Lugha 5 Bora za Kujifunza kwa Mashine (AI) za Kupanga

Kwa wale wanaoanza na kujifunza kwa mashine (ML) na akili bandia (AI), inaweza kuwa ngumu kuamua wapi pa kuanzia. Hata wale ambao tayari wanahusika katika uwanja huo wanaweza kujiuliza ni lugha gani ya programu ya kujifunza mashine ni bora zaidi. Na kwa kuwa zaidi ya lugha 700 za upangaji programu zinatumiwa sana, inakuwa ngumu zaidi kuamua bora zaidi kwa kazi.

Kujifunza Machine ni nini?

kujifunza Machine is a subset of artificial intelligence that helps computer systems automatically learn and make predictions based on fed data sets. For example, a machine learning system might not be explicitly programmed to tell the difference between a dog and a cat, but it learns how to differentiate all by itself by training on large data samples. The goal of machine learning systems is to reach a point at which they can automatically learn without human intervention and subsequently carry out actions.

Kesi za utumiaji wa mfumo wa kujifunza kwa mashine huamuru kiwango cha maarifa ya upangaji kinachohitajika. Iwapo ungependa kutumia kujifunza kwa mashine ili kutatua matatizo ya biashara ya ulimwengu halisi, utahitaji usuli wa programu. Lakini ikiwa unataka kujifunza tu dhana za kujifunza kwa mashine, utahitaji tu maarifa ya hesabu na takwimu. Ili kutekeleza mifano hii, utahitaji kuelewa misingi ya programu, algoriti, miundo ya data, usimamizi wa kumbukumbu, na mantiki.

Kuna maktaba nyingi za kujifunza kwa mashine zilizo na lugha tofauti za upangaji, na kuifanya iwe rahisi kuanza na lugha za msingi za upangaji.

Zifuatazo ni lugha 5 bora za ujifunzaji kwa mashine (AI):

1. Chatu

Python ndiyo lugha maarufu na bora zaidi ya kujifunza mashine, na zaidi ya 60% ya wasanidi programu wa kujifunza mashine wanaitumia na kuipa kipaumbele kwa maendeleo. Kuna mambo machache muhimu ambayo hufanya Python kuvutia sana. Kwa moja, ni rahisi kujifunza, ambayo ni muhimu kwa wale wanaotaka kuanza na kujifunza kwa mashine. Pia ni scalable na wazi chanzo.

Python ni chaguo bora kwa wale wanaotaka kutekeleza kazi zinazohusisha uchanganuzi wa data, sayansi ya data, kujifunza kwa mashine, na AI kwa sababu ya mfumo wake mkubwa wa ikolojia wa maktaba ambao hutoa maktaba nyingi tofauti kushughulikia, kubadilisha, na kuchakata data. Maktaba na vifurushi vilivyojengwa ndani hutoa msimbo wa kiwango cha msingi ili kusaidia wahandisi wa kujifunza mashine, na zinapatikana kwa karibu kila kazi. Juu ya hili, maktaba na vifurushi vina mkondo wa kujifunza sifuri, ikimaanisha mara tu unapojifunza misingi ya programu ya Python, uko tayari kwenda.

Baadhi ya maktaba kuu za Python ni pamoja na Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, na sci-kit Learn.

Lugha ya programu ya kujifunza mashine inatumiwa na baadhi ya makampuni maarufu duniani ikiwa ni pamoja na Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber, na Amazon.

Hapa kuna baadhi ya faida kuu za Python:

• Mkusanyiko wa kina wa maktaba

• Rahisi kutumia na chanzo wazi

• Usomaji wa kanuni

• Kubadilika

2. Lugha ya Kupanga R

Lugha nyingine ya juu ya kujifunza kwa mashine na AI ni lugha ya programu ya R, ambayo inaweza kutumika na wasio watayarishaji programu na watengeneza programu sawa. Watengenezaji programu kama wachimbaji data, wachambuzi wa data na wanatakwimu hupata matumizi mengi ya R.

R ni chaguo bora kwa kuchakata idadi kubwa, na ni lugha ya kwenda kwa programu za mashine za kujifunza ambazo hutumia data nyingi za takwimu. Vitambulisho na zana zake zinazofaa mtumiaji hukuwezesha kuchora grafu na kudhibiti maktaba. Pia hutoa zana mbalimbali za kufunza na kutathmini kanuni za mashine za kujifunza kwa ajili ya kutabiri matukio yajayo.

R inatumika sana katika nyanja za uhandisi wa kibaiolojia na takwimu za matibabu, lakini pia ni maarufu kwa kutekeleza ujifunzaji wa mashine kama vile uainishaji, urejeshi, na uundaji wa mti wa maamuzi. Baadhi ya maktaba za R ni pamoja na CARET ya kufanya kazi na matatizo ya uainishaji na urekebishaji, na PARTY na rpart ya kuunda sehemu za data.

