5 лучших языков программирования машинного обучения (ИИ)

Для тех, кто только начинает работать с машинным обучением (ML) и искусственным интеллектом (ИИ), может быть сложно решить, с чего начать. Даже те, кто уже работает в этой области, могут задуматься, какой язык программирования машинного обучения является лучшим. И с более чем 700 разными языками программирования, широко используемыми, становится еще более сложно решить, какой из них лучше всего подходит для конкретной задачи.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение – это подмножество искусственного интеллекта, которое помогает компьютерным системам автоматически учиться и делать прогнозы на основе предоставленных наборов данных. Например, система машинного обучения может не быть явно запрограммирована на различие между собакой и кошкой, но она учится различать их самостоятельно, обучаясь на больших выборках данных. Цель систем машинного обучения – достичь точки, в которой они смогут автоматически учиться без вмешательства человека и затем выполнять действия.

Варианты использования системы машинного обучения диктуют уровень знаний программирования, необходимых для работы. Если вы хотите использовать машинное обучение для решения реальных бизнес-задач, вам понадобится знание программирования. Но если вы хотите только изучить концепции машинного обучения, вам, скорее всего, понадобятся только знания математики и статистики. Чтобы реализовать эти модели, вам нужно будет понять основы программирования, алгоритмов, структур данных, управления памятью и логических операций.

Существует много библиотек машинного обучения с разными языками программирования, что делает легко начать работать с базовыми языками программирования.

Вот 5 лучших языков программирования машинного обучения (ИИ):

1. Python

Python – это самый популярный и лучший язык машинного обучения, которым пользуются более 60% разработчиков машинного обучения. Есть несколько ключевых аспектов, которые делают Python так привлекательным. Во-первых, он легко изучается, что важно для тех, кто только начинает работать с машинным обучением. Он также масштабируем и открытый.

Python – это лучший выбор для тех, кто хочет выполнять задачи, связанные с анализом данных, наукой о данных, машинным обучением и ИИ, благодаря его обширной экосистеме библиотек, которая предлагает многие разные библиотеки для обработки, преобразования и обработки данных. Встроенные библиотеки и пакеты предоставляют базовый код, чтобы помочь инженерам машинного обучения, и они доступны几乎 для каждой задачи. Кроме того, библиотеки и пакеты имеют нулевую кривую обучения, что означает, что как только вы изучите основы программирования на Python, вы готовы начать работать.

Некоторые из лучших библиотек для Python включают Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn и sci-kit Learn.

Язык программирования машинного обучения используется некоторыми из лучших компаний мира, включая Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber и Amazon.

Вот некоторые из основных преимуществ Python:

• Обширная коллекция библиотек

• Легко использовать и открытый

• Читаемость кода

• Гибкость

2. Язык программирования R

Другой из лучших языков программирования машинного обучения и ИИ – это язык программирования R, который может быть использован как программистами, так и непрограммистами. Непрограммисты, такие как специалисты по добыче данных, аналитики данных и статистики, находят много применений для R.

R – это лучший выбор для обработки больших чисел, и он является основным языком для приложений машинного обучения, которые используют много статистических данных. Его удобные IDE и инструменты позволяют вам рисовать графики и управлять библиотеками. Он также предоставляет различные инструменты для обучения и оценки алгоритмов машинного обучения для прогнозирования будущих событий.

R широко используется в области биоинженерии и биомедицинской статистики, но он также популярен для реализации машинного обучения, такого как классификация, регрессия и формирование решающих деревьев. Некоторые из библиотек для R включают CARET для работы с задачами классификации и регрессии, и PARTY и rpart для создания разделов данных.

Вот некоторые из основных преимуществ R:

• Открытый язык программирования

• Предоставляет широкий спектр методов машинного обучения

• Легкий стиль программирования

• Высокая гибкость и совместимость с разными платформами

3. Java

Другой из наиболее известных языков программирования для машинного обучения – это Java, который имеет сильную позицию в отрасли. Он особенно популярен среди инженеров машинного обучения, имеющих опыт разработки на Java, поскольку им не нужно изучать новый язык программирования, такой как Python или R, для реализации моделей машинного обучения.

Другой ключевой аспект Java заключается в том, что многие организации уже имеют большие кодовые базы на Java, и многие открытые инструменты для обработки больших данных написаны на этом языке. Это делает его проще для инженеров машинного обучения интегрировать проекты с существующими кодовыми репозиториями.

Java включает в себя ряд функций, которые делают его отличным выбором, таких как легкость использования, лучшее взаимодействие с пользователем, пакетные услуги, легкая отладка и графическое представление данных. У него есть широкий спектр библиотек третьих сторон для машинного обучения, таких как JavaML, который является встроенной библиотекой машинного обучения, предоставляющей коллекцию алгоритмов, реализованных на Java.

Некоторые из основных библиотек, связанных с Java, включают Weka, JavaML, Deeplearning4j и ELKI. Он также включает в себя Java Virtual Machine, который является одной из лучших платформ для машинного обучения, поскольку позволяет инженерам писать один и тот же код на разных платформах.

Вот некоторые из основных преимуществ Java:

• Многие библиотеки третьих сторон для машинного обучения

• Масштабируемость

• Java Virtual Machine

• Легко для инженеров с опытом разработки на Java

4. Julia

Высокопроизводительный, общего назначения динамический язык программирования, Julia стал потенциальным конкурентом для Python и R. Он предлагает многие отличные функции специально для машинного обучения, и хотя он является общего назначения языком для разработки широкого спектра приложений, он лучше всего подходит для высокопроизводительного числового анализа и вычислительной науки.

Julia имеет поддержку всех типов аппаратного обеспечения, такого как ТПУ и ГПУ, и он используется крупными компаниями, такими как Apple, Oracle, Disney и NASA.

Язык машинного обучения был специально разработан для реализации базовой математики и научных запросов, которые составляют многие алгоритмы машинного обучения. Его код является универсально исполняемым, и он масштабируем, что является фундаментальным для инженеров машинного обучения.

Вот некоторые из основных преимуществ Julia:

• Универсально исполняемый

• Масштабируемый

• Поддержка редакторов, таких как Emacs и VIM

• Многие преимущества специально для машинного обучения

5. LISP

Закрывая наш список 5 лучших языков программирования машинного обучения (ИИ), LISP – это второй по возрасту язык программирования, который до сих пор используется. Он в основном разрабатывается для приложений, ориентированных на ИИ.

Язык программирования привел к созданию различных других языков, таких как Python, Julia и Java. Он также имеет возможность кодирования, компиляции и запуска кода на более чем 30 языках программирования. LISP считается высокоэффективным и гибким языком машинного обучения для решения конкретных задач, поскольку он адаптируется к решению, которое кодирует программист, что делает его выделяющимся среди некоторых других лучших языков.

В сегодняшнем мире LISP часто используется для индуктивных логических проблем и машинного обучения. Он широко известен созданием первого в мире чат-бота ИИ, и он все еще может быть использован сегодня для разработки чат-ботов для отраслей, таких как электронная коммерция.

Вот некоторые из основных функций LISP:

• Возможности быстрой разработки

• Гибкий и высокоэффективный

• Адаптируется к решениям, которые кодирует программист

• Поддержка символьных выражений