5 beste programmeringsspråk for maskinlæring (AI).

For de som nettopp har begynt med maskinlæring (ML) og kunstig intelligens (AI), kan det være vanskelig å bestemme hvor de skal begynne. Selv de som allerede er involvert i feltet kan lure på hvilket maskinlæringsprogrammeringsspråk som er det beste. Og med over 700 forskjellige programmeringsspråk som er mye brukt, blir det enda vanskeligere å bestemme det beste for en oppgave.

Hva er maskinlæring?

Maskinlæring er en undergruppe av kunstig intelligens som hjelper datasystemer automatisk å lære og lage spådommer basert på matede datasett. For eksempel er et maskinlæringssystem kanskje ikke eksplisitt programmert til å se forskjellen mellom en hund og en katt, men det lærer hvordan det skiller seg helt av seg selv ved å trene på store dataprøver. Målet med maskinlæringssystemer er å nå et punkt der de automatisk kan lære uten menneskelig innblanding og deretter utføre handlinger.

Brukstilfellene for et maskinlæringssystem dikterer nivået på programmeringskunnskapen som trengs. Hvis du vil bruke maskinlæring for å løse forretningsproblemer i den virkelige verden, trenger du en programmeringsbakgrunn. Men hvis du bare vil lære begrepene maskinlæring, trenger du sannsynligvis bare matematikk og statistikkkunnskap. For å implementere disse modellene, må du forstå det grunnleggende innen programmering, algoritmer, datastrukturer, minneadministrasjon og logikk.

Det finnes mange maskinlæringsbiblioteker med forskjellige programmeringsspråk, noe som gjør det enkelt å komme i gang med grunnleggende programmeringsspråk.

Her er de 5 beste programmeringsspråkene for maskinlæring (AI):

1. Python

Python er det desidert mest populære og beste maskinlæringsspråket, med over 60 % av maskinlæringsutviklere som bruker og prioriterer det for utvikling. Det er noen få nøkkelaspekter som gjør Python så attraktiv. For det første er det lett å lære, noe som er avgjørende for de som ønsker å komme i gang med maskinlæring. Den er også skalerbar og åpen kildekode.

Python er et toppvalg for de som ønsker å utføre oppgaver som involverer dataanalyse, datavitenskap, maskinlæring og AI på grunn av det enorme bibliotekøkosystemet som tilbyr mange forskjellige biblioteker for å håndtere, transformere og behandle data. De innebygde bibliotekene og pakkene gir kode på basisnivå for å hjelpe maskinlæringsingeniører, og de er tilgjengelige for nesten alle oppgaver. På toppen av dette har bibliotekene og pakkene en null læringskurve, noe som betyr at når du først har lært det grunnleggende om Python-programmering, er du klar til å gå.

Noen av de beste bibliotekene for Python inkluderer Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn og sci-kit Learn.

Maskinlæringsprogrammeringsspråket brukes av noen av de beste selskapene i verden, inkludert Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber og Amazon.

Her er noen av hovedfordelene med Python:

• Omfattende samling av biblioteker

• Enkel å bruke og åpen kildekode

• Kode lesbarhet

• Fleksibilitet

2. R Programmeringsspråk

Et annet av de beste maskinlærings- og AI-programmeringsspråkene er R-programmeringsspråket, som kan brukes av både ikke-programmerere og programmerere. Ikke-programmerere som dataminere, dataanalytikere og statistikere finner mange bruksområder for R.

R er et toppvalg for å behandle store tall, og det er det beste språket for maskinlæringsapplikasjoner som bruker mye statistisk data. Dens brukervennlige IDE-er og verktøy lar deg tegne grafer og administrere biblioteker. Det gir også en rekke verktøy for å trene og evaluere maskinlæringsalgoritmer for å forutsi fremtidige hendelser.

R er mye brukt innen bioteknikk og biomedisinsk statistikk, men det er også populært for å implementere maskinlæring som klassifisering, regresjon og dannelse av beslutningstre. Noen av bibliotekene for R inkluderer CARET for arbeid med klassifiserings- og regresjonsproblemer, og PARTY og rpart for å lage datapartisjoner.

