ဉာဏ်ရည်တု
Machine Learning အတွက် အကောင်းဆုံးဘာသာစကားကဘာလဲ။ ဧပြီလ (၂၀၂၄)၊
အကယ်၍ သင်သည် စက်သင်ယူမှု (ML) နယ်ပယ်တွင် စတင်လုပ်ဆောင်နေပါက သို့မဟုတ် သင်၏စွမ်းရည်များကို ပြန်လည်ဆန်းသစ်ရန် ရှာဖွေနေပါက မည်သည့်ဘာသာစကားကို အသုံးပြုရန် အကောင်းဆုံးဖြစ်မည်ကို သင်တွေးမိပေမည်။ အထူးသဖြင့် ကောင်းမွန်သောရွေးချယ်စရာများစွာရှိသောကြောင့် မှန်ကန်သောစက်သင်ယူမှုဘာသာစကားကို ရွေးချယ်ရာတွင် ခက်ခဲနိုင်သည်။
တွင်တွင်ကျယ်ကျယ်အသုံးပြုနေသည့် မယုံနိုင်လောက်အောင်များပြားသော ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကား 700+ ရှိပြီး တစ်ခုစီတွင် ၎င်း၏အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များရှိသည်။ အကယ်၍ သင်သည် စက်သင်ယူမှုအင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးအနေဖြင့် အသက်မွေးဝမ်းကျောင်းလုပ်ငန်းကို စတင်နေပါက သင်ဖြေရှင်းရန်ကြိုးစားနေသော စီးပွားရေးပြဿနာများအတွက် အကောင်းဆုံးပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများကို အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ သင်ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
အကောင်းဆုံး စက်သင်ယူမှုဘာသာစကားများထဲသို့ မပါဝင်မီ သဘောတရားကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့။
စက်သင်ယူခြင်းဆိုသည်မှာအဘယ်နည်း။
အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို အလွန်အကျွံမလေ့လာဘဲ၊ စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒေတာကိုအခြေခံ၍ အလိုအလျောက်လေ့လာနိုင်ပြီး ခန့်မှန်းချက်ပြုလုပ်နိုင်သည့် ကွန်ပျူတာစနစ်များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ဉာဏ်ရည်တု၏အပိုင်းခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤခန့်မှန်းချက်များသည် သီးခြားအသုံးပြုမှုအခြေအနေပေါ်မူတည်၍ များစွာကွဲပြားနိုင်သည်။
စက်သင်ယူခြင်းနယ်ပယ်တွင်၊ စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦးသည် ပြဿနာတစ်ခုအား ဖြေရှင်းရန် လိုအပ်သည့်အဆင့်အားလုံးကို ရေးမှတ်ရန်မလိုအပ်သောကြောင့် ကွန်ပျူတာသည် ဒေတာအတွင်း ပုံစံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် “သင်ယူခြင်း” လုပ်နိုင်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။ ထို့နောက် မော်ဒယ်သည် ပုံစံများကို ဒေတာအသစ်သို့ ယေဘုယျ ချဲ့နိုင်သည်။
စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ နောက်ထပ်ဖတ်ရှုခြင်းအတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ဆောင်းပါးကို ကြည့်ရှုရန် အကြံပြုလိုပါသည်။စက်သင်ယူခြင်းဆိုသည်မှာအဘယ်နည်း။"
လူကြိုက်အများဆုံး စက်သင်ယူခြင်းဘာသာစကား- Python
မတူညီသော စက်သင်ယူမှုဘာသာစကားများကို စူးစမ်းလေ့လာခြင်းမပြုမီ၊ အမှန်တကယ်တွင် "အကောင်းဆုံး" ဘာသာစကားတစ်ခုမဟုတ်ကြောင်း အသိအမှတ်ပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ တစ်ခုချင်းစီတွင် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် အားသာချက်၊ အားနည်းချက်များနှင့် တိကျသော စွမ်းဆောင်ရည်များရှိသည်။ သင်တည်ဆောက်ရန်ကြိုးစားနေသည့်အရာနှင့် သင့်နောက်ခံအပေါ် များစွာမူတည်ပါသည်။
