5 beste machine learning (AI) programmeertalen

Voor degenen die net beginnen met machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI), kan het moeilijk zijn om te beslissen waar ze moeten beginnen. Zelfs degenen die al in het veld betrokken zijn, kunnen zich afvragen welke programmeertaal voor machinaal leren de beste is. En omdat er ruim 700 verschillende programmeertalen op grote schaal worden gebruikt, wordt het nog moeilijker om te beslissen wat de beste is voor een taak.

Wat is machinaal leren?

machine learning is een subset van kunstmatige intelligentie die computersystemen helpt automatisch te leren en voorspellingen te doen op basis van gevoede datasets. Een machinaal leersysteem is bijvoorbeeld misschien niet expliciet geprogrammeerd om het verschil tussen een hond en een kat te zien, maar het leert zelfstandig onderscheid te maken door te trainen op grote datamonsters. Het doel van machine learning-systemen is om een ​​punt te bereiken waarop ze automatisch kunnen leren zonder menselijke tussenkomst en vervolgens acties kunnen uitvoeren.

De use cases voor een machine learning-systeem bepalen het niveau van programmeerkennis dat nodig is. Als u machine learning wilt gebruiken om echte zakelijke problemen op te lossen, heeft u een programmeerachtergrond nodig. Maar als u alleen de concepten van machine learning wilt leren, heeft u waarschijnlijk alleen kennis van wiskunde en statistiek nodig. Om deze modellen te implementeren, moet u de basisprincipes van programmeren, algoritmen, gegevensstructuren, geheugenbeheer en logica begrijpen.

Er zijn veel machine learning-bibliotheken met verschillende programmeertalen, waardoor het gemakkelijk is om aan de slag te gaan met basisprogrammeertalen.

Dit zijn de 5 beste programmeertalen voor machine learning (AI):

1. Python

Python is verreweg de meest populaire en beste machine learning-taal, met meer dan 60% van de machine learning-ontwikkelaars die deze gebruiken en prioriteit geven voor ontwikkeling. Er zijn een paar belangrijke aspecten die Python zo aantrekkelijk maken. Ten eerste is het gemakkelijk te leren, wat cruciaal is voor diegenen die aan de slag willen met machine learning. Het is ook schaalbaar en open-source.

Python is een topkeuze voor diegenen die taken willen uitvoeren op het gebied van data-analyse, datawetenschap, machine learning en AI vanwege het enorme bibliotheekecosysteem dat veel verschillende bibliotheken biedt om gegevens te verwerken, transformeren en verwerken. De ingebouwde bibliotheken en pakketten bieden code op basisniveau om machine learning-engineers te helpen, en ze zijn beschikbaar voor bijna elke taak. Bovendien hebben de bibliotheken en pakketten een leercurve van nul, wat betekent dat als je eenmaal de basisprincipes van Python-programmeren hebt geleerd, je klaar bent om te gaan.

Enkele van de beste bibliotheken voor Python zijn Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn en sci-kit Learn.

De programmeertaal machine learning wordt gebruikt door enkele van de beste bedrijven ter wereld, waaronder Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber en Amazon.

Hier zijn enkele van de belangrijkste voordelen van Python:

• Uitgebreide verzameling bibliotheken

• Gebruiksvriendelijk en open source

• Code leesbaarheid

• Flexibiliteit

2. R Programmeertaal

Een andere van de beste machine learning- en AI-programmeertalen is R-programmeertaal, die zowel door niet-programmeurs als door programmeurs kan worden gebruikt. Niet-programmeurs zoals dataminers, data-analisten en statistici vinden veel toepassingen voor R.

R is een topkeuze voor het verwerken van grote getallen, en het is de go-to-taal voor machine learning-toepassingen die veel statistische gegevens gebruiken. Dankzij de gebruiksvriendelijke IDE's en tools kunt u grafieken tekenen en bibliotheken beheren. Het biedt ook een verscheidenheid aan tools om algoritmen voor machine learning te trainen en te evalueren voor het voorspellen van toekomstige gebeurtenissen.

R wordt veelvuldig gebruikt op het gebied van bio-engineering en biomedische statistiek, maar is ook populair voor het implementeren van machinaal leren zoals classificatie, regressie en het vormen van beslissingsbomen. Enkele van de bibliotheken voor R omvatten CARET voor het werken met classificatie- en regressieproblemen, en PARTY en rpart voor het maken van gegevenspartities.

