5 cele mai bune limbaje de programare de învățare automată (AI).

Pentru cei care abia încep cu învățarea automată (ML) și inteligența artificială (AI), poate fi dificil să se decidă de unde să înceapă. Chiar și cei care sunt deja implicați în domeniu se pot întreba care limbaj de programare de învățare automată este cel mai bun. Și cu peste 700 de limbaje de programare diferite fiind utilizate pe scară largă, devine și mai dificil să decideți cel mai bun pentru o sarcină.

Ce este învățarea automată?

Învățarea automată este un subset de inteligență artificială care ajută sistemele informatice să învețe și să facă predicții automate pe baza seturilor de date alimentate. De exemplu, un sistem de învățare automată ar putea să nu fie programat în mod explicit pentru a face diferența dintre un câine și o pisică, dar învață cum să diferențieze totul de la sine prin antrenament pe mostre mari de date. Scopul sistemelor de învățare automată este să ajungă la un punct în care să poată învăța automat fără intervenția umană și, ulterior, să efectueze acțiuni.

Cazurile de utilizare pentru un sistem de învățare automată dictează nivelul de cunoștințe de programare necesar. Dacă doriți să utilizați învățarea automată pentru a rezolva probleme de afaceri din lumea reală, veți avea nevoie de un fundal de programare. Dar dacă vrei să înveți doar conceptele de învățare automată, probabil că vei avea nevoie doar de cunoștințe de matematică și statistică. Pentru a implementa aceste modele, va trebui să înțelegeți elementele fundamentale ale programării, algoritmilor, structurilor de date, managementului memoriei și logicii.

Există multe biblioteci de învățare automată cu diferite limbaje de programare, ceea ce face ușor să începeți cu limbaje de programare de bază.

Iată cele mai bune 5 limbaje de programare de învățare automată (AI):

1.Python 

Python este de departe cel mai popular și cel mai bun limbaj de învățare automată, cu peste 60% dintre dezvoltatorii de învățare automată folosindu-l și acordând prioritate pentru dezvoltare. Există câteva aspecte cheie care fac Python atât de atractiv. În primul rând, este ușor de învățat, ceea ce este crucial pentru cei care doresc să înceapă cu învățarea automată. Este, de asemenea, scalabil și open-source.

Python este o alegere de top pentru cei care doresc să îndeplinească sarcini care implică analiza datelor, știința datelor, învățarea automată și AI datorită ecosistemului său vast de biblioteci care oferă multe biblioteci diferite pentru a gestiona, transforma și procesa date. Bibliotecile și pachetele încorporate oferă cod de bază pentru a ajuta inginerii de învățare automată și sunt disponibile pentru aproape orice sarcină. În plus, bibliotecile și pachetele au o curbă de învățare zero, ceea ce înseamnă că, odată ce înveți elementele de bază ale programării Python, ești gata să pleci.

Unele dintre bibliotecile de top pentru Python includ Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn și sci-kit Learn.

Limbajul de programare de învățare automată este folosit de unele dintre companiile de top din lume, inclusiv Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber și Amazon.

Iată câteva dintre principalele beneficii ale Python:

• Colecție vastă de biblioteci

• Ușor de utilizat și open-source

• Lizibilitatea codului

• Flexibilitate

2. Limbajul de programare R

Un alt dintre cele mai importante limbaje de învățare automată și de programare AI este limbajul de programare R, care poate fi folosit atât de neprogramatori, cât și de programatori. Non-programatorii, cum ar fi minerii de date, analiștii de date și statisticienii, găsesc multe utilizări pentru R.

R este o alegere de top pentru procesarea numerelor mari și este limbajul de bază pentru aplicațiile de învățare automată care folosesc o mulțime de date statistice. IDE-urile și instrumentele sale ușor de utilizat vă permit să desenați grafice și să gestionați biblioteci. De asemenea, oferă o varietate de instrumente pentru antrenarea și evaluarea algoritmilor de învățare automată pentru prezicerea evenimentelor viitoare.

R este foarte utilizat în domeniile bioingineriei și statisticii biomedicale, dar este, de asemenea, popular pentru implementarea învățării automate, cum ar fi clasificarea, regresia și formarea arborelui de decizie. Unele dintre bibliotecile pentru R includ CARET pentru lucrul cu probleme de clasificare și regresie și PARTY și rpart pentru crearea partițiilor de date.

