5 Beste Maskinlærings- (AI) Programmeringsspråk

For de som nettopp begynner med maskinlæring (ML) og kunstig intelligens (AI), kan det være vanskelig å bestemme hvor man skal starte. Selv de som allerede er involvert i feltet, kan undre seg over hvilket maskinlæringsprogrammeringsspråk som er best. Og med over 700 forskjellige programmeringsspråk som er vidt brukte, blir det enda mer vanskelig å bestemme det beste for en oppgave.

Hva er Maskinlæring?

Maskinlæring er en undergruppe av kunstig intelligens som hjelper datamaskiner å lære og gjøre prediksjoner automatisk basert på innførslede datamengder. For eksempel, et maskinlæringsystem kan ikke være eksplisitt programmert til å skille mellom en hund og en katt, men det lærer hvordan å skille alle på egen hånd ved å trene på store datamengder. Målet med maskinlæringsystemer er å nå et punkt der de kan lære automatisk uten menneskelig inngripen og deretter utføre handlinger.

Bruksområdene for et maskinlæringsystem avgjør nivået av programmeringskunnskap som trengs. Hvis du ønsker å bruke maskinlæring til å løse virkelige forretningsproblemer, vil du trenge en programmeringsbakgrunn. Men hvis du bare ønsker å lære konseptene om maskinlæring, vil du sannsynligvis bare trenge matematikk- og statistikkunnskaper. For å implementere disse modellene, må du forstå grunnleggende programmering, algoritmer, datastrukturer, minnehåndtering 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 maskinlærings- (AI) programmeringsspråkene:

1. Python

Python er langt det mest populære og beste maskinlæringspråket, med over 60% av maskinlæringsutviklere som bruker og prioriterer det for utvikling. Det finnes noen nøkkelaspekter som gjør Python så attraktiv. For det første er det enkelt å lære, noe som er avgjørende for de som søker å komme i gang med maskinlæring. Det er også skalerbart og åpen kilde.

Python er et toppvalg for de som søker å utføre oppgaver som involverer dataanalyse, datavitenskap, maskinlæring og AI på grunn av dets omfattende bibliotekøkosystem som tilbyr mange forskjellige biblioteker for å håndtere, transformere og prosessere data. De innebygde bibliotekene og pakken tilbyr basis-kode for å hjelpe maskinlæringsingeniører, og de er tilgjengelige for nesten alle oppgaver. I tillegg har bibliotekene og pakken en null lærekurve, noe som betyr at så snart du lærer grunnleggende 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 største selskapene i verden, inkludert Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber og Amazon.

Her er noen av de viktigste fordelene med Python:

• Omfattende samling av biblioteker

• Enkelt å bruke og åpen kilde

• Kodelesbarhet

• Fleksibilitet

2. R Programmeringsspråk

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

R er et toppvalg for å prosessere store tall, og det er det foretrukne språket for maskinlæringsapplikasjoner som bruker mye statistisk data. Dets brukervennlige IDE-er og verktøy muliggjør å tegne grafiske fremstillinger og håndtere biblioteker. Det tilbyr også en rekke verktøy for å trene og evaluere maskinlæringsalgoritmer for å forutsi fremtidige hendelser.

R er mye brukt i feltene bioingeniør og biomedisinsk statistikk, men det er også populært for å implementere maskinlæring som klassifisering, regresjon og beslutningstreforming. Noen av bibliotekene for R inkluderer CARET for å arbeide med klassifisering og regresjonsproblemer, og PARTY og rpart for å lage datapartisjoner.

Her er noen av de viktigste fordelene med R:

• Åpen kilde programmeringsspråk

• Tilbyr et stort utvalg av maskinlæringsmetoder

• Enkelt programmeringsstil

• Høyt fleksibel og plattformuavhengig

3. Java

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

Et annet nøkkelaspekt ved Java er at mange organisasjoner allerede har store Java-kodebaserte prosjekter, og mange åpne verktøy for stor data-behandling er skrevet i språket. Dette gjør det enklere for maskinlæringsingeniører å integrere prosjekter med eksisterende kode-repositorier.

Java inkluderer en rekke funksjoner som gjør det et godt valg, som enkelhet i bruk, bedre brukerinteraksjon, pakketjenester, enkel feilsøking og grafisk fremstilling av data. Det har en rekke tredjepartsbiblioteker for maskinlæring, som JavaML, som er et innebygd maskinlæringsbibliotek som tilbyr en samling av algoritmer implementert i Java.

Noen av de viktigste bibliotekene forbundet med Java inkluderer Weka, JavaML, Deeplearning4j og ELKI. Det inkluderer også Java Virtual Machine, som er en av de beste plattformene for maskinlæring, siden det muliggjør at ingeniører kan skrive samme kode på flere plattformer.

Her er noen av de viktigste fordelene med Java:

• Mange tredjepartsbiblioteker for ML

• Skalerbarhet

• Java Virtual Machine

• Enkelt for ingeniører med Java-utviklingsbakgrunn

4. Julia

Et høy-ytelses, generelt dynamisk programmeringsspråk, Julia har steget frem som en potensiell utfordrer til Python og R. Det tilbyr mange flotte funksjoner eksklusivt for maskinlæring, og mens det er et generelt programmeringsspråk for utvikling av en rekke applikasjoner, er det best brukt for høy-ytelses numerisk analyse og beregningsvitenskap.

Julia har støtte for alle typer maskinvare, som TPUs og GPUs, og det brukes av store selskaper som Apple, Oracle, Disney og NASA.

Maskinlæringspråket var spesielt designet for å implementere grunnleggende matematikk og vitenskapelige spørsmål som utgjør mange maskinlæringsalgoritmer. Dets kode er universelt kjørbar, og det er skalerbart, noe som er fundamentalt for maskinlæringsingeniører.

Her er noen av de viktigste fordelene med Julia:

• Universelt kjørbar

• Skalerbart

• Støtte for redaktører som Emacs og VIM

• Mange fremtredende funksjoner eksklusivt for ML

5. LISP

Som avslutning på vår liste over de 5 beste maskinlærings- (AI) programmeringsspråkene 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 ledet til skapelsen av flere andre språk som Python, Julia og Java. Det har også evnen til å kode, kompilere og kjøre kode i over 30 programmeringsspråk. LISP anses som et svært effektivt og fleksibelt maskinlæringspråk for å løse spesifikke problemer, siden det tilpasser seg løsningen en programmerer er i ferd med å kode for, noe som gjør det unikt i forhold til noen av de andre toppspråkene.

I dagens verden brukes LISP ofte til induktive logiske problemer og maskinlæring. Det er vidt kjent for å ha skapt den første AI-chatboten, og det kan fortsatt brukes i dag til å utvikle chatboter for industrier som e-handel.

Her er noen av de viktigste funksjonene til LISP:

• Rask prototyping-evne

• Fleksibel og svært effektiv

• Tilpasser seg løsningene programmererne er i ferd med å kode for

• Støtte for symboliske uttrykk