ထိုသို့ပြောခြင်းဖြင့်၊ လူကြိုက်အများဆုံး စက်သင်ယူမှုဘာသာစကားမှာ Python ဖြစ်သည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် machine learning developer များ၏ 57% ခန့်သည် Python ကို အားကိုးကြပြီး 33% သည် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် ဦးစားပေးပါသည်။
Python ၏ မူဘောင်များသည် လွန်ခဲ့သည့် နှစ်အနည်းငယ်အတွင်း သိသိသာသာ ပြောင်းလဲလာခဲ့ပြီး ၎င်းသည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုနှင့်အတူ ၎င်း၏စွမ်းရည်များကို တိုးမြှင့်ပေးခဲ့သည်။ TensorFlow နှင့် အခြားအခြားသော ထိပ်တန်းစာကြည့်တိုက်များ ထုတ်ဝေလျှက်ရှိပါသည်။
ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ developer 8.2 သန်းကျော်သည် ကုဒ်ရေးရန်အတွက် Python ကို အားကိုးကြပြီး ယင်းအတွက် အကြောင်းပြချက်ကောင်းတစ်ခုရှိပါသည်။ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ဒေတာသိပ္ပံ၊ စက်သင်ယူမှုနှင့် AI အတွက် အကြိုက်ဆုံးရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ကျယ်ပြောလှသော စာကြည့်တိုက်ဂေဟစနစ်သည် စက်သင်ယူမှုလေ့ကျင့်သူများအား ဒေတာများကို လွယ်ကူစွာ ဝင်ရောက်၊ ကိုင်တွယ်၊ ပြောင်းလဲရန်နှင့် စီမံဆောင်ရွက်ပေးနိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် ပလပ်ဖောင်းလွတ်လပ်မှု၊ ရှုပ်ထွေးမှုနည်းပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်စွာဖတ်ရှုနိုင်မှုကိုလည်း ပေးဆောင်ပါသည်။
built-in စာကြည့်တိုက်များနှင့် ပက်ကေ့ဂျ်များသည် အခြေခံကုဒ်ကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ စက်သင်ယူမှုအင်ဂျင်နီယာများသည် အစမှစတင်ရေးသားရန် မလိုအပ်ပါ။ စက်သင်ယူခြင်းသည် စဉ်ဆက်မပြတ် ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်း လိုအပ်သောကြောင့် Python ၏ တည်ဆောက်မှုအတွင်း စာကြည့်တိုက်များနှင့် ပက်ကေ့ခ်ျများသည် အလုပ်တိုင်းနီးပါးတွင် ကူညီပေးပါသည်။ ဤအရာအားလုံးသည် ရှုပ်ထွေးသော စက်သင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများနှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအချိန်ကို လျှော့ချပေးပြီး ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို မြှင့်တင်ပေးသည်။
Google၊ Instagram၊ Facebook၊ Dropbox၊ Netflix၊ Walt Disney၊ YouTube၊ Uber နှင့် Amazon ကဲ့သို့သော ကမ္ဘာ့အကြီးဆုံး နည်းပညာကုမ္ပဏီကြီးအချို့သည် Python ကို ၎င်းတို့၏ ပရိုဂရမ်ဘာသာစကားအဖြစ် နှစ်သက်ကြသည်။
Python သည် လူကြိုက်အများဆုံးဘာသာစကားအဖြစ် ထင်ရှားသော်လည်း၊ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့်အချက်များစွာရှိပါသည်။ လုပ်ဆောင်နေသည့် ငါးခုမှာ Python၊ R၊ C/C++၊ Java နှင့် JavaScript တို့ဖြစ်သည်။ Python နှင့် ဝေးကွာသော ဒုတိယနေရာကို အများအားဖြင့် C/C++ ဟု သတ်မှတ်သည်။ Java သည် နောက်ကွယ်တွင် နီးကပ်နေပြီး Python သည် R နှင့် မကြာခဏ နှိုင်းယှဉ်နေသော်လည်း ၎င်းတို့သည် လူကြိုက်များမှုတွင် အမှန်တကယ် ယှဉ်ပြိုင်ခြင်းမရှိပေ။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များပါ၀င်သည့် စစ်တမ်းများတွင် R သည် ဘာသာစကားငါးမျိုးတွင် အနိမ့်ဆုံးဦးစားပေးအသုံးပြုမှုအချိုးကို ရရှိလေ့ရှိသည်။ Javascript ကို စာရင်း၏ အောက်ဆုံးတွင် မကြာခဏ ချထားပါသည်။
