Naon Basa Pangalusna pikeun Mesin Diajar? (April 2024)

Upami anjeun nembé ngamimitian dina widang machine learning (ML), atanapi upami anjeun badé nyegerkeun kaahlian anjeun, anjeun panginten tiasa heran mana basa anu pangsaéna pikeun dianggo. Milih basa pembelajaran mesin anu leres tiasa sesah, khususna kusabab seueur pilihan anu saé. 

Aya hiji luar biasa 700+ basa programming dina pamakéan nyebar, sarta unggal boga pro jeung kontra sorangan. Upami anjeun nembé ngamimitian karir salaku insinyur mesin diajar, kalayan waktosna anjeun bakal mendakan mana basa pamrograman anu pangsaéna pikeun masalah bisnis khusus anu anjeun badé rengsekeun. 

Sateuacan nyilem kana basa pembelajaran mesin anu pangsaéna, hayu urang ngajalajah konsépna. 

Naon Ari Pembelajaran Mesin? 

Tanpa seueur teuing detil, pembelajaran mesin mangrupikeun sawaréh ti intelijen buatan anu nyayogikeun sistem komputer kamampuan pikeun diajar sacara otomatis sareng ngadamel prediksi dumasar kana data. Prediksi ieu tiasa bénten pisan gumantung kana kasus pamakean khusus. 

Dina widang machine learning, spesialis mesin learning teu kudu nulis kaluar sagala léngkah diperlukeun pikeun ngajawab masalah sabab komputer sanggup "diajar" ku analisa pola dina data. Modél teras tiasa ngageneralisasi pola kana data énggal. 

Pikeun bacaan langkung lengkep ihwal machine learning, kuring nyarankeun anjeun ningali tulisan kami "Naon Ari Pembelajaran Mesin?" 

Basa Mesin Diajar Pang populerna: Python

Sateuacan ngaléngkah kana basa diajar mesin anu béda, penting pikeun ngakuan yén teu aya hiji basa anu "pangsaéna". Masing-masing gaduh pro, kontra, sareng kamampuan khusus. Éta gumantung pisan kana naon anu anjeun badé ngawangun sareng latar tukang anjeun. 

Kalayan saurna, basa diajar mesin anu paling populér, tanpa ragu, nyaéta Python. Sakitar 57% élmuwan data sareng pamekar pembelajaran mesin ngandelkeun Python, sareng 33% prioritasna pikeun pangwangunan. 

Kerangka Python parantos mekar pisan dina sababaraha taun ka pengker, anu parantos ningkatkeun kamampuanana kalayan diajar anu jero. Aya sékrési perpustakaan top sapertos TensorFlow sareng seueur anu sanésna. 

Langkung ti 8.2 juta pamekar di sakumna dunya ngandelkeun Python pikeun coding, sareng aya alesan anu saé pikeun éta. Éta mangrupikeun pilihan paporit pikeun analitik data, élmu data, pembelajaran mesin, sareng AI. Ékosistem perpustakaan anu lega ngamungkinkeun praktisi pembelajaran mesin ngaksés, nanganan, ngarobih, sareng ngolah data kalayan gampang. Éta ogé nawiskeun kamerdikaan platform, kirang pajeulitna, sareng kabaca anu langkung saé. 

Perpustakaan sareng bungkusan anu diwangun nyayogikeun kode tingkat dasar, anu hartosna insinyur mesin diajar henteu kedah ngamimitian nyerat ti mimiti. Sarta saprak learning mesin merlukeun ngolah data kontinyu, Python's in-build perpustakaan jeung bungkusan mantuan kalawan ampir unggal tugas. Sadaya ieu nyababkeun waktos pamekaran ngirangan sareng paningkatan produktivitas nalika damel sareng aplikasi pembelajaran mesin anu rumit. 

Sababaraha raksasa téknologi panggedéna di dunya sapertos Google, Instagram, Facebook, Dropbox, Netflix, Walt Disney, YouTube, Uber, sareng Amazon langkung milih Python salaku basa pamrogramanna. 

Bari Python jelas nangtung kaluar salaku basa nu pang populerna, aya rupa-rupa séjén nu kudu dianggap. Lima anu ngajalankeun nyaéta Python, R, C/C ++, Java, sareng JavaScript. Sadetik jauh ka Python biasana dianggap C / C ++. Java caket di tukangeun, sareng nalika Python sering dibandingkeun sareng R, aranjeunna leres-leres henteu bersaing dina hal popularitas. Dina survey ngalibetkeun élmuwan data, basa Sunda geus mindeng ngahontal rasio prioritization-to-pamakéan panghandapna diantara lima basa. Javascript sering disimpen dina tungtung handap daptar.

Sanaos henteu langkung populer sapertos lima anu paling luhur, aya sababaraha basa sanés anu dianggo ku praktisi pembelajaran mesin sareng patut dipertimbangkeun, sapertos Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave, sareng SAS. 