Hier zijn enkele van de belangrijkste voordelen van R:

• Open-source programmeertaal

• Biedt een breed scala aan machine learning-technieken

• Eenvoudige programmeerstijl

• Zeer flexibel en platformonafhankelijk

3. Java

Nog een van de meest bekende programmeertalen voor machine learning, Java heeft een sterke greep op de industrie. Het is vooral populair onder machine learning-engineers met een Java-ontwikkelingsachtergrond, omdat ze geen nieuwe programmeertaal zoals Python of R hoeven te leren om machine learning-modellen te implementeren.

Een ander belangrijk aspect van Java is dat veel organisaties al beschikken over grote Java-codebases en dat veel open-sourcetools voor big data-verwerking in de taal zijn geschreven. Dit maakt het voor machine learning-engineers gemakkelijker om projecten te integreren met bestaande coderepository's.

Java bevat een reeks functies die het tot een uitstekende keuze maken, zoals gebruiksgemak, betere gebruikersinteractie, pakketservices, eenvoudige foutopsporing en grafische weergave van gegevens. Het heeft een breed scala aan bibliotheken van derden voor machine learning, zoals JavaML, een ingebouwde machine learning-bibliotheek die een verzameling algoritmen biedt die in Java zijn geïmplementeerd.

Enkele van de belangrijkste bibliotheken die aan Java zijn gekoppeld, zijn Weka, JavaML, Deeplearning4j en ELKI. Het bevat ook Java Virtual Machine, een van de beste platforms voor machine learning, omdat ingenieurs hiermee dezelfde code op meerdere platforms kunnen schrijven.

Hier zijn enkele van de belangrijkste voordelen van Java:

• Veel bibliotheken van derden voor ML

• Schaalbaarheid

• Java Virtual Machine

• Gemakkelijk voor ingenieurs met een Java-ontwikkelingsachtergrond

4. Julia

Julia is een krachtige dynamische programmeertaal voor algemeen gebruik en is uitgegroeid tot een potentiële concurrent voor Python en R. Het biedt veel geweldige functies exclusief voor machine learning, en hoewel het een algemene taal is voor de ontwikkeling van een brede -bereik van toepassingen, het wordt het best gebruikt voor krachtige numerieke analyse en computationele wetenschap.

Julia heeft ondersteuning voor alle soorten hardware, zoals TPU's en GPU's, en wordt gebruikt door grote bedrijven zoals Apple, Oracle, Disney en NASA.

De machine learning-taal is speciaal ontworpen voor het implementeren van elementaire wiskundige en wetenschappelijke vragen die deel uitmaken van veel algoritmen voor machine learning. De code is universeel uitvoerbaar en schaalbaar, wat essentieel is voor machine learning-ingenieurs.

Hier zijn enkele van de belangrijkste voordelen van Julia:

• Universeel uitvoerbaar

• schaalbare

• Ondersteuning voor editors zoals Emacs en VIM

• Veel overheersende functies exclusief voor ML

5. LISPELEN

Onze lijst met de 5 beste programmeertalen voor machine learning (AI) wordt afgesloten met LISP, de op een na oudste programmeertaal die nog steeds in gebruik is. Het is meestal ontwikkeld voor AI-gerichte toepassingen.

De programmeertaal heeft geleid tot de creatie van verschillende andere talen zoals Python, Julia en Java. Het heeft ook de mogelijkheid om code te coderen, compileren en uitvoeren in meer dan 30 programmeertalen. LISP wordt beschouwd als een zeer efficiënte en flexibele machine learning-taal voor het oplossen van specifieke problemen, omdat het zich aanpast aan de oplossing waarvoor een programmeur aan het coderen is, waardoor het zich onderscheidt van sommige van de andere toptalen.

In de wereld van vandaag wordt LISP vaak gebruikt voor inductieve logische problemen en machine learning. Het staat algemeen bekend om het creëren van de allereerste AI-chatbot, en het kan nog steeds worden gebruikt om chatbots te ontwikkelen voor sectoren zoals e-commerce.

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van LISP:

• Snelle prototyping-mogelijkheden

• Flexibel en zeer efficiënt

• Past zich aan aan oplossingen waarvoor programmeurs coderen

• Ondersteuning voor symbolische uitdrukkingen