Wprowadzenie do języków programowania maszynowego
Nauka maszynowa istnieje na rynku od ponad dekady. Większość firm stosuje obecnie techniki uczenia maszynowego w celu tworzenia i ulepszania swoich produktów i usług. Jeśli dopiero zaczynasz uczenie się maszyn, oczywiste jest, że będziesz się zastanawiać, z którego języka programowania powinieneś zacząć. Istnieje ogromna ilość języka, aby zacząć pisać algorytm uczenia maszynowego. Każdy z nich ma swoją unikalną funkcję i dobrze zna wiele języków programowania, ale zamiast przytłaczać się wieloma językami, możesz po prostu wybrać jeden język programowania, aby rozpocząć i skupić się bardziej na koncepcjach. Rzućmy okiem na kilka popularnych języków programowania uczenia maszynowego.
Najlepsze języki programowania uczenia maszynowego
rzućmy okiem na kilka najczęściej używanych popularnych języków programowania uczenia maszynowego:
1. Python
Obecnie najszybciej rozwijający się język na świecie. Python został zbudowany pod kątem czytelności i łatwości użytkowania. Wykorzystuje koncepcje Oops, ale może być również używany jako język skryptowy. Jest to preferowane do przetwarzania języka naturalnego i analizy sentymentalnej. Ma prawie wszystkie pakiety potrzebne do zadań uczenia maszynowego. Sprawdź w poniższej tabeli kilka bibliotek uczenia maszynowego:
| Zadanie | Biblioteka |
| Compute Vision | OpenCV |
| Wstępne przetwarzanie danych | Pandy |
| Uczenie maszynowe ogólnego zastosowania | Scikit learn, TensorFlow, pytorch |
| Wizualizacja danych | Matplotlib |
| Aplikacja internetowa | django |
Wraz z nimi mamy notatnik Jupyter, który jest specjalnie stworzony do programowania w języku Python, aby sprawdzać dane wyjściowe dla każdego wiersza kodu w czasie rzeczywistym. Aby opracować własny algorytm od zera, możesz użyć biblioteki max max znanej jako numpy i zbudować własny algorytm uczenia maszynowego. Python ma szeroką otwartą społeczność forum, taką jak przepełnienie stosu i GitHub. Google niedawno wymyślił doskonałą bezpłatną usługę w chmurze znaną jako Google Colab, której można używać do budowania i szkolenia sieci od podstaw w języku Python. Wyposażony jest również w GPU i TPU, co zapewnia swobodę kodowania również w systemie o niskiej konfiguracji.
2. Java
Java jest uniwersalnym językiem programowania, przenośnym i jednym z najpopularniejszych języków używanych na świecie. Jest to preferowane w przypadku, gdy chcemy mieć zabezpieczenia i wykrywanie oszustw w naszej aplikacji. Załóżmy, że aplikacja jest wbudowana w Javę i chcemy, aby niewielka jej część korzystała z uczenia maszynowego, więc oczywiste jest, że implementujemy tę część w Javie, zamiast przechodzić na inny język. Jest akceptowany przez ludzi ze społeczności ML ze względu na fakt zbywalności, czytelności, łatwości konserwacji, bezpieczeństwa i wielu innych. Zapewnia biblioteki open source, które są gotowe do użycia w dziedzinie sztucznej inteligencji. Kilka bibliotek uczenia maszynowego używanych w Javie do programowania ML to:
| Biblioteka | Opis |
| ADAMS | Aby kontrolować przepływ danych w sieci |
| Deeplearning4j | Zapewnij wsparcie dla algorytmu głębokiego uczenia |
| ELKI | Eksploracja danych |
| JSAT | Ramy ułatwiające rozpoczęcie uczenia maszynowego |
| DREWNIANY MŁOTEK | Używany w obszarach takich jak NLP, analiza skupień, klasyfikacja tekstu itp. |
3. Skrypt Java
Jeden z najpotężniejszych języków skryptowych. Jeśli potrzebujesz uruchomić aplikację uczenia maszynowego po stronie klienta w przeglądarce, najlepszym rozwiązaniem jest javascript. Zaletą uczenia maszynowego działającego w przeglądarce jest to, że klient nie musi instalować żadnej dodatkowej biblioteki, aby korzystać z aplikacji podobnie jak w innych językach. Google wydało bibliotekę uczenia maszynowego dla javascript, tj. Tensorflow.js, pomaga opracować od podstaw algorytm uczenia maszynowego. Można go wykorzystać do bezpośredniego budowania i szkolenia modelu w przeglądarce. Pomyśl o uruchomieniu aplikacji internetowej korzystającej z uczenia maszynowego w aplikacji mobilnej, dzięki czemu możesz skorzystać z wbudowanego czujnika danych mobilnych i wykorzystać ich dane do szkolenia modeli. Kilka innych popularnych bibliotek do uczenia maszynowego to Brain.js, ConvNetJS, Webdnn, Synaptic itp.
4. C / C ++
Jest to jeden z najstarszych języków używanych do tworzenia aplikacji o wysokiej wydajności. Zapewnia wysoki poziom kontroli nad zasobami systemowymi i pamięcią, dzięki czemu jej głównym zastosowaniem jest rozwój aplikacji w systemie wbudowanym. W rozwoju rozpoznawania mowy, robota i gier powszechnie stosowanym językiem jest C / C ++. Więc jeśli chcesz mieć aplikację o wysokiej wydajności, będzie to dobra opcja.
5. R
Jest to język skryptowy i dobrze obsługuje i wizualizuje dane, które odgrywają kluczową rolę w algorytmach uczenia maszynowego. R jest głównie stosowany w środowisku akademickim i badawczym. Łatwo się go nauczyć i wdrożyć i jest dobrą opcją do pracy z danymi. Jeśli Twoje dane nie są dobre, nigdy nie uzyskasz dobrego wyniku. R zapewnia przyjazną dla użytkownika analizę danych i modele graficzne. Jego domeną jest analiza danych. Jest to preferowane w wnioskowaniu statystycznym i ma aktywne forum wsparcia. R oferuje pakiet, który pomaga poprawić dokładność prognozowania. Kilka pakietów R to Nnet, Caret, Rgl, Mgcv.
6. Matlab
Innym łatwym w użyciu językiem programowania dla początkujących i ekspertów w dziedzinie uczenia maszynowego jest MATLAB. Zajmuje mniej linii kodów w porównaniu z innymi językami do szkolenia i opracowywania modeli dla ML lub DL. Zapewnia interoperacyjność z innymi platformami do głębokiego uczenia się typu open source. Jedną z największych wad MATLAB jest koszt licencji. Koszt jest zbyt wysoki i użytkownik musi zapłacić za każdy moduł. Chociaż ma szerokie i aktywne społeczności, takie jak przepełnienie stosu, matematyka, github itp.
Teraz musisz mieć pojęcie o kilku popularnych językach używanych w uczeniu maszynowym. Spośród nich, jeśli mówiliśmy o globalnej randze opartej na użyciu, to python znajduje się na szczycie wykresu, po którym mamy javascript, C / C ++.
Wniosek
Na zakończenie tego artykułu stwierdzę, że ważniejsze jest poznanie koncepcji uczenia maszynowego niż języka programowania. Ponieważ po opanowaniu pojęć, w oparciu o aplikację, którą chcesz opracować, możesz wybrać najbardziej odpowiedni język programowania.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po językach programowania maszynowego. Tutaj szczegółowo omawiamy 6 języków programowania uczenia maszynowego. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Maszyna wirtualna Java
- Uczenie maszynowe hiperparametrów
- Uczenie maszynowe danych
- Testowanie protokołu