5 лучших языков программирования для машинного обучения (ИИ)

Тем, кто только начинает изучать машинное обучение (МО) и искусственный интеллект (ИИ), может быть сложно решить, с чего начать. Даже те, кто уже работает в этой области, могут задаться вопросом, какой язык программирования машинного обучения лучше. А поскольку широко используется более 700 различных языков программирования, становится еще труднее выбрать лучший для конкретной задачи.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая помогает компьютерным системам автоматически обучаться и делать прогнозы на основе поступающих наборов данных. Например, система машинного обучения может быть не запрограммирована явно на определение разницы между собакой и кошкой, но она учится различать сама, обучаясь на больших выборках данных. Цель систем машинного обучения — достичь точки, в которой они смогут автоматически обучаться без вмешательства человека и впоследствии выполнять действия.

Сценарии использования системы машинного обучения определяют необходимый уровень знаний в области программирования. Если вы хотите использовать машинное обучение для решения реальных бизнес-задач, вам понадобится опыт программирования. Но если вы хотите просто изучить концепции машинного обучения, вам, скорее всего, понадобятся только математические и статистические знания. Для реализации этих моделей вам необходимо понимать основы программирования, алгоритмов, структур данных, управления памятью и логики.

Существует множество библиотек машинного обучения с разными языками программирования, что позволяет легко начать работу с базовыми языками программирования.

Вот 5 лучших языков программирования для машинного обучения (ИИ):

1. Питон

Python на сегодняшний день является самым популярным и лучшим языком машинного обучения: более 60% разработчиков машинного обучения используют его и отдают ему приоритет при разработке. Есть несколько ключевых аспектов, которые делают Python таким привлекательным. Во-первых, его легко освоить, что крайне важно для тех, кто хочет начать работу с машинным обучением. Он также масштабируемый и с открытым исходным кодом.

Python — лучший выбор для тех, кто хочет выполнять задачи, связанные с аналитикой данных, наукой о данных, машинным обучением и искусственным интеллектом, благодаря его обширной библиотечной экосистеме, которая предлагает множество различных библиотек для обработки, преобразования и обработки данных. Встроенные библиотеки и пакеты предоставляют код базового уровня, помогающий инженерам по машинному обучению, и доступны практически для любой задачи. Кроме того, библиотеки и пакеты имеют нулевую кривую обучения, а это означает, что как только вы изучите основы программирования на Python, вы будете готовы к работе.

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

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

Вот некоторые из основных преимуществ Python:

• Обширная коллекция библиотек

• Простой в использовании и с открытым исходным кодом

• Читаемость кода

• Трансформируемость

2. Язык программирования R

Еще одним из лучших языков машинного обучения и программирования ИИ является язык программирования R, который может использоваться как программистами, так и непрограммистами. Непрограммисты, такие как сборщики данных, аналитики данных и статистики, находят множество применений для R.

R — лучший выбор для обработки больших чисел, и это язык для приложений машинного обучения, которые используют много статистических данных. Его удобные IDE и инструменты позволяют рисовать графики и управлять библиотеками. Он также предоставляет множество инструментов 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 дерева решений. Некоторые библиотеки для R включают CARET для работы с задачами классификации и регрессии, а также PARTY и rpart для создания разделов данных.

Вот некоторые из основных преимуществ R:

• Язык программирования с открытым исходным кодом

• Предоставляет широкий спектр методов машинного обучения

• Простой стиль программирования

• Высокая гибкость и кросс-платформенная совместимость

3. Java

Java, еще один из самых известных языков программирования для машинного обучения, имеет сильное влияние в отрасли. Он особенно популярен среди инженеров по машинному обучению, которые имеют опыт разработки на Java, поскольку им не нужно изучать новый язык программирования, такой как Python или R, для реализации моделей машинного обучения.

Еще один ключевой аспект Java заключается в том, что многие организации уже обладают большими кодовыми базами Java, и многие инструменты с открытым исходным кодом для обработки больших данных написаны на этом языке. Это упрощает инженерам по машинному обучению интеграцию проектов с существующими репозиториями кода.

Java включает в себя множество функций, которые делают ее отличным выбором, например, простота использования, улучшенное взаимодействие с пользователем, пакетные службы, простая отладка и графическое представление данных. Он имеет широкий спектр сторонних библиотек для машинного обучения, таких как JavaML, который представляет собой встроенную библиотеку машинного обучения, предоставляющую набор алгоритмов, реализованных в Java.

Некоторые из основных библиотек, связанных с Java, включают Weka, JavaML, Deeplearning4j и ELKI. Он также включает виртуальную машину Java, которая является одной из лучших платформ для машинного обучения, поскольку позволяет инженерам писать один и тот же код на нескольких платформах.

Вот некоторые из основных преимуществ Java:

• Множество сторонних библиотек для ML

• Масштабируемость

• Виртуальная машина Java

• Легко для инженеров с опытом разработки Java

4. Юлия

Высокопроизводительный язык динамического программирования общего назначения, Julia стал потенциальным конкурентом Python и R. Он предлагает множество замечательных функций исключительно для машинного обучения, и хотя это язык общего назначения для разработки широкого -диапазон приложений, его лучше всего использовать для высокопроизводительного численного анализа и вычислительной науки.

Julia поддерживает все типы аппаратных средств, таких как TPU и GPU, и используется такими крупными компаниями, как Apple, Oracle, Disney и NASA.

Язык машинного обучения был специально разработан для реализации базовой математики и научных запросов, из которых состоят многие алгоритмы машинного обучения. Его код является универсальным исполняемым и масштабируемым, что имеет основополагающее значение для инженеров по машинному обучению.

Вот некоторые из основных преимуществ Юлии:

• Универсально исполняемый

• Масштабируемость

• Поддержка таких редакторов, как Emacs и VIM.

• Многие основные функции исключительно для ML

5. Лисп

Завершает наш список 5 лучших языков программирования машинного обучения (ИИ) LISP, который является вторым старейшим языком программирования, который все еще используется сегодня. Он в основном разработан для приложений, ориентированных на ИИ.

Язык программирования привел к созданию других языков, таких как Python, Julia и Java. Он также имеет возможность кодировать, компилировать и запускать код на более чем 30 языках программирования. LISP считается высокоэффективным и гибким языком машинного обучения для решения специфических задач, поскольку он адаптируется к решению, для которого пишет код программист, что отличает его от некоторых других ведущих языков.

В современном мире LISP часто используется для задач индуктивной логики и машинного обучения. Он широко известен тем, что создал первого в мире чат-бота с искусственным интеллектом, и сегодня его все еще можно использовать для разработки чат-ботов для таких отраслей, как электронная коммерция.

Вот некоторые из основных особенностей LISP:

• Возможности быстрого прототипирования

• Гибкость и высокая эффективность

• Адаптируется к решениям, для которых пишут программисты

• Поддержка символьных выражений