Hapa kuna baadhi ya faida kuu za R:

• Lugha ya programu huria

• Hutoa anuwai ya mbinu za kujifunza za mashine

• Mtindo rahisi wa programu

• Inayoweza kunyumbulika sana na inaoana kwenye jukwaa

3. Java

Lugha nyingine ya programu inayojulikana zaidi ya kujifunza kwa mashine, Java ina umiliki mkubwa juu ya tasnia. Inajulikana sana miongoni mwa wahandisi wa kujifunza mashine ambao wana usuli wa ukuzaji wa Java kwa kuwa hawahitaji kujifunza lugha mpya ya programu kama vile Python au R ili kutekeleza miundo ya kujifunza kwa mashine.

Kipengele kingine muhimu cha Java ni kwamba mashirika mengi tayari yana misingi mikubwa ya Java, na zana nyingi za chanzo-wazi za usindikaji mkubwa wa data zimeandikwa kwa lugha. Hii huwarahisishia wahandisi wanaojifunza kwa mashine kuunganisha miradi na hazina zilizopo za misimbo.

Java inajumuisha safu ya vipengele vinavyoifanya kuwa chaguo bora, kama vile urahisi wa utumiaji, mwingiliano bora wa watumiaji, huduma za kifurushi, utatuzi rahisi na uwakilishi wa picha wa data. Ina anuwai ya maktaba za watu wengine za kujifunza mashine, kama vile JavaML, ambayo ni maktaba ya kujifunza ya mashine iliyojengwa ndani ambayo hutoa mkusanyiko wa kanuni zinazotekelezwa katika Java.

Baadhi ya maktaba kuu zinazohusiana na Java ni pamoja na Weka, JavaML, Deeplearning4j, na ELKI. Pia inajumuisha Mashine ya Mtandaoni ya Java, ambayo ni mojawapo ya majukwaa bora ya kujifunza kwa mashine kwani huwawezesha wahandisi kuandika msimbo sawa kwenye majukwaa mengi.

Hapa kuna baadhi ya faida kuu za Java:

• Maktaba nyingi za wahusika wengine za ML

• Uwezeshaji

• Mashine Halisi ya Java

• Rahisi kwa wahandisi walio na usuli wa ukuzaji wa Java

4. Julia

Lugha ya utendakazi ya hali ya juu, yenye kusudi la jumla inayobadilika, Julia ameinuka na kuwa mshindani anayewezekana wa Python na R. Inatoa vipengele vingi bora kwa ajili ya kujifunza kwa mashine pekee, na ingawa ni lugha ya kusudi la jumla kwa ajili ya ukuzaji wa lugha nyingi. -anuwai ya matumizi, inatumika vyema zaidi kwa uchanganuzi wa nambari wa utendaji wa juu na sayansi ya hesabu.

Julia anaweza kutumia maunzi ya aina zote, kama vile TPU na GPU, na inatumiwa na makampuni makubwa kama Apple, Oracle, Disney na NASA.

Lugha ya kujifunzia kwa mashine iliundwa mahsusi kwa ajili ya kutekeleza hoja za msingi za hisabati na kisayansi ambazo huunda algoriti nyingi za kujifunza kwa mashine. Nambari yake inaweza kutekelezwa ulimwenguni pote, na inaweza kupunguzwa, ambayo ni muhimu kwa wahandisi wa kujifunza mashine.

Hapa kuna baadhi ya faida kuu za Julia:

• Inatekelezwa kwa ujumla

• Scalable

• Usaidizi kwa wahariri kama Emacs na VIM

• Vipengele vingi muhimu kwa ML pekee

5. LISP

Kufunga orodha yetu ya lugha 5 bora za utayarishaji za mashine (AI) ni LISP, ambayo ni lugha ya pili ya kongwe ya utayarishaji ambayo bado inatumika leo. Imetengenezwa zaidi kwa programu zinazolenga AI.

Lugha ya programu imesababisha kuundwa kwa lugha nyingine mbalimbali kama Python, Julia, na Java. Pia ina uwezo wa kuweka, kukusanya, na kuendesha msimbo katika lugha zaidi ya 30 za programu. LISP inachukuliwa kuwa lugha bora zaidi na inayoweza kunyumbulika kwa mashine kwa ajili ya kusuluhisha mambo mahususi kwa kuwa inabadilika kulingana na suluhu ambalo mpangaji programu anaweka usimbaji, ambalo huifanya kutofautishwa na baadhi ya lugha kuu.

Katika ulimwengu wa leo, LISP mara nyingi hutumiwa kwa matatizo ya mantiki ya kufata neno na kujifunza kwa mashine. Inajulikana sana kwa kuunda chatbot ya kwanza kabisa ya AI, na bado inaweza kutumika leo kuunda chatbots kwa tasnia kama vile eCommerce.

Hapa kuna baadhi ya sifa kuu za LISP:

• Uwezo wa prototype haraka

• Flexible na yenye ufanisi

• Marekebisho ya suluhisho watengenezaji programu wanaandika

• Usaidizi wa maneno ya ishara