5 най-добри езика за програмиране за машинно обучение

За тези, които правят първите си стъпки в областта на машинно обучение (ML) и изкуствен интелект (AI), изборът откъде да започнете може да бъде истинско предизвикателство. Тези, които вече са потопени в тази област, може да се чудят кой е най-добрият език за програмиране за ML. А с повече от 700 често използвани езика за програмиране изборът става още по-сложен.

Разбиране на машинното обучение

El автоматично обучение е клон на изкуствен интелект което предоставя на компютърните системи възможността автоматично да се обучават и да правят прогнози от подадени набори от данни. Например, система за машинно обучение може да не е изрично програмирана да прави разлика между куче и котка, но може да се научи да прави разлика между тях чрез обучение с големи количества данни. Целта на тези системи е да достигнат точка, в която могат да учат автономно, без човешка намеса, и след това да изпълняват действия.

Прилагането на система от Машинното обучение диктува нивото на умения за програмиране изисква се. Ако искате да използвате машинно обучение за решаване на бизнес проблеми от реалния свят, ще ви трябват умения за програмиране. Но ако просто искате да разберете концепциите за машинно обучение, вероятно ще ви трябва само познания по математика и статистика. За да приложите тези модели, ще трябва да разберете основите на програмирането, алгоритмите, структурите на данните, управлението на паметта и логиката.

Има много библиотеки за машинно обучение с различни езици за програмиране, което улеснява запознаването с основните езици за програмиране.

По-долу са топ 5 езика за програмиране за машинно обучение (AI):

1. Питон

Python без съмнение е най-популярният и предпочитан език за машинно обучение, като повече от 60% от ML разработчиците се обръщат към него като първи избор за своето развитие. Има ключови характеристики, които правят Python много привлекателен. От една страна, лесно се учи, което е от решаващо значение за хората, които искат да се занимават с машинно обучение. В допълнение, той е мащабируем и с отворен код.

Python е идеалният избор за тези, които искат да изпълняват задачи, свързани с анализ на данни, наука за данни, машинно обучение и изкуствен интелект поради своята обширна екосистема от библиотеки, която предлага много различни алтернативи за управление, трансформиране и обработка на данни. Вградените библиотеки и пакети осигуряват кодова база за подпомагане на инженерите за машинно обучение и са достъпни за почти всяка задача, която можете да си представите. Освен това библиотеките и пакетите имат ниска крива на обучение, което означава, че след като научите основите на Python, ще сте готови да започнете.

Някои от най-добрите библиотеки за Python включват Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn и sci-kit Learn.

Компании от най-високо ниво като Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber и Amazon избират този език за програмиране за машинно обучение.

Някои от основните предимства на Python включват:

• Налично голямо разнообразие от библиотеки.

• Лесна употреба и отворен код

• Четливост на кода

• гъвкавост

2. Език за програмиране R

R е друг топ език за програмиране за изкуствен интелект и машинно обучение, който е полезен както за програмисти, така и за непрограмисти. Копачите на данни, анализаторите на данни и статистиците например намират много приложения в R.

R е една от най-добрите опции за манипулиране на големи количества числа и е стандартният език за приложения за машинно обучение, които работят с богати статистически данни. Неговите лесни за използване IDE и инструменти позволяват графично рисуване и управление на библиотека. В допълнение, той предоставя серия от инструменти за обучение и оценка на алгоритми за машинно обучение за прогнозиране на бъдещи събития.

R се използва широко в областта на биоинженерството и биомедицинската статистика, но също така е популярен за прилагане на машинно обучение в класификация, регресия и обучение в дървото на решенията. Някои от R библиотеките включват CARET за работа с проблеми с класификация и регресия и PARTY и rpart за разделяне на данни.

Някои от основните предимства на R са:

• Това е език за програмиране с отворен код.

• Предоставя широк набор от техники за машинно обучение.

• Прост стил на програмиране.

• Той е изключително гъвкав и съвместим с множество платформи.

3. Ява

Java, друг от най-известните езици за програмиране за машинно обучение, поддържа силно господство в индустрията. Той е особено популярен сред инженерите за машинно обучение с опит в разработката на Java, тъй като не е необходимо да учат нов език за програмиране, като Python или R, за да внедрят модели за машинно обучение.

Друг ключов аспект на Java е, че много организации вече имат голяма кодова база на Java и много инструменти с отворен код за обработка на големи данни са написани на Java. Това улеснява инженерите за машинно обучение да интегрират своите проекти със съществуващи кодови бази.

Java включва разнообразни функции, които я правят отличен избор, като лекота на използване, приятно взаимодействие с потребителя, сервизни пакети, лесно отстраняване на грешки и графично представяне на данни. Той разполага с широк набор от библиотеки на трети страни за машинно обучение, като JavaML, която е вградена библиотека, която предоставя колекция от алгоритми, внедрени в Java.

Някои от основните библиотеки, свързани с Java, включват Weka, JavaML, Deeplearning4j и ELKI. Той също така включва Java Virtual Machine, която е една от най-добрите платформи за машинно обучение, тъй като позволява на инженерите да пишат един и същ код на множество платформи.

Ето някои от основните предимства на Java:

• Голямо разнообразие от библиотеки на трети страни за ML

• Мащабируемост

• Виртуална машина Java

• Лесно за инженери с опит в разработката на Java

4. Джулия

Високопроизводителен, динамичен език за програмиране с общо предназначение, Julia се превърна във водещ конкурент на Python и R. Той предлага много уникални функции за машинно обучение и въпреки че е език с общо предназначение за разработване на широка гама от приложения, използва се най-добре за високопроизводителен числен анализ и изчислителна наука.

Julia е съвместима с всички видове хардуер, като TPU и GPU, и се използва от големи компании като Apple, Oracle, Disney и NASA.

Този език за машинно обучение е проектиран специално за прилагане на основни научни и математически заявки, които съставляват много алгоритми за машинно обучение. Неговият код е универсално изпълним и мащабируем, което е критично за инженерите по машинно обучение.

Ето някои от основните предимства на Julia:

• Универсално изпълним

• Мащабируема

• Поддръжка за редактори като Emacs и VIM

• Преобладаващи характеристики за ML

5.LISP

Завършвайки нашия списък с 5-те най-ефективни езика за програмиране за машинно обучение (AI), имаме LISP, който е вторият най-стар език за програмиране, който все още се използва. Той е разработен основно за приложения, ориентирани към AI.

Този език за програмиране доведе до създаването на други езици, като Python, Julia и Java, и също така има способността да кодира, компилира и изпълнява код на над 30 различни езика за програмиране. LISP се счита за високоефективен и гъвкав език за машинно обучение за решаване на специфични проблеми, тъй като се адаптира към решението, което програмистът кодира, позиционирайки се като силен конкурент срещу някои от другите основни езици.

В днешния свят LISP често се използва за проблеми с индуктивната логика и машинното обучение. Той е широко признат за създаването на първия AI чатбот и все още се използва днес за разработването на чатботове за индустрии като електронната търговия.

Ето някои от забележителните характеристики на LISP:

• Възможности за бързо прототипиране

• Гъвкавост и висока ефективност

• Адаптира се към решенията, които програмистите кодират

• Поддръжка на символни изрази.