ထိပ်တန်းငါးခုကဲ့သို့ လူကြိုက်များသည့်နေရာတွင် မရှိသော်လည်း၊ Julia၊ Scala၊ Ruby၊ MATLAB၊ Octave နှင့် SAS ကဲ့သို့သော စက်သင်ယူသူများ အသုံးပြုသည့် အခြားဘာသာစကားများလည်း ရှိသေးသည်။
သင်၏လျှောက်လွှာအပေါ်အခြေခံပြီးရွေးချယ်ခြင်း။
စက်သင်ယူခြင်းအတွက် အကောင်းဆုံးဘာသာစကားကို ရွေးချယ်ရာတွင် အရေးကြီးဆုံးအချက်မှာ သင်လုပ်ဆောင်မည့် ပရောဂျက်အမျိုးအစား သို့မဟုတ် သင်၏ သီးခြားအသုံးချပရိုဂရမ်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန်ဖြစ်သည်။
စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတွင် လုပ်ဆောင်ရန် သင်ရှာဖွေနေပါက၊ သင်၏အကောင်းဆုံးအလောင်းအစားမှာ Python သို့မဟုတ် R ဖြစ်ဖွယ်ရှိပြီး ကွန်ရက်လုံခြုံရေးနှင့် လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်းကဲ့သို့သော အခြားနယ်ပယ်များသည် Java မှ ပိုမိုအကျိုးရှိမည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းနောက်ကွယ်ရှိ အကြောင်းရင်းများထဲမှတစ်ခုမှာ ကွန်ရက်လုံခြုံရေးနှင့် လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို ကြီးမားသောအဖွဲ့အစည်းများမှ အသုံးပြုလေ့ရှိပြီး ၎င်းတို့သည် ပုံမှန်အားဖြင့် Java သည် ဌာနတွင်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးအဖွဲ့များအတွက် ဦးစားပေးသည့် တူညီသည့်အရာများဖြစ်သည်။
သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) နှင့် စိတ်ခံစားမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆိုင်ရာအာရုံစိုက်မှုနည်းသောနယ်ပယ်များနှင့်ပတ်သက်လာလျှင် Python သည် ၎င်း၏အထူးပြုစာကြည့်တိုက်များစုစည်းမှုများပြားသောကြောင့် အယ်လဂိုရီသမ်တည်ဆောက်ခြင်းအတွက် ပိုမိုလွယ်ကူမြန်ဆန်သောဖြေရှင်းချက်ကို ပေးပါသည်။
C/C++ အတွက်၊ ဂိမ်းကစားခြင်းနှင့် စက်ရုပ်တည်နေရာများတွင် ဉာဏ်ရည်တုအတွက် အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ စက်သင်ယူမှုဘာသာစကားသည် ၎င်း၏အလွန်ဆန်းပြားသော AI စာကြည့်တိုက်များ၏ ရလဒ်အနေဖြင့် ထိန်းချုပ်မှု၊ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားမှုကို ပေးဆောင်သည်။
R သည် bioengineering နှင့် bioinformatics နယ်ပယ်များတွင် ၎င်း၏ တည်ရှိမှုကို စတင်သိရှိလာခဲ့ပြီး ၎င်းကို ဇီဝဆေးပညာဆိုင်ရာ စာရင်းအင်းများအတွင်းနှင့် ပြင်ပပညာရပ်ဆိုင်ရာများတွင် နှစ်ပေါင်းများစွာ အသုံးပြုခဲ့သည်။ ဒါပေမယ့် data science နဲ့ machine learning အသစ်ဖြစ်တဲ့ developer တွေအကြောင်းပြောရင် JavaScript ကို မကြာခဏ ဦးစားပေးပါတယ်။
ဘာသာစကားသည် ကျွမ်းကျင်မှုမှ အလယ်တန်းဖြစ်သည်။
စက်သင်ယူမှုလောကထဲသို့ ဝင်ရောက်ပြီး မည်သည့်ဘာသာစကားကို အသုံးပြုရမည်နည်း။ အခြားအလုပ်များတွင် သင်သည် ပင်မဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုစွမ်းရည်ကို ပြုစုပျိုးထောင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
သင့်တွင် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များ၊ နက်နဲသောသင်ယူမှု၊ စနစ်လုပ်ငန်းစဉ်နှင့် ဒီဇိုင်းဆိုင်ရာ အခြေခံအသိပညာမရှိပါက၊ မှန်ကန်သောမော်ဒယ်များကို ရွေးချယ်ရန် သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးသော စက်သင်ယူမှုပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် အမှန်တကယ်ခက်ခဲပါလိမ့်မည်။
