5 ngôn ngữ lập trình Machine Learning (AI) tốt nhất

Đối với những người mới bắt đầu học máy (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI), có thể khó quyết định nên bắt đầu từ đâu. Ngay cả những người đã tham gia vào lĩnh vực này cũng có thể thắc mắc ngôn ngữ lập trình machine learning nào là tốt nhất. Và với hơn 700 ngôn ngữ lập trình khác nhau đang được sử dụng rộng rãi, việc quyết định ngôn ngữ tốt nhất cho một nhiệm vụ càng trở nên khó khăn hơn.

Học máy là gì?

học máy là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo giúp hệ thống máy tính tự động tìm hiểu và đưa ra dự đoán dựa trên các tập dữ liệu được cung cấp. Ví dụ: một hệ thống máy học có thể không được lập trình rõ ràng để phân biệt sự khác biệt giữa chó và mèo, nhưng nó học cách tự phân biệt tất cả bằng cách đào tạo trên các mẫu dữ liệu lớn. Mục tiêu của hệ thống học máy là đạt đến điểm mà tại đó chúng có thể tự động học mà không cần sự can thiệp của con người và sau đó thực hiện các hành động.

Các trường hợp sử dụng cho một hệ thống máy học quyết định mức độ kiến ​​thức lập trình cần thiết. Nếu bạn muốn sử dụng máy học để giải quyết các vấn đề kinh doanh trong thế giới thực, bạn sẽ cần có nền tảng lập trình. Nhưng nếu bạn chỉ muốn tìm hiểu các khái niệm về học máy, có thể bạn sẽ chỉ cần kiến ​​thức toán học và thống kê. Để triển khai các mô hình này, bạn sẽ cần hiểu các nguyên tắc cơ bản về lập trình, thuật toán, cấu trúc dữ liệu, quản lý bộ nhớ và logic.

Có nhiều thư viện máy học với các ngôn ngữ lập trình khác nhau, giúp bạn dễ dàng bắt đầu với các ngôn ngữ lập trình cơ bản.

Dưới đây là 5 ngôn ngữ lập trình máy học (AI) tốt nhất:

1. Python

Python cho đến nay là ngôn ngữ máy học phổ biến nhất và tốt nhất, với hơn 60% nhà phát triển máy học sử dụng và ưu tiên phát triển nó. Có một số khía cạnh chính khiến Python trở nên hấp dẫn. Thứ nhất, nó rất dễ học, điều này rất quan trọng đối với những người muốn bắt đầu học máy. Nó cũng có khả năng mở rộng và mã nguồn mở.

Python là lựa chọn hàng đầu cho những người muốn thực hiện các nhiệm vụ liên quan đến phân tích dữ liệu, khoa học dữ liệu, học máy và AI do hệ sinh thái thư viện rộng lớn của nó cung cấp nhiều thư viện khác nhau để xử lý, chuyển đổi và xử lý dữ liệu. Các gói và thư viện tích hợp sẵn cung cấp mã cấp cơ sở để trợ giúp các kỹ sư máy học và chúng có sẵn cho hầu hết mọi tác vụ. Trên hết, các thư viện và gói không có đường cong học tập, nghĩa là khi bạn học những điều cơ bản về lập trình Python, bạn đã sẵn sàng để bắt đầu.

Một số thư viện hàng đầu cho Python bao gồm Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn và sci-kit Learn.

Ngôn ngữ lập trình máy học được sử dụng bởi một số công ty hàng đầu trên thế giới bao gồm Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber và Amazon.

Dưới đây là một số lợi ích chính của Python:

• Bộ sưu tập thư viện phong phú

• Dễ sử dụng và mã nguồn mở

• Khả năng đọc mã

• Linh hoạt

2. Ngôn ngữ lập trình R

Một trong những ngôn ngữ lập trình AI và máy học hàng đầu khác là ngôn ngữ lập trình R, ngôn ngữ này có thể được sử dụng bởi cả những người không phải là lập trình viên cũng như lập trình viên. Những người không phải là lập trình viên như công cụ khai thác dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu và nhà thống kê tìm thấy nhiều cách sử dụng cho R.

R là lựa chọn hàng đầu để xử lý số lượng lớn và là ngôn ngữ dành cho các ứng dụng máy học sử dụng nhiều dữ liệu thống kê. Các công cụ và IDE thân thiện với người dùng của nó cho phép bạn vẽ biểu đồ và quản lý thư viện. Nó cũng cung cấp nhiều công cụ để đào tạo và đánh giá các thuật toán học máy để dự đoán các sự kiện trong tương lai.

R được sử dụng nhiều trong các lĩnh vực kỹ thuật sinh học và thống kê y sinh, nhưng nó cũng phổ biến để triển khai học máy như phân loại, hồi quy và hình thành cây quyết định. Một số thư viện dành cho R bao gồm CARET để xử lý các vấn đề phân loại và hồi quy, cũng như PARTY và rpart để tạo phân vùng dữ liệu.

