5 ภาษาโปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่อง (AI) ที่ดีที่สุด

สำหรับผู้ที่เพิ่งเริ่มต้นใช้งานแมชชีนเลิร์นนิง (ML) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) อาจเป็นเรื่องยากที่จะตัดสินใจว่าจะเริ่มต้นอย่างไร แม้แต่ผู้ที่เกี่ยวข้องกับสาขานี้อยู่แล้วก็ยังสงสัยว่าภาษาโปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิงภาษาใดดีที่สุด และด้วยภาษาการเขียนโปรแกรมที่แตกต่างกันมากกว่า 700 ภาษาที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย การตัดสินใจเลือกสิ่งที่ดีที่สุดสำหรับงานจึงเป็นเรื่องยากยิ่งขึ้น

Machine Learning คืออะไร?

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้ระบบคอมพิวเตอร์เรียนรู้และคาดการณ์โดยอัตโนมัติตามชุดข้อมูลที่ป้อน ตัวอย่างเช่น ระบบแมชชีนเลิร์นนิงอาจไม่ได้ตั้งโปรแกรมอย่างชัดเจนเพื่อบอกความแตกต่างระหว่างสุนัขกับแมว แต่ระบบจะเรียนรู้วิธีแยกความแตกต่างทั้งหมดด้วยตัวมันเองโดยการฝึกกับตัวอย่างข้อมูลขนาดใหญ่ เป้าหมายของระบบแมชชีนเลิร์นนิงคือการไปถึงจุดที่สามารถเรียนรู้โดยอัตโนมัติโดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์ และดำเนินการตามขั้นตอนต่อไป

กรณีการใช้งานสำหรับระบบแมชชีนเลิร์นนิงจะกำหนดระดับความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมที่จำเป็น หากคุณต้องการใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจในโลกแห่งความเป็นจริง คุณจะต้องมีพื้นฐานด้านการเขียนโปรแกรม แต่ถ้าคุณต้องการเพียงแค่เรียนรู้แนวคิดของแมชชีนเลิร์นนิง คุณน่าจะต้องใช้ความรู้ทางคณิตศาสตร์และสถิติเท่านั้น คุณจะต้องเข้าใจพื้นฐานของการเขียนโปรแกรม อัลกอริทึม โครงสร้างข้อมูล การจัดการหน่วยความจำ และตรรกะ

มีไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงมากมายที่มีภาษาโปรแกรมต่างๆ ทำให้ง่ายต่อการเริ่มต้นใช้งานด้วยภาษาโปรแกรมพื้นฐาน

นี่คือ 5 ภาษาโปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่อง (AI) ที่ดีที่สุด:

1 หลาม 

Python เป็นภาษาแมชชีนเลิร์นนิงที่ได้รับความนิยมและดีที่สุด โดยกว่า 60% ของนักพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิงใช้และจัดลำดับความสำคัญในการพัฒนา มีประเด็นสำคัญบางประการที่ทำให้ Python น่าสนใจมาก ประการหนึ่ง การเรียนรู้เป็นเรื่องง่าย ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้ที่ต้องการเริ่มต้นใช้งานแมชชีนเลิร์นนิง นอกจากนี้ยังปรับขนาดได้และเป็นโอเพ่นซอร์ส

Python เป็นตัวเลือกอันดับต้น ๆ สำหรับผู้ที่ต้องการทำงานที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูล วิทยาการข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และ AI เนื่องจากมีระบบนิเวศของห้องสมุดขนาดใหญ่ที่มีไลบรารีต่าง ๆ มากมายสำหรับจัดการ แปลง และประมวลผลข้อมูล ไลบรารี่และแพ็คเกจที่สร้างขึ้นมีโค้ดระดับฐานเพื่อช่วยวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง และพร้อมใช้งานสำหรับเกือบทุกงาน ยิ่งไปกว่านั้น ไลบรารี่และแพ็กเกจต่างๆ นั้นไม่มีช่วงการเรียนรู้เลย หมายความว่าเมื่อคุณเรียนรู้พื้นฐานของการเขียนโปรแกรม Python แล้ว คุณก็พร้อมที่จะไป

