5 Ngôn ngữ Lập trình Học máy (AI) Tốt nhất

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

Học máy là gì?

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

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

Có nhiều thư viện học máy với các ngôn ngữ lập trình khác nhau, khiến cho việc bắt đầu với các ngôn ngữ lập trình cơ bản trở nên dễ dàng.

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

1. Python

Python là ngôn ngữ lập trình học máy phổ biến và tốt nhất, với hơn 60% nhà phát triển học máy sử dụng và ưu tiên nó cho phát triển. Có một số khía cạnh quan trọng khiến Python trở nên hấp dẫn. Thứ nhất, nó dễ học, điều này rất quan trọng đối với những người mới bắt đầu với học máy. Nó cũng có thể 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 nhờ vào hệ sinh thái thư viện rộng lớn cung cấp nhiều thư viện để xử lý, biến đổi và xử lý dữ liệu. Các thư viện và gói tích hợp cung cấp mã cơ bản để giúp các kỹ sư học máy, và chúng có sẵn cho hầu hết mọi nhiệm vụ. Ngoài ra, các thư viện và gói này có đường cong học tập bằng không, có nghĩa là một khi bạn học các nguyên tắc cơ bản của lập trình Python, bạn đã sẵn sàng.

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

Ngôn ngữ lập trình học máy 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 rộng lớn

• Dễ sử dụng và mã nguồn mở

• Đọc mã dễ dàng

• Linh hoạt

2. Ngôn ngữ Lập trình R

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

R là lựa chọn hàng đầu cho việc xử lý số lượng lớn, và nó là ngôn ngữ đi-to cho các ứng dụng học máy sử dụng nhiều dữ liệu thống kê. Các IDE và công cụ thân thiện với người dùng của nó cho phép bạn vẽ đồ thị 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 rộng rãi trong các lĩnh vực như kỹ thuật sinh học và thống kê y sinh, nhưng nó cũng phổ biến cho việc thực hiện học máy như phân loại, hồi quy và tạo cây quyết định. Một số thư viện cho R bao gồm CARET để làm việc với các vấn đề phân loại và hồi quy, và 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

• Kiểu lập trình dễ dàng

• Rất linh hoạt và tương thích đa nền tảng

3. Java

Một ngôn ngữ lập trình khác rất nổi tiếng cho học máy, Java có sự thống trị mạnh mẽ trong ngành. Nó đặc biệt phổ biến trong số các kỹ sư học máy có nền tảng phát triển Java vì họ không cần học một ngôn ngữ lập trình mới như Python hoặc R để thực hiện các mô hình học máy.

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

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

Một số thư viện chính liên quan đến Java bao gồm Weka, JavaML, Deeplearning4j và ELKI. Nó cũng bao gồm Máy ảo Java, là một trong những nền tảng tốt nhất cho học máy vì nó cho phép các kỹ sư viết mã giống nhau 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 tổng quát hiệu suất cao, Julia đã nổi lên như một đối thủ cạnh tranh tiềm năng cho Python và R. Nó cung cấp nhiều tính năng tuyệt vời dành riêng cho học máy, và trong khi nó là một ngôn ngữ tổng quát cho việc phát triển một loạt các ứng dụng, nó được sử dụng tốt nhất cho phân tích số và khoa học tính toán hiệu suất cao.

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 này được thiết kế đặc biệt để thực hiện các câu hỏi toán học và khoa học cơ bản tạo nên nhiều thuật toán học máy. Mã của nó có thể được thực thi trên mọi nơi, và nó có thể mở rộng, điều này rất cơ bản cho các kỹ sư học máy.

Dưới đây là một số lợi ích chính của Julia:

• Có thể thực thi trên mọi nơi

• Khả năng mở rộng

• Hỗ trợ các trình soạn thảo như Emacs và VIM

• Nhiều tính năng nổi bật dành riêng cho ML

5. LISP

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

Ngôn ngữ lập trình này đã dẫn đến việc tạo ra nhiều ngôn ngữ khác như Python, Julia và Java. Nó cũng có khả năng mã hóa, biên dịch và chạy mã trong hơn 30 ngôn ngữ lập trình. LISP được coi là một ngôn ngữ học máy hiệu quả và linh hoạt để giải quyết các vấn đề cụ thể vì nó thích nghi với giải pháp mà một lập trình viên đang mã hóa, điều này làm cho 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 với việc tạo ra rô-bốt trò chuyện AI đầu tiên, và nó vẫn có thể được sử dụng ngày nay để phát triển rô-bốt trò chuyện 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 nghi với các giải pháp mà các lập trình viên đang mã hóa

• Hỗ trợ biểu thức ký hiệu