Dưới đây là một số lợi ích chính của R:

• Ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở

• Cung cấp nhiều kỹ thuật học máy

• Phong cách lập trình dễ dàng

• Tính linh hoạt cao và tương thích đa nền tảng

3. Java

Một trong những ngôn ngữ lập trình nổi tiếng nhất dành cho máy học, Java có một vị trí vững chắc trong ngành. Nó đặc biệt phổ biến đối với các kỹ sư máy học, những người có nền tảng phát triển Java vì họ không cần học một ngôn ngữ lập trình mới như Python hoặc R để triển khai các mô hình máy học.

Một khía cạnh quan trọng khác của Java là nhiều tổ chức đã sở hữu các cơ sở mã Java lớn và nhiều công cụ nguồn mở để xử lý dữ liệu lớn được viết bằng ngôn ngữ này. Điều này giúp các kỹ sư máy học tích hợp các dự án với kho mã hiện có dễ dàng hơn.

Java bao gồm một loạt các tính năng làm cho nó trở thành một lựa chọn tuyệt vời, chẳng hạn như dễ sử dụng, tương tác người dùng tốt hơn, dịch vụ trọn gói, gỡ lỗi dễ dàng và biểu diễn dữ liệu bằng đồ họa. Nó có nhiều loại thư viện của bên thứ ba dành cho máy học, chẳng hạn như JavaML, đây là một thư viện máy học tích hợp cung cấp một tập hợp các thuật toán được triển khai trong Java.

Một số thư viện chính được liên kết với Java bao gồm Weka, JavaML, Deeplearning4j và ELKI. Nó cũng bao gồm Máy ảo Java, một trong những nền tảng tốt nhất cho máy học vì nó cho phép các kỹ sư viết cùng một mã trên nhiều nền tảng.

Dưới đây là một số lợi ích chính của Java:

• Nhiều thư viện của bên thứ ba cho ML

• khả năng mở rộng

• Máy ảo Java

• Dễ dàng cho các kỹ sư có nền tảng phát triển Java

4. Julia

Một ngôn ngữ lập trình động đa năng, hiệu năng cao, Julia đã vươn lên trở thành đối thủ cạnh tranh tiềm năng của Python và R. Nó cung cấp nhiều tính năng tuyệt vời dành riêng cho học máy và trong khi nó là ngôn ngữ đa năng để phát triển nhiều -phạm vi của các ứng dụng, nó được sử dụng tốt nhất cho phân tích số hiệu suất cao và khoa học tính toán.

Julia có hỗ trợ cho tất cả các loại phần cứng, chẳng hạn như TPU và GPU, và nó được sử dụng bởi các công ty lớn như Apple, Oracle, Disney và NASA.

Ngôn ngữ học máy được thiết kế đặc biệt để thực hiện các truy vấn khoa học và toán học cơ bản tạo nên nhiều thuật toán học máy. Mã của nó có thể thực thi được trên toàn cầu và có thể mở rộng quy mô, đây là điều cơ bản đối với các kỹ sư máy học.

Dưới đây là một số lợi ích chính của Julia:

• Thực thi toàn cầu

• Khả năng mở rộng

• Hỗ trợ cho các trình chỉnh sửa như Emacs và VIM

• Nhiều tính năng vượt trội dành riêng cho ML

5. LISP

Kết thúc danh sách 5 ngôn ngữ lập trình máy học (AI) tốt nhất của chúng tôi là LISP, đây là ngôn ngữ lập trình lâu đời thứ hai vẫn được sử dụng cho đến ngày nay. Nó chủ yếu được phát triển cho các ứng dụng tập trung vào AI.

Ngôn ngữ lập trình đã dẫn đến việc tạo ra nhiều ngôn ngữ khác như Python, Julia và Java. Nó cũng có khả năng viết mã, biên dịch và chạy mã bằng hơn 30 ngôn ngữ lập trình. LISP được coi là ngôn ngữ học máy linh hoạt và hiệu quả cao để giải quyết các vấn đề cụ thể vì nó thích ứng với giải pháp mà lập trình viên đang mã hóa, điều này khiến nó nổi bật so với một số ngôn ngữ hàng đầu khác.

Trong thế giới ngày nay, LISP thường được sử dụng cho các vấn đề logic quy nạp và học máy. Nó được biết đến rộng rãi với việc tạo ra chatbot AI đầu tiên và ngày nay nó vẫn có thể được sử dụng để phát triển chatbot cho các ngành như Thương mại điện tử.

Dưới đây là một số tính năng chính của LISP:

• Khả năng tạo mẫu nhanh

• Linh hoạt và hiệu quả cao

• Thích ứng với các giải pháp mà các lập trình viên đang viết mã cho

• Hỗ trợ cho các biểu thức tượng trưng