ไลบรารีชั้นนำสำหรับ Python ได้แก่ Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn และ sci-kit Learn

ภาษาการเขียนโปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิงถูกใช้โดยบริษัทชั้นนำของโลกบางแห่ง เช่น Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber และ Amazon

นี่คือประโยชน์หลักบางประการของ Python:

• คอลเลกชันที่กว้างขวางของห้องสมุด

• ใช้งานง่ายและเป็นโอเพ่นซอร์ส

• อ่านโค้ดได้

• ความยืดหยุ่น

2. R ​​Programming Language

หนึ่งในการเรียนรู้ของเครื่องและภาษาโปรแกรม AI อันดับต้น ๆ คือภาษาโปรแกรม R ซึ่งผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์และโปรแกรมเมอร์สามารถใช้ได้ ผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์ เช่น นักขุดข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูล และนักสถิติพบว่า R มีประโยชน์มากมาย

R เป็นตัวเลือกอันดับต้นสำหรับการประมวลผลจำนวนมาก และเป็นภาษาที่ใช้สำหรับแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้ข้อมูลทางสถิติจำนวนมาก IDEs และเครื่องมือที่เป็นมิตรกับผู้ใช้ช่วยให้คุณสามารถวาดกราฟและจัดการไลบรารีได้ นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือที่หลากหลายในการฝึกอบรมและประเมินอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการทำนายเหตุการณ์ในอนาคต

R ถูกนำมาใช้อย่างสูงในด้านสถิติทางวิศวกรรมชีวภาพและชีวการแพทย์ แต่ก็เป็นที่นิยมสำหรับการนำการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้ เช่น การจำแนกประเภท การถดถอย และการสร้างแผนผังการตัดสินใจ ไลบรารี่สำหรับ R บางตัวมี CARET สำหรับการทำงานกับปัญหาการจำแนกประเภทและการถดถอย และ PARTY และ rpart สำหรับการสร้างพาร์ติชันข้อมูล

นี่คือประโยชน์หลักบางประการของ R:

• ภาษาโปรแกรมโอเพ่นซอร์ส

• ให้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลาย

• รูปแบบการเขียนโปรแกรมอย่างง่าย

• มีความยืดหยุ่นสูงและใช้งานข้ามแพลตฟอร์มได้

3 ชวา

Java เป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมที่เป็นที่รู้จักมากที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง Java มีความแข็งแกร่งในอุตสาหกรรม เป็นที่นิยมโดยเฉพาะในหมู่วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงที่มีพื้นฐานการพัฒนา Java เนื่องจากพวกเขาไม่จำเป็นต้องเรียนรู้ภาษาโปรแกรมใหม่ เช่น Python หรือ R เพื่อใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง

ลักษณะสำคัญอีกประการของ Java คือหลายองค์กรมี Java codebases ขนาดใหญ่อยู่แล้ว และเครื่องมือโอเพ่นซอร์สจำนวนมากสำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ก็เขียนในภาษานั้น ทำให้วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงสามารถรวมโปรเจ็กต์กับที่เก็บโค้ดที่มีอยู่ได้ง่ายขึ้น

Java มีอาร์เรย์ของคุณสมบัติที่ทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม เช่น การใช้งานง่าย การโต้ตอบกับผู้ใช้ที่ดีขึ้น บริการแพ็คเกจ การดีบักที่ง่าย และการแสดงข้อมูลแบบกราฟิก มีไลบรารีของบุคคลที่สามมากมายสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น JavaML ซึ่งเป็นไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องในตัวที่ให้ชุดของอัลกอริทึมที่ใช้ใน Java

