5 najlepszych języków programowania opartych na uczeniu maszynowym (AI).

Osobom dopiero rozpoczynającym przygodę z uczeniem maszynowym (ML) i sztuczną inteligencją (AI) może być trudno zdecydować, od czego zacząć. Nawet ci, którzy już zajmują się tą dziedziną, mogą zastanawiać się, który język programowania uczenia maszynowego jest najlepszy. A ponieważ powszechnie używanych jest ponad 700 różnych języków programowania, jeszcze trudniej jest wybrać najlepszy do wykonania zadania.

Co to jest uczenie maszynowe?

Nauczanie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji, który pomaga systemom komputerowym automatycznie uczyć się i formułować prognozy na podstawie wprowadzonych zestawów danych. Na przykład system uczenia maszynowego może nie być wyraźnie zaprogramowany do rozróżniania psa od kota, ale uczy się sam, jak to rozróżniać, ucząc się na dużych próbkach danych. Celem systemów uczenia maszynowego jest osiągnięcie punktu, w którym mogą automatycznie uczyć się bez interwencji człowieka, a następnie wykonywać czynności.

Przypadki użycia systemu uczenia maszynowego dyktują wymagany poziom wiedzy programistycznej. Jeśli chcesz wykorzystać uczenie maszynowe do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych, potrzebujesz doświadczenia w programowaniu. Jeśli jednak chcesz po prostu poznać koncepcje uczenia maszynowego, prawdopodobnie będziesz potrzebować jedynie wiedzy matematycznej i statystycznej. Aby wdrożyć te modele, musisz zrozumieć podstawy programowania, algorytmy, struktury danych, zarządzanie pamięcią i logikę.

Istnieje wiele bibliotek uczenia maszynowego z różnymi językami programowania, co ułatwia rozpoczęcie pracy z podstawowymi językami programowania.

Oto 5 najlepszych języków programowania opartych na uczeniu maszynowym (AI):

1. Python

Python jest zdecydowanie najpopularniejszym i najlepszym językiem uczenia maszynowego – ponad 60% programistów zajmujących się uczeniem maszynowym używa go i traktuje go priorytetowo przy programowaniu. Jest kilka kluczowych aspektów, które czynią Pythona tak atrakcyjnym. Po pierwsze, łatwo się go nauczyć, co jest kluczowe dla tych, którzy chcą rozpocząć naukę maszyn. Jest również skalowalny i open source.

Python to najlepszy wybór dla osób, które chcą wykonywać zadania związane z analizą danych, nauką o danych, uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją ze względu na rozległy ekosystem bibliotek oferujący wiele różnych bibliotek do obsługi, przekształcania i przetwarzania danych. Wbudowane biblioteki i pakiety zapewniają kod na poziomie podstawowym, który pomaga inżynierom zajmującym się uczeniem maszynowym, i są dostępne do niemal każdego zadania. Co więcej, biblioteki i pakiety mają zerową krzywą uczenia się, co oznacza, że ​​gdy nauczysz się podstaw programowania w języku Python, jesteś gotowy do pracy.

Niektóre z najlepszych bibliotek dla Pythona to Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn i sci-kit Learn.

Język programowania uczenia maszynowego jest używany przez niektóre z najlepszych firm na świecie, w tym Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber i Amazon.

Oto niektóre z głównych zalet Pythona:

• Bogaty księgozbiór bibliotek

• Łatwy w użyciu i open source

• Czytelność kodu

• Elastyczność

2. Język programowania R

Kolejnym z najpopularniejszych języków programowania maszynowego i sztucznej inteligencji jest język programowania R, z którego mogą korzystać zarówno osoby niebędące programistami, jak i programiści. Osoby niebędące programistami, takie jak eksploratorzy danych, analitycy danych i statystycy, znajdują wiele zastosowań dla języka R.

R to najlepszy wybór do przetwarzania dużych liczb i jest to najczęściej używany język w aplikacjach uczenia maszynowego, które korzystają z dużej ilości danych statystycznych. Przyjazne dla użytkownika IDE i narzędzia umożliwiają rysowanie wykresów i zarządzanie bibliotekami. Zapewnia także różnorodne narzędzia do uczenia i oceniania algorytmów uczenia maszynowego w celu przewidywania przyszłych zdarzeń.

R jest szeroko stosowany w dziedzinie bioinżynierii i statystyki biomedycznej, ale jest również popularny we wdrażaniu uczenia maszynowego, takiego jak klasyfikacja, regresja i tworzenie drzew decyzyjnych. Niektóre biblioteki dla języka R obejmują CARET do pracy z problemami klasyfikacji i regresji oraz PARTY i rpart do tworzenia partycji danych.

