5 En İyi Makine Öğrenimi (AI) Programlama Dilleri

Makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AI) ile yeni başlayanlar için, nereden başlayacağını bilmekte zorlanabilir. already bu alanda olanlar da, en iyi makine öğrenimi programlama dilinin hangisi olduğunu merak edebilir. Ve 700’den fazla farklı programlama dilinin yaygın olarak kullanılması, bir görev için en iyisini seçmeyi daha da zorlaştırır.

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi , bilgisayar sistemlerinin otomatik olarak öğrenmesini ve beslenen veri kümelerine dayanarak tahminlerde bulunmasını sağlayan yapay zekanın bir alt kümesidir. Örneğin, bir makine öğrenimi sistemi, bir köpeği ve bir kediği ayırt etmek için açıkça programlanmamış olabilir, ancak büyük veri örnekleri üzerinde eğitim alarak bunu kendisi öğrenir. Makine öğrenimi sistemlerinin amacı, insan müdahalesi olmadan otomatik olarak öğrenmeyi başarmak ve ardından eylemleri gerçekleştirmektir.

Makine öğrenimi sisteminin kullanım örnekleri, gerekli programlama bilgisi düzeyini belirler. Makine öğrenimini gerçek dünya iş sorunlarını çözmek için kullanmak istiyorsanız, programlama geçmişine ihtiyacınız olacaktır. Ancak makine öğreniminin kavramlarını öğrenmek istiyorsanız, muhtemelen yalnızca matematik ve istatistik bilgisi gerekecektir. Bu modelleri uygulamak için programlamanın temellerini, algoritmaları, veri yapılarını, bellek yönetimini ve mantığı anlamak gerekir.

Farklı programlama dilleriyle birçok makine öğrenimi kütüphanesi vardır, bu da temel programlama dilleriyle başlamak kolaydır.

İşte 5 en iyi makine öğrenimi (AI) programlama dili:

1. Python

Python, %60’dan fazla makine öğrenimi geliştiricisi tarafından kullanılan ve geliştirme için önceliklendirilen en popüler ve en iyi makine öğrenimi dilidir. Python’u bu kadar çekici kılan birkaç önemli yön vardır. Birincisi, öğrenmesi kolaydır, bu da makine öğrenimi ile yeni başlayanlar için çok önemlidir. Ayrıca ölçeklenebilir ve açık kaynaklıdır.

Python, geniş kütüphane ekosistemine sahip olduğu için veri analitiği, veri bilimi, makine öğrenimi ve AI ile ilgili görevleri gerçekleştirmek isteyenler için en iyi seçenektir. Bu, veri ile çalışmak, dönüştürmek ve işlemek için birçok farklı kütüphane sunar. Yerleşik kütüphaneler ve paketler, makine öğrenimi mühendislerine temel düzeyde kod sağlar ve neredeyse her görev için mevcutturlar. Ayrıca, kütüphaneler ve paketler, sıfır öğrenme eğrisi anlamına gelen, Python programlamanın temellerini öğrendikten sonra hazır olmanızdır.

Python için bazı üst düzey kütüphaneler arasında Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn ve sci-kit Learn bulunur.

Makine öğrenimi programlama dili, Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber ve Amazon gibi dünyanın en iyi şirketleri tarafından kullanılır.

Python’un bazı ana avantajları:

• Geniş kütüphane koleksiyonu

• Kolay kullanım ve açık kaynak

• Kod okunabilirliği

• Esneklik

2. R Programlama Dili

Makine öğrenimi ve AI için bir başka üst düzey programlama dili, programcılar ve programcılar olmayan kişiler tarafından da kullanılan R programlama dilidir. Programcılar olmayan kişiler, veri madencileri, veri analistleri ve istatistikçiler, R için birçok kullanım alanı bulurlar.

R, büyük sayıları işleme için en iyi seçimdir ve çok sayıda istatistiki verinin kullanıldığı makine öğrenimi uygulamaları için gitmeniz gereken dildir. Kullanıcı dostu IDE’leri ve araçları, grafikler çizebilmenizi ve kütüphaneleri yönetebilmenizi sağlar. Ayrıca, gelecekteki olayları tahmin etmek için makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek ve değerlendirmek için çeşitli araçlar sağlar.

