Introducere în limbajul de programare a învățării automate
Învățarea mașinii există deja pe piață de acum mai bine de un deceniu. Majoritatea companiilor au adoptat acum tehnici de învățare automată pentru a-și construi și îmbunătăți produsele și serviciile. Dacă sunteți nou în învățarea automată, atunci este evident că vă veți întreba cu ce limbaj de programare ar trebui să folosiți pentru a începe. Există o cantitate enormă de limbaj pentru a începe să scrieți algoritmul de învățare a mașinii. Fiecare dintre ele are o caracteristică unică și este bine să cunoști mai multe limbaje de programare, dar în loc să te coplești cu mai multe limbaje, poți alege doar un limbaj de programare pentru a începe și a te concentra mai mult asupra conceptelor. Să aruncăm o privire la puținele limbaje de programare populare ale învățării automate.
Limbi de programare de învățare a mașinilor de top
să aruncăm o privire la puținele limbaje de programare cele mai utilizate pentru învățarea automată:
1. Python
În prezent, cea mai rapidă limbă din lume. Python a fost construit pentru lizibilitate și ușurință în utilizare. Utilizează conceptele oops, dar poate fi folosit și ca limbaj de script. Este de preferat procesarea limbajului natural și analiza sentimentală. Are aproape toate pachetele necesare sarcinilor de învățare automată. Verificați tabelul de mai jos pentru câteva dintre bibliotecile de învățare automată:
| Sarcină | Bibliotecă |
| Viziune calculată | OpenCV |
| Pre-procesare a datelor | Pandas |
| Învățare automată cu scop general | Scikit afla, TensorFlow, pytorch |
| vizualizarea datelor | Matplotlib |
| aplicatie web | Django |
Împreună cu acestea, avem un notebook Jupyter, care este special conceput pentru programarea python pentru a verifica ieșirea pentru fiecare linie de cod în timp real. Pentru a vă dezvolta propriul algoritm de la zero, puteți utiliza biblioteca matrix max cunoscută sub numele de numpy și să vă construiți propriul algoritm de învățare a mașinilor. Python are o vastă comunitate de forumuri deschise, cum ar fi preluarea de stivă și GitHub. De curând, Google a venit cu un excelent serviciu de cloud gratuit, cunoscut sub numele de Google Colab, pe care îl puteți folosi pentru a vă construi și a vă antrena rețeaua în python de la zero. De asemenea, este livrat cu GPU și TPU, care vă oferă libertatea de a coda și într-un sistem de configurare scăzut.
2. Java
Java este un limbaj de programare cu scop general, portabil și printre cele mai comune limbaje utilizate în lume. Este de preferat în cazul în care dorim să avem securitate și detectarea fraudei în aplicația noastră. Să presupunem că aplicația este construită în Java și dorim ca o mică parte din ea să utilizeze învățarea automată, atunci este evident să implementăm acea parte în Java, mai degrabă decât să mergem la orice altă limbă. Este acceptat de oamenii din comunitatea ML datorită faptului că sunt de piață, lizibilitate, ușurință de întreținere, securitate și multe altele. Oferă biblioteci open-source care sunt gata de utilizare în domeniul AI. Puține dintre bibliotecile de învățare automată utilizate în Java pentru programarea ML sunt:
| Bibliotecă | Descriere |
| ADAMS | Pentru a controla fluxul de date în rețea |
| Deeplearning4j | Oferiți suport pentru algoritmul de învățare profundă |
| ELKI | Minerirea datelor |
| JSAT | Cadru pentru a începe cu ușurință învățarea automată |
| MALLET | Folosit în domenii precum NLP, analiza clusterului, clasificarea textului etc. |
3. Script Java
Unul dintre cele mai puternice limbaje de script web. Dacă trebuie să rulați o aplicație de învățare automată pe partea clientului într-un browser, javascript este cea mai bună opțiune. Un avantaj al învățării automate care rulează pe browser este că clientul nu trebuie să instaleze nicio bibliotecă suplimentară pentru a utiliza aplicația ca și celelalte limbi. Google a lansat biblioteca sa de învățare automată pentru javascript, adică Tensorflow.js, vă ajută să dezvoltați de la zero un algoritm de învățare a mașinilor. API-ul poate fi utilizat pentru a vă construi și a forma modelul direct în browser. Gândește-te că rulează aplicația web care folosește învățarea automată pe aplicația ta mobilă, făcând astfel să poți profita de senzorul încorporat al datelor mobile și să folosești datele lor pentru a-ți antrena modelele. Puține dintre celelalte biblioteci populare de învățare a mașinilor sunt: Brain.js, ConvNetJS, Webdnn, Synaptic etc.
4. C / C ++
Este una dintre cele mai vechi limbi utilizate pentru a crea aplicații performante. Oferă un control la nivel înalt asupra resurselor sistemului și a memoriei, datorită căreia utilizarea sa majoră este în dezvoltarea aplicațiilor pe un sistem încorporat. În dezvoltarea recunoașterii vorbirii, robotul și jocurile limbajul utilizat pe scară largă este C / C ++. Deci, dacă doriți să aveți o aplicație cu performanțe ridicate, aceasta va fi o opțiune bună.
5. R
Este un limbaj de script și este bine să manipulați și să vizualizați datele care joacă un rol cheie în algoritmii de învățare automată. R este utilizat majoritar în mediul academic și în cercetare. Este ușor de învățat și implementat și este o opțiune bună pentru a lucra cu datele dvs. Dacă datele dvs. nu sunt bune, nu veți obține niciodată un rezultat bun. R oferă o analiză de date prietenoasă și modele grafice. Domeniul său este analiza datelor. Este preferat în inferența statistică și are un forum activ de sprijin. R vine cu pachetul care ajută la îmbunătățirea preciziei predicțiilor. Câteva pachete de R sunt Nnet, Caret, Rgl, Mgcv.
6. Matlab
Un alt limbaj de programare ușor de utilizat pentru începători și experți în domeniul învățării automate este MATLAB. Este nevoie de o linie mai mică de coduri în comparație cu celelalte limbi pentru instruirea și dezvoltarea modelelor pentru ML sau DL. Oferă interoperabilitate cu alte cadre de învățare profundă open-source. Unul dintre cele mai mari dezavantaje ale MATLAB este costul licenței. Costul este prea mare, iar utilizatorul trebuie să plătească pentru fiecare modul. Deși are comunități largi și active, cum ar fi revarsarea stivei, matematica, github etc.
Acum trebuie să vă faceți o idee despre câteva dintre limbile populare utilizate în învățarea mașinii. Dintre acestea, dacă am vorbit despre rangul global bazat pe utilizare, python se află în partea de sus a graficului după care avem javascript, C / C ++.
Concluzie
Va încheia acest articol spunând că este mai important să înveți conceptele de învățare automată decât limbajul de programare. Deoarece odată ce vă înțelegeți conceptele, apoi pe baza aplicației pe care doriți să o dezvoltați, puteți alege cel mai potrivit limbaj de programare.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru învățarea automată a limbilor de programare. Aici discutăm în detaliu primele 6 limbi de programare pentru învățarea mașinilor. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Mașină virtuală Java
- Hyperparameter Machine Learning
- Învățarea mașinilor de știință a datelor
- Testarea protocolului