5 найкращих мов програмування машинного навчання (AI)

Для тих, хто тільки починає працювати з машинним навчанням (ML) та штучним інтелектом (AI), може бути складно вирішити, з чого почати. Навіть ті, хто вже займається цією галуззю, можуть сумніватися, яка мова програмування машинного навчання є найкращою. І з понад 700 різними мовами програмування, які широко використовуються, ще складніше вирішити, яка з них найкраща для конкретної задачі.

Що таке машинне навчання?

Машинне навчання – це підмножина штучного інтелекту, яка допомагає комп’ютерним системам автоматично навчатися та робити передбачення на основі наданих наборів даних. Наприклад, система машинного навчання може не бути явно запрограмована для визначення різниці між собакою та котом, але вона вчиться, як відрізняти все самостійно, тренуючись на великих зразках даних. Метою систем машинного навчання є досягнення точки, в якій вони можуть автоматично навчатися без втручання людини та згодом виконувати дії.

Використання систем машинного навчання диктує рівень знань про програмування, необхідних для їх використання. Якщо ви хочете використовувати машинне навчання для вирішення реальних бізнес-проблем, вам потрібно буде мати знання про програмування. Але якщо ви хочете тільки вивчити концепції машинного навчання, вам, ймовірно, потрібно буде знання тільки з математики та статистики. Для реалізації цих моделей вам потрібно буде розуміти основи програмування, алгоритмів, структур даних, управління пам’яттю та логіки.

Існує багато бібліотек машинного навчання з різними мовами програмування, що робить легко почати роботу з базовими мовами програмування.

Ось 5 найкращих мов програмування машинного навчання (AI):

1. Python

Python – це найпопулярніша та найкраща мова програмування машинного навчання, яку використовують та пріоритезують понад 60% розробників машинного навчання. Є кілька ключових аспектів, які роблять Python так привабливим. По-перше, він легко вивчити, що є важливим для тих, хто тільки починає працювати з машинним навчанням. Він також масштабований та відкритий.

Python – це перший вибір для тих, хто хоче виконувати завдання, пов’язані з аналізом даних, науками про дані, машинним навчанням та штучним інтелектом, завдяки його великому екосистемі бібліотек, яка пропонує багато різних бібліотек для обробки, перетворення та обробки даних. Вбудовані бібліотеки та пакети забезпечують базовий код для інженерів машинного навчання, і вони доступні майже для кожної задачі. Крім того, бібліотеки та пакети мають нульову криву навчання, що означає, що як тільки ви вивчите основи програмування на Python, ви готові до роботи.

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

Мову програмування машинного навчання використовують деякі з найкращих компаній світу, включаючи Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber та Amazon.

Ось деякі з основних переваг Python:

• Розширена колекція бібліотек

• Легко використовувати та відкритий

• Читабельність коду

• Гнучкість

2. Мова програмування R

Інша одна з найкращих мов програмування машинного навчання та штучного інтелекту – це мова програмування R, яку можуть використовувати як не-програмісти, так і програмісти. Не-програмісти, такі як дані-мінери, дані-аналітики та статистики, знаходять багато застосувань для R.

R – це перший вибір для обробки великих чисел, і це мова, яку використовують для машинного навчання, яке використовує багато статистичних даних. Її зручні IDE та інструменти дозволяють вам малювати графіки та керувати бібліотеками. Вона також пропонує багато інструментів для навчання та оцінки алгоритмів машинного навчання для передбачення майбутніх подій.

R широко використовується в галузях біоінженерії та біомедичної статистики, але вона також популярна для реалізації машинного навчання, такого як класифікація, регресія та формування дерев рішень. Деякі з бібліотек для R включають CARET для роботи з класифікацією та регресією, а також PARTY та rpart для створення даних-поділів.

Ось деякі з основних переваг R:

• Відкрита мова програмування

• Пропонує широкий спектр технік машинного навчання

• Легкий стиль програмування

• Висока гнучкість та сумісність з різними платформами

3. Java

Інша одна з найвідоміших мов програмування для машинного навчання – це Java, яка має сильну позицію в галузі. Вона особливо популярна серед інженерів машинного навчання, які мають досвід розробки на Java, оскільки їм не потрібно вивчати нову мову програмування, таку як Python або R, для реалізації моделей машинного навчання.

Інший ключовий аспект Java полягає в тому, що багато організацій вже володіють великими кодовими базами Java, і багато відкритих інструментів для обробки великих даних написані на цій мові. Це робить його легшим для інженерів машинного навчання інтегрувати проекти з існуючими репозиторіями коду.

Java включає в себе ряд функцій, які роблять її великим вибором, таких як легкість використання, краща взаємодія з користувачем, пакетні послуги, легке відладження та графічне представлення даних. Вона має широкий спектр бібліотек третіх сторін для машинного навчання, таких як JavaML, який є вбудованою бібліотекою машинного навчання, що пропонує колекцію алгоритмів, реалізованих на Java.

Деякі з основних бібліотек, пов’язаних з Java, включають Weka, JavaML, Deeplearning4j та ELKI. Вона також включає в себе Java Virtual Machine, яка є однією з найкращих платформ для машинного навчання, оскільки дозволяє інженерам писати код на різних платформах.

Ось деякі з основних переваг Java:

• Багато бібліотек третіх сторін для ML

• Масштабованість

• Java Virtual Machine

• Легкість використання для інженерів з досвідом розробки на Java

4. Julia

Мова програмування високої продуктивності, загального призначення, динамічна, Julia піднялася до рівня потенційного конкурента для Python та R. Вона пропонує багато великих функцій виключно для машинного навчання, і хоча вона є мовою загального призначення для розробки широкого спектра застосунків, вона найкраще підходить для високопродуктивної числової аналітики та комп’ютерної науки.

Julia підтримує всі типи апаратного забезпечення, такі як TPUs та GPUs, і її використовують великі компанії, такі як Apple, Oracle, Disney та NASA.

Мова програмування машинного навчання була спеціально розроблена для реалізації базових математичних та наукових запитів, які складають багато алгоритмів машинного навчання. Її код є універсально виконуваним, і вона масштабована, що є фундаментальним для інженерів машинного навчання.

Ось деякі з основних переваг Julia:

• Універсально виконуваний

• Масштабований

• Підтримка редакторів, таких як Emacs та VIM

• Багато переважаючих функцій виключно для ML

5. LISP

Закриваючи наш список 5 найкращих мов програмування машинного навчання (AI), ми маємо LISP, яка є другою найстарішою мовою програмування, яка все ще використовується сьогодні. Вона в основному розроблена для застосунків, орієнтованих на штучний інтелект.

Мова програмування привела до створення багатьох інших мов, таких як Python, Julia та Java. Вона також має можливість кодування, компіляції та виконання коду в понад 30 мовах програмування. LISP вважається високоефективною та гнучкою мовою машинного навчання для вирішення конкретних завдань, оскільки вона адаптується до рішення, яке програміст кодує, що робить її видатною серед інших мов.

Сьогодні LISP часто використовується для індуктивних логічних проблем та машинного навчання. Вона широко відома тим, що створила перший чат-бот штучного інтелекту, і її все ще можна використовувати сьогодні для розробки чат-ботів для галузей, таких як електронна комерція.

Ось деякі з основних функцій LISP:

• Можливості швидкої розробки прототипів

• Гнучка та високоефективна

• Адаптується до рішень, які програмісти кодують

• Підтримка символічних виразів