Milih Dumasar kana Aplikasi Anjeun

Nalika milih basa anu pangsaéna pikeun diajar mesin, faktor anu paling penting nyaéta mertimbangkeun jinis proyék anu anjeun badé damel, atanapi aplikasi khusus anjeun. 

Upami anjeun milarian ngerjakeun analisa sentimen, bet pangsaéna anjeun sigana Python atanapi R, sedengkeun daérah sanés sapertos kaamanan jaringan sareng deteksi panipuan bakal langkung nguntungkeun tina Java. Salah sahiji alesan di balik ieu nyaéta kaamanan jaringan sareng algoritma deteksi panipuan anu sering dianggo ku organisasi ageung, sareng ieu biasana sami dimana Java langkung dipikaresep pikeun tim pangembangan internal. 

Lamun datang ka wewengkon kirang perusahaan-fokus kawas processing basa alam (NLP) jeung analisis sentimen, Python nawarkeun solusi gampang tur gancang pikeun wangunan algoritma berkat koleksi badag perpustakaan husus na. 

Sedengkeun pikeun C/C ++, basa nu mindeng dipaké pikeun kecerdasan jieunan dina kaulinan jeung robot locomotion. Basa mesin diajar nawiskeun tingkat kontrol, kinerja, sareng efisiensi anu luhur salaku hasil tina perpustakaan AI anu canggih. 

Urang Sunda mimiti ngenalkeun ayana dina widang bioengineering sareng bioinformatika, sareng parantos lami dianggo dina statistik biomedis di jero sareng di luar akademisi. Tapi upami urang ngobrol ngeunaan pamekar anyar pikeun élmu data sareng pembelajaran mesin, JavaScript sering langkung dipikaresep. 

Basa mangrupa Sekunder pikeun Kaahlian

Nalika lebet ka dunya pembelajaran mesin sareng milih basa mana anu dianggo, penting pikeun ngakuan yén basa anu anjeun pelajari sekundér pikeun ngawasa konsép pembelajaran mesin dasar. Dina karya anu sanés, anjeun kedah ngokolakeun kaahlian analitik data inti. 

Upami anjeun henteu gaduh pangaweruh dasar ngeunaan statistik, diajar jero, prosés sistem, sareng desain, éta bakal hésé pisan milih modél anu leres atanapi ngarengsekeun masalah pembelajaran mesin anu rumit. 

Upami anjeun énggal dina analitik data sareng pembelajaran mesin, maka Python kedah aya di luhur daptar anjeun. Sakumaha anu parantos dibahas, Python sacara sintaksis langsung sareng langkung gampang diajar tibatan basa sanés. Tapi upami anjeun parantos janten programer anu berpengalaman sareng pangalaman mangtaun-taun dina sabuk anjeun, khususna ngalaman basa anu tangtu, maka éta tiasa janten pilihan anu langkung saé pikeun tetep sareng anu anjeun terang. 

Aya sababaraha kaahlian diajar mesin penting anu bakal ngagampangkeun milih basa. Sababaraha kaahlian ieu kalebet kaahlian rékayasa perangkat lunak, kaahlian élmu data, kaahlian diajar jero, program dinamis, sareng pamrosésan audio sareng pidéo.

Upami latar tukang profésional anjeun seueur kalibet sareng élmu data, sigana langkung saé pikeun prioritas Python. Basa pembelajaran mesin anu pang populerna diintegrasikeun pisan sareng élmu data, sabab éta parantos janten basa pikeun élmuwan data. Tapi lamun kasang tukang anjeun ngalibetkeun analisis data jeung statistik, Sunda geus beurat tailored ka anjeun. 

Pamekar hareup-tungtung sering gaduh pangalaman sareng JavaScript, sahingga ngagampangkeun pikeun manjangkeun pamakeanna kana pembelajaran mesin. Insinyur hardware sareng éléktronik komputasi sering milih C/C ++ tibatan basa sanés sareng khususna ngahindarkeun JavaScript, Java, sareng R. 

Basa anu kurang populér, Java, diprioritaskeun ku pamekar aplikasi desktop hareup-tungtung tina efisiensina sareng aplikasi anu difokuskeun perusahaan. Upami anjeun damel di perusahaan ageung, perusahaan tiasa nyarios anjeun diajar Java. Kurang umum pikeun pamula anu ngamimitian dina perjalanan diajar mesin pikeun milih Java sorangan. 

Sakumaha anjeun tiasa tingali tina tulisan ieu, aya seueur anu milih basa anu pangsaéna pikeun diajar mesin. Éta henteu sasederhana salaku "pangsaéna." Éta sadayana gumantung kana pangalaman anjeun, latar tukang profésional, sareng aplikasi. Tapi basa populér kawas Python, C ++, Java, jeung R kudu salawasna dianggap munggaran.