5 найкращих мов програмування машинного навчання (AI).

Для тих, хто тільки починає працювати з машинним навчанням (ML) і штучним інтелектом (AI), може бути важко вирішити, з чого почати. Навіть ті, хто вже працює в цій галузі, можуть задаватися питанням, яка мова програмування машинного навчання найкраща. І з більш ніж 700 різними мовами програмування, які широко використовуються, стає ще важче вибрати найкращу для завдання.

Що таке машинне навчання?

Машинне навчання — це підмножина штучного інтелекту, яка допомагає комп’ютерним системам автоматично навчатися та робити прогнози на основі переданих наборів даних. Наприклад, система машинного навчання може бути явно не запрограмована на розрізнення собаки та кота, але вона вчиться диференціювати сама, навчаючись на великих вибірках даних. Мета систем машинного навчання — досягти точки, коли вони можуть автоматично навчатися без втручання людини та згодом виконувати дії.

Варіанти використання системи машинного навчання визначають необхідний рівень знань програмування. Якщо ви хочете використовувати машинне навчання для вирішення реальних бізнес-задач, вам знадобиться досвід програмування. Але якщо ви хочете просто вивчити концепції машинного навчання, вам, ймовірно, знадобляться лише знання математики та статистики. Щоб реалізувати ці моделі, вам потрібно буде розуміти основи програмування, алгоритми, структури даних, управління пам’яттю та логіку.

Існує багато бібліотек машинного навчання з різними мовами програмування, що дозволяє легко розпочати роботу з основними мовами програмування.

Ось 5 найкращих мов програмування машинного навчання (AI):

1 Python 

Python, безперечно, є найпопулярнішою та найкращою мовою машинного навчання, понад 60% розробників машинного навчання використовують її та надають їй пріоритет у розробці. Є кілька ключових аспектів, які роблять Python таким привабливим. По-перше, його легко навчитися, що важливо для тих, хто хоче розпочати машинне навчання. Він також масштабований і має відкритий код.

Python є найкращим вибором для тих, хто хоче виконувати завдання, пов’язані з аналізом даних, наукою про дані, машинним навчанням і штучним інтелектом, завдяки своїй величезній екосистемі бібліотек, яка пропонує багато різних бібліотек для обробки, трансформації та обробки даних. Вбудовані бібліотеки та пакети надають код базового рівня, щоб допомогти інженерам з машинного навчання, і вони доступні майже для будь-якого завдання. Крім того, бібліотеки та пакунки не потребують навчання, тобто, коли ви навчитеся основам програмування на Python, ви готові до роботи.

Деякі з найкращих бібліотек для Python включають Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn і sci-kit Learn.

Мова програмування машинного навчання використовується деякими провідними компаніями світу, включаючи Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber і Amazon.

Ось деякі з основних переваг Python:

• Велика колекція бібліотек

• Простий у використанні та з відкритим кодом

• Читання коду

• Гнучкість

2. R ​​Мова програмування

Ще однією з найкращих мов програмування машинного навчання та штучного інтелекту є мова програмування R, яку можуть використовувати як непрограмісти, так і програмісти. Непрограмісти, як-от дослідники даних, аналітики даних і статистики, знаходять багато застосувань для R.

R є найкращим вибором для обробки великих чисел, і це мова для додатків машинного навчання, які використовують багато статистичних даних. Його зручні IDE та інструменти дозволяють малювати графіки та керувати бібліотеками. Він також надає різноманітні інструменти для навчання та оцінки алгоритмів машинного навчання для прогнозування майбутніх подій.

R широко використовується в галузі біоінженерії та біомедичної статистики, але він також популярний для впровадження машинного навчання, наприклад класифікації, регресії та формування дерева рішень. Деякі з бібліотек для R містять CARET для роботи з проблемами класифікації та регресії, а також PARTY і rpart для створення розділів даних.

Ось деякі з основних переваг R:

• Мова програмування з відкритим кодом

• Надає широкий спектр методів машинного навчання

• Легкий стиль програмування

• Дуже гнучкий і кросплатформенний

3 Java

Інша одна з найвідоміших мов програмування для машинного навчання, Java, має сильну владу в галузі. Він особливо популярний серед інженерів машинного навчання, які мають досвід розробки Java, оскільки їм не потрібно вивчати нову мову програмування, як-от Python або R, щоб реалізувати моделі машинного навчання.

Іншим ключовим аспектом Java є те, що багато організацій уже мають великі кодові бази Java, і багато інструментів з відкритим кодом для обробки великих даних написані цією мовою. Це полегшує інженерам машинного навчання інтеграцію проектів із існуючими сховищами коду.

Java містить низку функцій, які роблять її чудовим вибором, наприклад, простота використання, краща взаємодія з користувачем, пакетні служби, легке налагодження та графічне представлення даних. Він має широкий спектр сторонніх бібліотек для машинного навчання, таких як JavaML, яка є вбудованою бібліотекою машинного навчання, яка надає колекцію алгоритмів, реалізованих у Java.

Деякі з основних бібліотек, пов’язаних з Java, включають Weka, JavaML, Deeplearning4j і ELKI. Він також включає віртуальну машину Java, яка є однією з найкращих платформ для машинного навчання, оскільки дозволяє інженерам писати той самий код на кількох платформах.

Ось деякі з основних переваг Java:

• Багато сторонніх бібліотек для ML

• масштабованість

• Java Virtual Machine

• Легко для інженерів із досвідом розробки Java

4. Юлія

Високопродуктивна динамічна мова програмування загального призначення Julia стала потенційним конкурентом для Python і R. Вона пропонує багато чудових функцій виключно для машинного навчання, і хоча це мова загального призначення для розробки широких - діапазон застосування, його найкраще використовувати для високопродуктивного числового аналізу та обчислювальної науки.

Julia підтримує всі типи апаратного забезпечення, як-от TPU та GPU, і його використовують такі великі компанії, як Apple, Oracle, Disney та NASA.

Мова машинного навчання була спеціально розроблена для реалізації базових математичних і наукових запитів, які складають багато алгоритмів машинного навчання. Його код універсально виконуваний і масштабований, що є фундаментальним для інженерів машинного навчання.

Ось деякі з основних переваг Julia:

• Універсально виконуваний

• Масштабованість

• Підтримка таких редакторів, як Emacs і VIM

• Багато основних функцій виключно для ML

5.LISP 

Замикає наш список 5 найкращих мов програмування машинного навчання (AI) LISP, яка є другою найстарішою мовою програмування, яка використовується сьогодні. Він в основному розроблений для програм, орієнтованих на ШІ.

Мова програмування призвела до створення інших мов, таких як Python, Julia та Java. Він також має можливість кодувати, компілювати та запускати код понад 30 мовами програмування. LISP вважається високоефективною та гнучкою мовою машинного навчання для вирішення конкретних завдань, оскільки вона адаптується до рішення, яке програмує програміст, що вирізняє її серед деяких інших найкращих мов.

У сучасному світі LISP часто використовується для індуктивних логічних задач і машинного навчання. Він широко відомий завдяки створенню першого в історії чат-бота штучного інтелекту, і його все ще можна використовувати сьогодні для розробки чат-ботів для таких галузей, як електронна комерція.

Ось деякі з основних функцій LISP:

• Можливості швидкого прототипування

• Гнучкий і високоефективний

• Адаптація до рішень, для яких програмісти створюють код

• Підтримка символічних виразів