R, biyomühendislik ve biyoistatistik alanlarında yaygın olarak kullanılır, ancak sınıflandırma, regresyon ve karar ağacı oluşturma gibi makine öğrenimi uygulamaları için de popülerdir. R için bazı kütüphaneler, sınıflandırma ve regresyon sorunlarıyla çalışmak için CARET ve veri bölümleri oluşturmak için PARTY ve rpart içerir.

R’nin bazı ana avantajları:

• Açık kaynaklı programlama dili

• Çeşitli makine öğrenimi teknikleri sunar

• Kolay programlama stili

• Yüksek derecede esnek ve çapraz platform uyumlu

3. Java

Makine öğrenimi için en iyi bilinen programlama dillerinden bir diğeri, endüstri üzerinde güçlü bir tutuşa sahip olan Java’dır. Özellikle Java geliştirme geçmişine sahip makine öğrenimi mühendisleri arasında popülerdir, çünkü makine öğrenimi modellerini uygulamak için Python veya R gibi yeni bir programlama dili öğrenmelerine gerek yoktur.

Java’nın bir başka önemli yönü, birçok organizasyonun zaten büyük Java kod tabanlarına sahip olması ve büyük veri işleme için birçok açık kaynaklı aracın bu dilde yazılmış olmasıdır. Bu, makine öğrenimi mühendislerinin projelerini mevcut kod depolarıyla entegre etmelerini kolaylaştırır.

Java, kullanımı kolay, daha iyi kullanıcı etkileşimi, paket hizmetleri, kolay hata ayıklama ve veri görselleştirme gibi birçok özelliği içerir. Makine öğrenimi için Java ile ilgili bazı kütüphaneler arasında Weka, JavaML, Deeplearning4j ve ELKI bulunur. Ayrıca, makine öğrenimi için en iyi platformlardan biri olan Java Sanal Makinesi de bulunur.

Java’nın bazı ana avantajları:

• Çok sayıda üçüncü taraf kütüphanesi

• Ölçeklenebilirlik

• Java Sanal Makinesi

• Java geliştirme geçmişine sahip mühendisler için kolaylık

4. Julia

Yüksek performanslı, genel amaçlı dinamik bir programlama dili olan Julia, Python ve R için potansiyel bir rakip haline gelmiştir. Makine öğrenimi için birçok harika özellik sunar ve genel amaçlı bir dil olarak geniş bir uygulama yelpazesinin geliştirilmesi için kullanılır, ancak en iyi yüksek performanslı numerik analiz ve hesaplamalı bilim için kullanılır.

Julia, TPUs ve GPUs gibi tüm donanımları destekler ve Apple, Oracle, Disney ve NASA gibi büyük şirketler tarafından kullanılır.

Makine öğrenimi dili, temel matematik ve bilimsel sorguları uygulamak için özellikle tasarlanmıştır ve birçok makine öğrenimi algoritmasının temelini oluşturur. Kodu evrensel olarak çalıştırılabilir ve ölçeklenebilir, bu da makine öğrenimi mühendisleri için temelidir.

Julia’nın bazı ana avantajları:

• Evrensel olarak çalıştırılabilir

• Ölçeklenebilir

• Emacs ve VIM gibi editörleri destekler

• Makine öğrenimi için birçok baskın özellik

5. LISP

5 en iyi makine öğrenimi (AI) programlama dilini listeleyen son girişimiz LISP’tir ve bu, günümüzde hala kullanılan ikinci en eski programlama dilidir. LISP, principalmente AI odaklı uygulamalar için geliştirilmiştir.

Programlama dili, Python, Julia ve Java gibi diğer dillerin yaratılmasına yol açmıştır. Ayrıca, 30’dan fazla programlama dilinde kod yazma, derleme ve çalıştırma yeteneğine sahiptir. LISP, bir programcı çözümü kodlarken adapte olduğu için, belirli sorunları çözmek için son derece verimli ve esnek bir makine öğrenimi dili olarak kabul edilir.

Günümüzde LISP, induktif mantık sorunları ve makine öğrenimi için sıklıkla kullanılır. İlk AI sohbet botunu yaratmasıyla tanınır ve bugün hala e-ticaret gibi endüstriler için sohbet botları geliştirmek için kullanılabilir.

LISP’nin bazı ana özellikleri:

• Hızlı prototip oluşturma yeteneği

• Esnek ve yüksek derecede verimli

• Programcılar kodladıkları çözümlere adapte olur

• Sembolik ifadeler için destek