Her er noen av hovedfordelene med R:

• Åpen kildekode programmeringsspråk

• Gir et bredt spekter av maskinlæringsteknikker

• Enkel programmeringsstil

• Svært fleksibel og kompatibel på tvers av plattformer

3. Java

Et annet av de mest kjente programmeringsspråkene for maskinlæring, Java har et sterkt tak over bransjen. Det er spesielt populært blant maskinlæringsingeniører som har Java-utviklingsbakgrunn siden de ikke trenger å lære et nytt programmeringsspråk som Python eller R for å implementere maskinlæringsmodeller.

Et annet sentralt aspekt ved Java er at mange organisasjoner allerede har store Java-kodebaser, og mange åpen kildekode-verktøy for behandling av store data er skrevet på språket. Dette gjør det enklere for maskinlæringsingeniører å integrere prosjekter med eksisterende kodelagre.

Java inkluderer en rekke funksjoner som gjør det til et godt valg, for eksempel brukervennlighet, bedre brukerinteraksjon, pakketjenester, enkel feilsøking og grafisk representasjon av data. Den har et bredt spekter av tredjepartsbiblioteker for maskinlæring, for eksempel JavaML, som er et innebygd maskinlæringsbibliotek som gir en samling algoritmer implementert i Java.

Noen av hovedbibliotekene knyttet til Java inkluderer Weka, JavaML, Deeplearning4j og ELKI. Den inkluderer også Java Virtual Machine, som er en av de beste plattformene for maskinlæring ettersom den gjør det mulig for ingeniører å skrive den samme koden på flere plattformer.

Her er noen av hovedfordelene med Java:

• Mange tredjepartsbiblioteker for ML

• skalerbarhet

• Java Virtual Machine

• Enkelt for ingeniører med Java-utviklingsbakgrunn

4. Julia

Julia er et dynamisk programmeringsspråk med høy ytelse for generell bruk, og har vokst seg til å bli en potensiell konkurrent for Python og R. Det tilbyr mange flotte funksjoner utelukkende for maskinlæring, og selv om det er et generellt bruksspråk for utvikling av et bredt -utvalg av applikasjoner, det er best brukt for høyytelses numerisk analyse og beregningsvitenskap.

Julia har støtte for alle typer maskinvare, som TPU-er og GPU-er, og den brukes av store selskaper som Apple, Oracle, Disney og NASA.

Maskinlæringsspråket ble spesielt designet for å implementere grunnleggende matematikk og vitenskapelige spørringer som utgjør mange maskinlæringsalgoritmer. Koden er universelt kjørbar, og den er skalerbar, noe som er grunnleggende for maskinlæringsingeniører.

Her er noen av de viktigste fordelene med Julia:

• Universelt kjørbar

• Skalerbar

• Støtte for redaktører som Emacs og VIM

• Mange dominerende funksjoner eksklusivt for ML

5. LISP

Avslutningen på listen vår over de 5 beste maskinlæringsspråkene (AI) er LISP, som er det nest eldste programmeringsspråket som fortsatt er i bruk i dag. Det er hovedsakelig utviklet for AI-fokuserte applikasjoner.

Programmeringsspråket har ført til opprettelsen av forskjellige andre språk som Python, Julia og Java. Den har også muligheten til å kode, kompilere og kjøre kode på mer enn 30 programmeringsspråk. LISP regnes som et svært effektivt og fleksibelt maskinlæringsspråk for å løse spesifikke detaljer siden det tilpasser seg løsningen en programmerer koder for, noe som gjør at det skiller seg ut fra noen av de andre toppspråkene.

I dagens verden brukes LISP ofte til induktive logikkproblemer og maskinlæring. Den er viden kjent for å lage den første AI-chatboten noensinne, og den kan fortsatt brukes i dag til å utvikle chatbots for bransjer som e-handel.

Her er noen av hovedfunksjonene til LISP:

• Raske prototyping evner

• Fleksibel og svært effektiv

• Tilpasser seg løsninger programmerere koder for

• Støtte for symbolske uttrykk