အကယ်၍ သင်သည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် စက်သင်ယူခြင်းအတွက် အသစ်ဖြစ်ပါက Python သည် သင့်စာရင်း၏ ထိပ်ဆုံးတွင် ရှိနေသင့်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့ ဆွေးနွေးခဲ့သည့်အတိုင်း၊ Python သည် အခြားဘာသာစကားများထက် ရိုးရှင်းစွာ သင်ယူရလွယ်ကူပါသည်။ ဒါပေမယ့် သင်ဟာ သင့်ခါးပတ်အောက်မှာ နှစ်ပေါင်းများစွာ အတွေ့အကြုံရှိတဲ့ အတွေ့အကြုံရှိတဲ့ ပရိုဂရမ်မာတစ်ယောက်ဖြစ်နေပြီ ဆိုရင်၊ အထူးသဖြင့် ဘာသာစကားတစ်ခုခုနဲ့ အတွေ့အကြုံရှိနေပြီဆိုရင်တော့ သင်သိပြီးသားအရာတွေကို လိုက်နာဖို့ ပိုကောင်းတဲ့ ရွေးချယ်မှုတစ်ခု ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။
ဘာသာစကားတစ်ခုကို ရွေးချယ်ရလွယ်ကူစေမည့် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော စက်သင်ယူမှုစွမ်းရည်အချို့ရှိပါသည်။ ဤကျွမ်းကျင်မှုအချို့တွင် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာကျွမ်းကျင်မှု၊ ဒေတာသိပ္ပံကျွမ်းကျင်မှု၊ နက်နဲသောသင်ယူမှုစွမ်းရည်၊ တက်ကြွသောပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းနှင့် အသံနှင့် ဗီဒီယိုလုပ်ဆောင်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။
သင်၏ပရော်ဖက်ရှင်နယ်နောက်ခံသည် ဒေတာသိပ္ပံနှင့် ကြီးမားစွာပါဝင်နေပါက၊ Python ကို ဦးစားပေးခြင်းသည် ပိုကောင်းပါသည်။ ရေပန်းအစားဆုံး machine learning language သည် data science နှင့် ကြီးကြီးမားမား ပေါင်းစပ်ထားသောကြောင့် ၎င်းသည် data scientists' go-to language ဖြစ်လာပါသည်။ သို့သော် သင့်နောက်ခံတွင် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် စာရင်းဇယားများပါ၀င်ပါက R သည် သင့်အတွက် ကြီးမားစွာ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်နေသည်။
Front-end developer များသည် မကြာခဏ JavaScript နှင့် လက်ရှိအတွေ့အကြုံရှိကြပြီး စက်သင်ယူမှုတွင် ၎င်း၏အသုံးပြုမှုကို ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ ကွန်ပျူတာ ဟာ့ဒ်ဝဲနှင့် အီလက်ထရွန်းနစ် အင်ဂျင်နီယာများသည် အခြားဘာသာစကားများထက် C/C++ ကို ရွေးချယ်လေ့ရှိပြီး အထူးသဖြင့် JavaScript၊ Java နှင့် R ကို ရှောင်ကြဉ်ကြသည်။
လူကြိုက်နည်းသော ဘာသာစကားဖြစ်သော Java ကို လုပ်ငန်းသုံး အက်ပ်လီကေးရှင်းများဖြင့် ၎င်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပေးစွမ်းသောကြောင့် ရှေ့ဆုံး ဒက်စ်တော့ အပလီကေးရှင်း developer များက ဦးစားပေးပါသည်။ သင်ဟာ လုပ်ငန်းကြီးတစ်ခုအတွက် အလုပ်လုပ်နေတယ်ဆိုရင် ကုမ္ပဏီက သင့်ကို Java လေ့လာဖို့တောင် ပြောကောင်းပြောနိုင်ပါတယ်။ Java ကို ကိုယ်တိုင်ရွေးချယ်ရန် စက်သင်ယူမှုခရီးကို စတင်သူတိုင်းအတွက် နည်းပါးပါသည်။
ဤဆောင်းပါးမှ သင်တွေ့မြင်ရသည့်အတိုင်း စက်သင်ယူခြင်းအတွက် အကောင်းဆုံးဘာသာစကားကို ရွေးချယ်ခြင်းတွင် များစွာပါဝင်ပါသည်။ "အကောင်းဆုံး" ဖြစ်ဖို့ဆိုတာလောက် မရိုးရှင်းပါဘူး။ ၎င်းသည် သင်၏အတွေ့အကြုံ၊ ပရော်ဖက်ရှင်နယ်နောက်ခံနှင့် အသုံးချပရိုဂရမ်များပေါ်တွင် မူတည်သည်။ သို့သော် Python၊ C++၊ Java နှင့် R ကဲ့သို့သော နာမည်ကြီးဘာသာစကားများကို အမြဲတမ်း ဦးစွာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။
