, Dropbox, Netflix, Walt Disney, YouTube, Uber, Amazon зэрэг дэлхийн хамгийн том технологийн аваргуудын зарим нь Python хэлийг програмчлалын хэл болгон илүүд үздэг. 

Python нь хамгийн алдартай хэл гэдгээрээ илт ялгардаг ч өөр өөр хэлүүдийг анхаарч үзэх хэрэгтэй. Ажиллаж байгаа тав нь Python, R, C/C++, Java болон JavaScript юм. Python-оос алслагдсан хоёр дахь нь ихэвчлэн C/C++ гэж тооцогддог. Java ойролцоо байгаа бөгөөд Python-ийг ихэвчлэн R-тэй харьцуулдаг ч тэд үнэхээр алдартай гэдгээрээ өрсөлддөггүй. Мэдээллийн эрдэмтдийг оролцуулсан судалгаанд R нь таван хэлний дундаас хамгийн бага тэргүүлэх ач холбогдол, хэрэглээний харьцаатай байдаг. Javascript нь ихэвчлэн жагсаалтын доод хэсэгт байрладаг.

Шилдэг тав шиг алдартай байдаггүй ч Жулиа, Скала, Руби, MATLAB, Октав, SAS зэрэг машин сургалтын мэргэжилтнүүдийн ашигладаг, анхааралдаа авах ёстой өөр өөр хэлүүд байдаг. 

Таны өргөдөлд үндэслэн сонголт хийх

Машины сургалтын хамгийн сайн хэлийг сонгохдоо хамгийн чухал хүчин зүйл бол таны ажиллаж буй төслийн төрөл эсвэл тусгай програмуудыг авч үзэх явдал юм. 

Хэрэв та сэтгэл хөдлөлийн шинжилгээн дээр ажиллахыг хүсч байгаа бол Python эсвэл R байх нь хамгийн сайн бооцоо байх ба сүлжээний аюулгүй байдал, залилан илрүүлэх гэх мэт бусад салбарт Java-ээс илүү ашиг тустай байх болно. Үүний нэг шалтгаан нь сүлжээний аюулгүй байдал, залилан илрүүлэх алгоритмыг томоохон байгууллагууд ихэвчлэн ашигладаг бөгөөд эдгээр нь дотоод хөгжүүлэлтийн багуудад Java-г илүүд үздэгтэй ижил байдаг. 

Байгалийн хэлний боловсруулалт (NLP) болон мэдрэмжийн шинжилгээ зэрэг аж ахуйн нэгжид төвлөрсөн бус талбаруудын тухайд Python нь төрөлжсөн номын сангуудын том цуглуулгын ачаар алгоритм бүтээхэд хялбар бөгөөд хурдан шийдлийг санал болгодог. 

C/C++-ийн хувьд энэ хэлийг ихэвчлэн тоглоом, роботын хөдөлгөөнд хиймэл оюун ухаанд ашигладаг. Маш боловсронгуй AI номын сангуудын үр дүнд машин сургалтын хэл нь өндөр түвшний хяналт, гүйцэтгэл, үр ашгийг санал болгодог. 

R нь биоинженерчлэлийн болон биоинформатикийн салбарт өөрийн оршин тогтнолыг таниулж эхэлдэг бөгөөд энэ нь академийн дотор болон гаднах биоанагаахын статистикт удаан хугацаанд ашиглагдаж ирсэн. Гэхдээ хэрэв бид өгөгдлийн шинжлэх ухаан, машин сургалтын талаар шинэ хөгжүүлэгчдийн тухай ярьж байгаа бол JavaScript-г ихэвчлэн илүүд үздэг. 

Хэл бол ур чадвараас хоёрдугаарт ордог

Машин сургалтын ертөнцөд орж, аль хэлийг ашиглахаа сонгохдоо машин сургалтын үндсэн ойлголтуудыг эзэмшихийн тулд таны сурч буй хэл хоёрдогч гэдгийг ойлгох нь чухал. Бусад ажилд та өгөгдлийн аналитикийн үндсэн ур чадварыг хөгжүүлэх хэрэгтэй болно. 

Хэрэв та статистик, гүнзгий суралцах, системийн үйл явц, дизайны талаар суурь мэдлэггүй бол зөв загвар сонгох эсвэл машин сургалтын нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэхэд үнэхээр хэцүү байх болно. 

Хэрэв та өгөгдлийн аналитик болон машин сургалтын талаар шинэ хүн бол Python таны жагсаалтын эхэнд байх ёстой. Бидний ярилцсанчлан Python нь бусад хэлийг бодвол синтаксийн хувьд энгийн бөгөөд сурахад хялбар юм. Гэхдээ хэрэв та аль хэдийн олон жилийн туршлагатай, ялангуяа тодорхой хэлтэй туршлагатай програмист бол аль хэдийн мэддэг зүйлээ хадгалах нь илүү дээр байх болно. 

Хэл сонгоход хялбар болгох машин сурах зарим чухал ур чадварууд байдаг. Эдгээр ур чадваруудын зарим нь програм хангамжийн инженерчлэлийн ур чадвар, мэдээллийн шинжлэх ухааны ур чадвар, гүнзгий суралцах чадвар, динамик програмчлал, аудио болон видео боловсруулах чадвар юм.

Хэрэв таны мэргэжлийн мэдлэг мэдээллийн шинжлэх ухаанд ихээхэн хамааралтай бол Python-ийг эрэмбэлэх нь дээр байх. Хамгийн алдартай машин сургалтын хэл нь өгөгдлийн шинжлэх ухаантай нягт уялдаатай байдаг тул энэ хэл нь өгөгдөл судлаачдын ашиглах хэл болжээ. Гэхдээ хэрэв таны суурь мэдээлэлд дүн шинжилгээ, статистик байгаа бол R нь танд маш их тохирсон байдаг. 

Урд талын хөгжүүлэгчид ихэвчлэн JavaScript-ийн туршлагатай байдаг тул үүнийг машин сургалтад ашиглахад хялбар болгодог. Тооцооллын техник хангамж, электроникийн инженерүүд бусад хэлнээсээ илүү C/C++ хэлийг сонгодог бөгөөд ялангуяа JavaScript, Java, R хэлнээс зайлсхийдэг. 

Хамгийн бага түгээмэл хэл болох Java хэл нь аж ахуйн нэгжид чиглэсэн программуудын үр ашгийг харгалзан урд талын ширээний програм хөгжүүлэгчдийн эн тэргүүнд тавигддаг. Хэрэв та томоохон аж ахуйн нэгжид ажиллаж байгаа бол компани таныг Java сурахыг хэлж магадгүй юм. Машин сурах аялалд явж буй эхлэгчдэд Java хэлийг өөрсдөө сонгох нь бага байдаг. 

Энэ нийтлэлээс харахад машин сургалтын хамгийн сайн хэлийг сонгоход маш их зүйл бий. Энэ нь "хамгийн сайн" байх шиг энгийн зүйл биш юм. Энэ бүхэн таны туршлага, мэргэжлийн мэдлэг, хэрэглээнээс хамаарна. Гэхдээ Python, C++, Java, R зэрэг алдартай хэлүүдийг үргэлж хамгийн түрүүнд анхаарч үзэх хэрэгтэй.