5 种最佳机器学习 (AI) 编程语言

对于那些刚刚开始使用机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 的人来说，可能很难决定从哪里开始。即使那些已经涉足该领域的人也会想知道哪种机器学习编程语言是最好的。随着 700 多种不同的编程语言被广泛使用，决定最适合某项任务的语言变得更加困难。

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个子集，可帮助计算机系统根据输入的数据集自动学习并做出预测。 例如，机器学习系统可能没有经过明确编程来区分狗和猫，但它通过对大数据样本进行训练来学习如何自行区分。 机器学习系统的目标是达到无需人工干预即可自动学习并随后执行操作的程度。

机器学习系统的用例决定了所需的编程知识水平。 如果您想使用机器学习来解决现实世界的业务问题，您将需要编程背景。 但如果您只想学习机器学习的概念，您可能只需要数学和统计知识。 要实现这些模型，您需要了解编程、算法、数据结构、内存管理和逻辑的基础知识。

有许多不同编程语言的机器学习库，可以轻松地从基本编程语言开始。

以下是 5 种最佳机器学习 (AI) 编程语言：

1。 蟒蛇 

Python 是迄今为止最流行、最好的机器学习语言，超过 60% 的机器学习开发人员使用并优先使用它进行开发。 Python 如此有吸引力有几个关键方面。 一方面，它很容易学习，这对于那些想要开始机器学习的人来说至关重要。 它还具有可扩展性和开源性。

对于那些希望执行涉及数据分析、数据科学、机器学习和人工智能的任务的人来说，Python 是首选，因为它拥有庞大的库生态系统，提供了许多不同的库来处理、转换和处理数据。 内置的库和包提供了基础级代码来帮助机器学习工程师，并且它们几乎可用于所有任务。 最重要的是，这些库和包的学习曲线为零，这意味着一旦您学习了 Python 编程的基础知识，您就可以开始使用了。

一些顶级的 Python 库包括 Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn 和 sci-kit Learn。

机器学习编程语言被一些世界顶级公司使用，包括谷歌、Facebook、Instagram、Dropbox、Netflix、华特迪士尼、Uber 和亚马逊。

以下是 Python 的一些主要优点：

• 图书馆藏书丰富

• 易于使用且开源

• 代码可读性

• 高度灵活

2. R 编程语言

另一种顶级的机器学习和人工智能编程语言是 R 编程语言，非程序员和程序员都可以使用它。 数据挖掘人员、数据分析师和统计学家等非程序员发现 R 的许多用途。

R 是处理大量数据的首选，也是使用大量统计数据的机器学习应用程序的首选语言。 其用户友好的 IDE 和工具使您能够绘制图表和管理库。 它还提供了各种工具来训练和评估机器学习算法以预测未来事件。

R 广泛应用于生物工程和生物医学统计学领域，但它也常用于实现分类、回归和决策树形成等机器学习。 R 的一些库包括用于处理分类和回归问题的 CARET，以及用于创建数据分区的 PARTY 和 rpart。

以下是 R 的一些主要优点：

• 开源编程语言

• 提供广泛的机器学习技术

• 简单的编程风格

• 高度灵活且跨平台兼容

3。 Java的

Java 是另一种最著名的机器学习编程语言，在整个行业拥有强大的影响力。 它在具有 Java 开发背景的机器学习工程师中尤其受欢迎，因为他们不需要学习 Python 或 R 等新的编程语言来实现机器学习模型。

Java 的另一个关键方面是许多组织已经拥有大型 Java 代码库，并且许多用于大数据处理的开源工具都是用该语言编写的。 这使得机器学习工程师可以更轻松地将项目与现有代码存储库集成。

Java 包含一系列使其成为绝佳选择的功能，例如易用性、更好的用户交互、包服务、轻松调试以及数据的图形表示。 它拥有广泛的用于机器学习的第三方库，例如 JavaML，它是一个内置的机器学习库，提供了用 Java 实现的算法集合。

与 Java 相关的一些主要库包括 Weka、JavaML、Deeplearning4j 和 ELKI。 它还包括 Java 虚拟机，这是机器学习的最佳平台之一，因为它使工程师能够在多个平台上编写相同的代码。

以下是 Java 的一些主要优点：

• 许多用于 ML 的第三方库

• 可扩展性

• Java虚拟机

• 适合有Java开发背景的工程师

4。 朱莉娅

Julia 是一种高性能、通用的动态编程语言，已成为 Python 和 R 的潜在竞争对手。它提供了许多专门用于机器学习的强大功能，同时它也是一种用于开发广泛应用的通用语言。 -应用范围广泛，最适合用于高性能数值分析和计算科学。

Julia 支持所有类型的硬件，例如 TPU 和 GPU，并且被 Apple、Oracle、Disney 和 NASA 等大公司使用。

机器学习语言是专门为实现构成许多机器学习算法的基础数学和科学查询而设计的。 它的代码是普遍可执行的，并且是可扩展的，这是机器学习工程师的基础。

以下是 Julia 的一些主要优点：

• 普遍可执行

• 可扩展

• 支持 Emacs 和 VIM 等编辑器

• 许多专门针对 ML 的主要功能

5.LISP 

最后列出的 5 种最佳机器学习 (AI) 编程语言是 LISP，它是当今仍在使用的第二古老的编程语言。 它主要是为以人工智能为中心的应用程序而开发的。

该编程语言催生了各种其他语言，如 Python、Julia 和 Java。 它还能够以 30 多种编程语言进行编码、编译和运行代码。 LISP 被认为是一种高效且灵活的机器学习语言，用于解决具体问题，因为它适应程序员正在编码的解决方案，这使其从其他一些顶级语言中脱颖而出。

在当今世界，LISP 通常用于归纳逻辑问题和机器学习。 它因创建第一个人工智能聊天机器人而广为人知，并且至今仍可用于为电子商务等行业开发聊天机器人。

以下是 LISP 的一些主要特性：

• 快速原型制作能力

• 灵活高效

• 适应程序员正在编码的解决方案

• 支持符号表达式