Oto niektóre z głównych zalet R:

• Język programowania typu open source

• Zapewnia szeroką gamę technik uczenia maszynowego

• Łatwy styl programowania

• Bardzo elastyczny i kompatybilny z wieloma platformami

3. Java

Java, kolejny z najbardziej znanych języków programowania do uczenia maszynowego, ma silną pozycję w branży. Jest szczególnie popularny wśród inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym, którzy mają doświadczenie w programowaniu w języku Java, ponieważ nie muszą uczyć się nowego języka programowania, takiego jak Python lub R, aby wdrożyć modele uczenia maszynowego.

Innym kluczowym aspektem języka Java jest to, że wiele organizacji posiada już duże bazy kodu Java, a wiele narzędzi typu open source do przetwarzania dużych zbiorów danych jest napisanych w tym języku. Ułatwia to inżynierom uczenia maszynowego integrację projektów z istniejącymi repozytoriami kodu.

Java zawiera szereg funkcji, które czynią ją doskonałym wyborem, takich jak łatwość użycia, lepsza interakcja z użytkownikiem, usługi pakietowe, łatwe debugowanie i graficzna reprezentacja danych. Posiada szeroką gamę bibliotek innych firm do uczenia maszynowego, takich jak JavaML, który jest wbudowaną biblioteką uczenia maszynowego, która zapewnia zbiór algorytmów zaimplementowanych w Javie.

Niektóre z głównych bibliotek związanych z Javą to Weka, JavaML, Deeplearning4j i ELKI. Zawiera także wirtualną maszynę Java, która jest jedną z najlepszych platform do uczenia maszynowego, ponieważ umożliwia inżynierom pisanie tego samego kodu na wielu platformach.

Oto niektóre z głównych zalet Java:

• Wiele bibliotek innych firm dla ML

• Skalowalność

• Maszyna wirtualna Java

• Łatwe dla inżynierów z doświadczeniem w programowaniu Java

4. Julia

Julia, wysokowydajny, dynamiczny język programowania ogólnego przeznaczenia, stał się potencjalnym konkurentem dla Pythona i R. Oferuje wiele wspaniałych funkcji wyłącznie do uczenia maszynowego i chociaż jest językiem ogólnego przeznaczenia do tworzenia szerokiej gamy -zakres zastosowań, najlepiej nadaje się do wysokowydajnej analizy numerycznej i nauk obliczeniowych.

Julia obsługuje wszystkie typy sprzętu, takie jak TPU i GPU, i jest używana przez duże firmy, takie jak Apple, Oracle, Disney i NASA.

Język uczenia maszynowego został specjalnie zaprojektowany do implementowania podstawowych zapytań matematycznych i naukowych, które składają się na wiele algorytmów uczenia maszynowego. Jego kod jest uniwersalnie wykonywalny i skalowalny, co ma fundamentalne znaczenie dla inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym.

Oto niektóre z głównych zalet Julii:

• Uniwersalnie wykonywalny

• Skalowalne

• Wsparcie dla edytorów takich jak Emacs i VIM

• Wiele dominujących funkcji wyłącznie dla ML

5. SEPLENIENIE

Naszą listę 5 najlepszych języków programowania opartych na uczeniu maszynowym (AI) zamyka LISP, który jest drugim najstarszym wciąż używanym językiem programowania. Jest on rozwijany głównie do zastosowań skoncentrowanych na sztucznej inteligencji.

Język programowania doprowadził do powstania różnych innych języków, takich jak Python, Julia i Java. Ma także możliwość kodowania, kompilowania i uruchamiania kodu w ponad 30 językach programowania. LISP jest uważany za wysoce wydajny i elastyczny język uczenia maszynowego do rozwiązywania konkretnych problemów, ponieważ dostosowuje się do rozwiązania, dla którego koduje programista, co wyróżnia go na tle innych popularnych języków.

W dzisiejszym świecie LISP jest często używany do rozwiązywania problemów z logiką indukcyjną i uczenia maszynowego. Jest powszechnie znany z stworzenia pierwszego w historii chatbota AI i nadal może być używany do tworzenia chatbotów dla branż takich jak eCommerce.

Oto niektóre z głównych cech LISP-a:

• Możliwość szybkiego prototypowania

• Elastyczny i wysoce wydajny

• Dopasowuje się do rozwiązań, nad którymi pracują programiści

• Obsługa wyrażeń symbolicznych