ไลบรารีหลักบางส่วนที่เกี่ยวข้องกับ Java ได้แก่ Weka, JavaML, Deeplearning4j และ ELKI นอกจากนี้ยังมี Java Virtual Machine ซึ่งเป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากช่วยให้วิศวกรสามารถเขียนโค้ดเดียวกันบนหลายแพลตฟอร์มได้

นี่คือประโยชน์หลักบางประการของ Java:

• ไลบรารีของบุคคลที่สามจำนวนมากสำหรับ ML

• scalability

• Java เครื่องเสมือน

• ง่ายสำหรับวิศวกรที่มีพื้นฐานการพัฒนา Java

4 จูเลีย

Julia เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมไดนามิกที่มีประสิทธิภาพสูงและมีวัตถุประสงค์ทั่วไป กลายเป็นคู่แข่งที่มีศักยภาพสำหรับ Python และ R ภาษานี้มีคุณลักษณะที่ยอดเยี่ยมมากมายสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงโดยเฉพาะ และแม้ว่าจะเป็นภาษาที่ใช้งานทั่วไปสำหรับการพัฒนาในวงกว้าง - การใช้งานที่หลากหลาย เหมาะที่สุดสำหรับการวิเคราะห์เชิงตัวเลขประสิทธิภาพสูงและวิทยาการคำนวณ

Julia รองรับฮาร์ดแวร์ทุกประเภท เช่น TPU และ GPU และใช้งานโดยบริษัทขนาดใหญ่อย่าง Apple, Oracle, Disney และ NASA

ภาษาแมชชีนเลิร์นนิงได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการใช้คณิตศาสตร์พื้นฐานและการค้นหาทางวิทยาศาสตร์ที่ประกอบเป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจำนวนมาก โค้ดของมันสามารถเรียกใช้งานได้ในระดับสากลและสามารถปรับขนาดได้ ซึ่งเป็นพื้นฐานสำหรับวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง

นี่คือประโยชน์หลักบางประการของ Julia:

• เรียกใช้งานได้ในระดับสากล

• สามารถปรับขนาดได้

• รองรับบรรณาธิการเช่น Emacs และ VIM

• ฟีเจอร์ที่โดดเด่นมากมายสำหรับ ML โดยเฉพาะ

5.LISP 

ปิดรายการภาษาโปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่อง (AI) ที่ดีที่สุด 5 อันดับแรกของเราคือ LISP ซึ่งเป็นภาษาโปรแกรมที่เก่าแก่ที่สุดอันดับสองที่ยังคงใช้อยู่ในปัจจุบัน ส่วนใหญ่ได้รับการพัฒนาสำหรับแอปพลิเคชันที่เน้น AI

ภาษาโปรแกรมได้นำไปสู่การสร้างภาษาอื่นๆ เช่น Python, Julia และ Java นอกจากนี้ยังมีความสามารถในการเขียนโค้ด คอมไพล์ และรันโค้ดในภาษาโปรแกรมมากกว่า 30 ภาษา LISP ถือเป็นภาษาแมชชีนเลิร์นนิงที่มีประสิทธิภาพสูงและยืดหยุ่นสำหรับการแก้ปัญหาเฉพาะ เนื่องจากปรับให้เข้ากับโซลูชันที่โปรแกรมเมอร์กำลังเขียนโค้ด ซึ่งทำให้โดดเด่นกว่าภาษาชั้นนำอื่นๆ บางภาษา

ในโลกปัจจุบัน LISP มักใช้สำหรับปัญหาลอจิกเชิงอุปนัยและการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นที่รู้จักอย่างกว้างขวางในด้านการสร้างแชทบอท AI ตัวแรก และยังคงสามารถใช้เพื่อพัฒนาแชทบอทสำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น อีคอมเมิร์ซได้จนถึงทุกวันนี้

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ LISP:

• ความสามารถในการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว

• ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพสูง

• ปรับให้เข้ากับโซลูชันที่โปรแกรมเมอร์กำลังเขียนโค้ด

• รองรับการแสดงออกเชิงสัญลักษณ์