Вступ до мов програмування машинного навчання

Машинне навчання існує на ринку вже більше десяти років. Зараз більшість компаній прийняли методи машинного навчання для побудови та вдосконалення своїх продуктів та послуг. Якщо ви новачок у машинному навчанні, то очевидно, що вам буде цікаво, з якою мовою програмування ви повинні почати. Для того, щоб почати писати алгоритм машинного навчання, існує величезна кількість мови. У кожного з них є своя унікальна особливість і добре знати декілька мов програмування, але замість того, щоб переповнювати себе декількома мовами, ви можете просто вибрати одну мову програмування, щоб почати і зосередитися більше на концепціях. Давайте подивимось на кілька популярних мов програмування машинного навчання.

Основні мови програмування машинного навчання

давайте подивимось на декілька найбільш використовуваних популярних мов програмування машинного навчання:

1. Пітон

Нині мова у світі, що найбільш швидко зростає. Python був побудований для зручності в читанні та простоті використання. Він використовує поняття oops, але може бути використаний і як сценарій мови. Він є кращим для обробки природних мов та сентиментального аналізу. У ньому є майже всі пакети, необхідні для завдань машинного навчання. Перегляньте таблицю нижче щодо кількох бібліотек машинного навчання:

ЗавданняБібліотека
Обчислити баченняOpenCV
Попередня обробка данихПанди
Машинне навчання загального призначенняScikit learn, TensorFlow, pytorch
візуалізація данихМатплотліб
Веб-додатокджанго

Поряд з цим, у нас є ноутбук Юпітера, який спеціально створений для програмування python для перевірки виводу для кожного рядка коду в режимі реального часу. Для того, щоб розробити власний алгоритм з нуля, ви можете використовувати матричну максимум бібліотеку, відому як numpy, і створити власний алгоритм машинного навчання. У Python є широке відкрите співтовариство форуму, як переповнення стека та GitHub. Нещодавно компанія Google запропонувала відмінний безкоштовний хмарний сервіс, який знає Google google Colab, який ви можете використовувати для створення та навчання своєї мережі в python з нуля. Він також постачається з GPU та TPU, що також дає вам можливість кодувати в системі з низьким конфігурацією.

2. Java

Java - мова програмування загального призначення, портативна та одна з найпоширеніших мов у світі. Краще в тому випадку, коли ми хочемо мати безпеку та виявлення шахрайства в нашій програмі. Припустимо, додаток побудовано на Java, і ми хочемо, щоб його частина мала використовувати машинне навчання, тоді очевидно реалізувати цю частину в Java, а не переходити до будь-якої іншої мови. Його приймають люди спільноти МЛ завдяки факту товарності, читабельності, простоті обслуговування, безпеці та багатьом іншим. Він надає бібліотеки з відкритим кодом, які готові до використання у сфері AI. Мало хто з бібліотеки машинного навчання, що використовується в Java для програмування ML:

БібліотекаОпис
АДАМИДля управління потоком даних в мережі
Поглиблення4jЗабезпечити підтримку алгоритму глибокого навчання
ELKIВидобуток даних
JSATРамка легко починати з машинного навчання
МАЛЕТЗастосовується в таких сферах, як NLP, кластерний аналіз, класифікація тексту тощо.

3. Java Script

Одна з найпотужніших мов веб-сценаріїв. Якщо вам потрібно запустити програму машинного навчання на стороні клієнта в браузері, то найкращим варіантом є JavaScript. Перевагою машинного навчання, що працює в браузері, є те, що клієнту не потрібно встановлювати будь-яку додаткову бібліотеку для використання програми, як інші мови. Google випустив свою бібліотеку машинного навчання для JavaScript, тобто Tensorflow.js, це допомагає вам розробити алгоритм машинного навчання з нуля. API його можна використовувати безпосередньо для побудови та навчання вашої моделі в браузері. Подумайте, як запустити веб-додаток, який використовує машинне навчання на вашому мобільному додатку, роблячи так, ви можете скористатися вбудованим датчиком мобільних даних і використовувати їх дані для навчання ваших моделей. Мало хто з інших популярних бібліотек машинного навчання - Brain.js, ConvNetJS, Webdnn, Synaptic тощо.

4. C / C ++

Це одна з найдавніших мов, яка використовується для створення високопродуктивних додатків. Він забезпечує високий рівень контролю над системними ресурсами та пам'яттю, завдяки чому основне його використання використовується при розробці додатків у вбудованій системі. У розвитку розпізнавання мовлення, робота та ігри широко використовується мовою C / C ++. Тож якщо ви хочете мати додаток з високою продуктивністю, це буде хорошим варіантом.

5. R

Це сценарій мови і добре обробляти та візуалізувати дані, які відіграють ключову роль в алгоритмах машинного навчання. R в основному використовується в наукових колах та дослідженнях. Це легко вивчити та впровадити, і це хороший варіант роботи зі своїми даними. Якщо ваші дані не гарні, ви ніколи не отримаєте хорошого результату. R забезпечує зручний аналіз даних та графічні моделі. Її домен - це аналіз даних. Він є кращим у статистичному висновку та має активний форум підтримки. R пропонує пакет, який допомагає підвищити точність прогнозування. Кілька пакунків R - це Nnet, Caret, Rgl, Mgcv.

6. Матлаб

Ще одна проста у використанні мова програмування для початківців, які знають досвід в галузі машинного навчання, - це MATLAB. Для навчання та розробки моделей для ML або DL потрібен менший рядок кодів порівняно з іншими мовами. Це забезпечує взаємодію з іншими рамками глибокого навчання з відкритим кодом. Одним з найбільших недоліків MATLAB є його вартість ліцензії. Вартість занадто висока, і користувач повинен платити за кожен модуль. Хоча він має широкі та активні спільноти, такі як переповнення стека, математика, github тощо.

Тепер ви повинні мати уявлення про кілька популярних мов, які використовуються в машинному навчанні. З них, якщо ми говорили про глобальний ранг на основі використання, то python знаходиться на вершині діаграми, після чого у нас є JavaScript, C / C ++.

Висновок

Завершимо цю статтю тим, що важливіше вивчити поняття машинного навчання, а не мову програмування. Оскільки після того, як ви зрозумієте поняття, виходячи з програми, яку ви хочете розробити, ви можете вибрати найбільш підходящу мову програмування.

Рекомендовані статті

Це посібник з мов програмування машинного навчання. Тут ми детально обговоримо 6 кращих мов програмування машинного навчання. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -

  1. Віртуальна машина Java
  2. Гіперпараметр машинного навчання
  3. Машинне навчання даних з наукових даних
  4. Тестування протоколів

Категорія:

Великі дані