Iată câteva dintre principalele beneficii ale lui R:

• Limbajul de programare open-source

• Oferă o gamă largă de tehnici de învățare automată

• Stilul de programare usor

• Foarte flexibil și compatibil cu mai multe platforme

3.Java

Un alt dintre cele mai cunoscute limbaje de programare pentru învățarea automată, Java are o putere puternică asupra industriei. Este deosebit de popular printre inginerii de învățare automată care au un fundal în dezvoltare Java, deoarece nu au nevoie să învețe un nou limbaj de programare precum Python sau R pentru a implementa modele de învățare automată.

Un alt aspect cheie al Java este că multe organizații posedă deja baze de cod Java mari și multe instrumente open-source pentru procesarea datelor mari sunt scrise în limbaj. Acest lucru face mai ușor pentru inginerii de învățare automată să integreze proiecte cu depozitele de cod existente.

Java include o serie de caracteristici care îl fac o alegere excelentă, cum ar fi ușurința în utilizare, interacțiunea mai bună cu utilizatorul, servicii de pachet, depanare ușoară și reprezentarea grafică a datelor. Are o gamă largă de biblioteci terțe pentru învățarea automată, cum ar fi JavaML, care este o bibliotecă încorporată de învățare automată care oferă o colecție de algoritmi implementați în Java.

Unele dintre principalele biblioteci asociate cu Java includ Weka, JavaML, Deeplearning4j și ELKI. De asemenea, include Java Virtual Machine, care este una dintre cele mai bune platforme pentru învățarea automată, deoarece le permite inginerilor să scrie același cod pe mai multe platforme.

Iată câteva dintre principalele beneficii ale Java:

• Multe biblioteci terță parte pentru ML

• scalabilitate

• Mașină virtuală Java

• Ușor pentru ingineri cu fundal de dezvoltare Java

4. Julia

Un limbaj de programare dinamică de înaltă performanță, de uz general, Julia a devenit un potențial competitor pentru Python și R. Oferă multe caracteristici excelente exclusiv pentru învățarea automată și, în timp ce este un limbaj de uz general pentru dezvoltarea unei largi -gamă de aplicații, este cel mai bine utilizat pentru analiză numerică de înaltă performanță și știință computațională.

Julia are suport pentru toate tipurile de hardware, cum ar fi TPU-uri și GPU-uri și este folosit de companii mari precum Apple, Oracle, Disney și NASA.

Limbajul de învățare automată a fost conceput în special pentru implementarea interogărilor matematice și științifice de bază care alcătuiesc mulți algoritmi de învățare automată. Codul său este executabil universal și este scalabil, ceea ce este fundamental pentru inginerii de învățare automată.

Iată câteva dintre principalele beneficii ale Julia:

• Executabil universal

• Scalable

• Suport pentru editori precum Emacs și VIM

• Multe caracteristici predominante exclusiv pentru ML

5.LISP 

Închiderea listei noastre cu cele mai bune 5 limbaje de programare de învățare automată (AI) este LISP, care este al doilea cel mai vechi limbaj de programare încă folosit astăzi. Este dezvoltat în mare parte pentru aplicații concentrate pe AI.

Limbajul de programare a condus la crearea altor limbaje precum Python, Julia și Java. De asemenea, are capacitatea de a codifica, compila și rula cod în peste 30 de limbaje de programare. LISP este considerat un limbaj de învățare automată extrem de eficient și flexibil pentru rezolvarea specificului, deoarece se adaptează la soluția pe care o codifică un programator, ceea ce îl face să iasă în evidență față de alte limbi de top.

În lumea de astăzi, LISP este adesea folosit pentru probleme de logică inductivă și învățare automată. Este cunoscut pe scară largă pentru crearea primului chatbot AI și poate fi folosit și astăzi pentru a dezvolta chatbot-uri pentru industrii precum comerțul electronic.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale LISP:

• Capabilitati de prototipare rapida

• Flexibil și extrem de eficient

• Se adaptează la soluțiile pe care programatorii le codifică

• Suport pentru expresii simbolice