5 Beste Machine Learning (AI) Programmeertalen

Voor mensen die net beginnen met machine learning (ML) en artificial intelligence (AI), kan het moeilijk zijn om te beslissen waar te beginnen. Zelfs mensen die al betrokken zijn bij het veld kunnen zich afvragen welke machine learning programmeertaal het beste is. En met meer dan 700 verschillende programmeertalen die breed worden gebruikt, wordt het nog moeilijker om de beste te kiezen voor een taak.

Wat is Machine Learning?

Machine learning is een subset van artificial intelligence dat computer systemen helpt om automatisch te leren en voorspellingen te doen op basis van gevoede datasets. Bijvoorbeeld, een machine learning systeem kan niet expliciet worden geprogrammeerd om het verschil te zien tussen een hond en een kat, maar het leert hoe het zelf te doen door training op grote datasets. Het doel van machine learning systemen is om een punt te bereiken waarop ze automatisch kunnen leren zonder menselijke interventie en vervolgens acties kunnen uitvoeren.

De use cases voor een machine learning systeem bepalen het niveau van programmeerkennis dat nodig is. Als je machine learning wilt gebruiken om echte wereldwijde bedrijfsproblemen op te lossen, heb je een programmeerachtergrond nodig. Maar als je alleen de concepten van machine learning wilt leren, heb je waarschijnlijk alleen wiskunde- en statistiekennis nodig. Om deze modellen te implementeren, moet je de basisbeginselen van programmeren, algoritmen, gegevensstructuren, geheugensbeheer en logica begrijpen.

Er zijn veel machine learning bibliotheken met verschillende programmeertalen, waardoor het gemakkelijk is om te beginnen met basisprogrammeertalen.

Hier zijn de 5 beste machine learning (AI) programmeertalen:

1. Python

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

Python is een topkeuze voor mensen die taken willen uitvoeren met betrekking tot data-analyse, datawetenschap, machine learning en AI vanwege zijn uitgebreide bibliothekenecosysteem dat veel verschillende bibliotheken biedt om gegevens te verwerken, te transformeren en te verwerken. De ingebouwde bibliotheken en pakketten bieden basiscode om machine learning ingenieurs te helpen, en ze zijn beschikbaar voor bijna elke taak. Bovendien hebben de bibliotheken en pakketten een nul leercurve, wat betekent dat zodra je de basisbeginselen van Python programmeren leert, je klaar bent om te gaan.

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

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

Hier zijn enkele van de belangrijkste voordelen van Python:

• Uitgebreide collectie bibliotheken

• Gemakkelijk te gebruiken en open-source

• Codeleesbaarheid

• Flexibiliteit

2. R Programmeertaal

Een andere van de top machine learning en AI programmeertalen is R programmeertaal, die kan worden gebruikt door niet-programmeurs en programmeurs. Niet-programmeurs zoals data miners, data analisten en statistici vinden veel gebruik voor R.

R is een topkeuze voor het verwerken van grote aantallen, en het is de gangbare taal voor machine learning toepassingen die veel statistische gegevens gebruiken. De gebruikersvriendelijke IDE’s en tools stellen je in staat om grafieken te tekenen en bibliotheken te beheren. Het biedt ook een verscheidenheid aan tools om machine learning algoritmen te trainen en te evalueren voor het voorspellen van toekomstige gebeurtenissen.

R wordt op grote schaal gebruikt in de velden van bio-engineering en biomedische statistiek, maar het is ook populair voor het implementeren van machine learning zoals classificatie, regressie en beslissingsboomvorming. Sommige van de bibliotheken voor R zijn 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

• Gemakkelijke programmeerstijl

• Hoog flexibel en cross-platform compatibel

3. Java

Een andere van de meest bekende programmeertalen voor machine learning, Java heeft een sterke greep op de industrie. Het is vooral populair onder machine learning ingenieurs die een Java ontwikkelingsachtergrond hebben, 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 grote Java codebases bezitten, en veel open-source tools voor big data verwerking zijn geschreven in de taal. Dit maakt het gemakkelijker voor machine learning ingenieurs om projecten te integreren met bestaande code repositories.

Java bevat een reeks functies die het een geweldige keuze maken, zoals gemakkelijk te gebruiken, betere gebruikersinteractie, pakketdiensten, gemakkelijke debugging en grafische weergave van gegevens. Het heeft een breed scala aan derde partij bibliotheken voor machine learning, zoals JavaML, die een ingebouwde machine learning bibliotheken is die een collectie algoritmen biedt die zijn geïmplementeerd in Java.

Sommige van de belangrijkste bibliotheken geassocieerd met Java zijn Weka, JavaML, Deeplearning4j en ELKI. Het bevat ook Java Virtual Machine, die een van de beste platforms is voor machine learning, omdat het ingenieurs in staat stelt om dezelfde code te schrijven op meerdere platforms.

Hier zijn enkele van de belangrijkste voordelen van Java:

• Veel derde partij bibliotheken voor ML

• Schaalbaarheid

• Java Virtual Machine

• Gemakkelijk voor ingenieurs met Java ontwikkelingsachtergrond

4. Julia

Een high-performance, general-purpose dynamische programmeertaal, Julia is opgekomen als een potentieel concurrent voor Python en R. Het biedt veel geweldige functies exclusief voor machine learning, en terwijl het een general-purpose taal is voor de ontwikkeling van een breed scala aan toepassingen, is het het beste gebruikt voor high-performance numerieke analyse en computationele wetenschap.

Julia heeft ondersteuning voor alle soorten hardware, zoals TPUs en GPUs, en het wordt gebruikt door grote bedrijven zoals Apple, Oracle, Disney en NASA.

De machine learning taal was speciaal ontworpen voor het implementeren van basiswiskunde en wetenschappelijke vragen die veel machine learning algoritmen vormen. De code is universeel uitvoerbaar, en het is schaalbaar, wat fundamenteel is voor machine learning ingenieurs.

Hier zijn enkele van de belangrijkste voordelen van Julia:

• Universeel uitvoerbaar

• Schaalbaar

• Ondersteuning voor editors zoals Emacs en VIM

• Veel dominante functies exclusief voor ML

5. LISP

Het afsluiten van onze lijst van de 5 beste machine learning (AI) programmeertalen is LISP, die de op één na oudste programmeertaal is die nog steeds in gebruik is. Het is voornamelijk 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 schrijven, te compileren en uit te voeren 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 die een programmeur aan het coderen is, wat het onderscheidt van enkele van de andere top talen.

In de huidige wereld wordt LISP vaak gebruikt voor inductieve logische problemen en machine learning. Het is breed bekend om de eerste AI chatbot ooit te hebben gemaakt, en het kan nog steeds vandaag worden gebruikt om chatbots te ontwikkelen voor industrieën zoals e-commerce.

Hier zijn enkele van de belangrijkste functies van LISP:

• Snelle prototyping mogelijkheden

• Flexibel en zeer efficiënt

• Past zich aan aan de oplossingen die programmeurs aan het coderen zijn

• Ondersteuning voor symbolische expressies