Введение в языки программирования машинного обучения
Машинное обучение существует на рынке уже более десяти лет. Большинство компаний в настоящее время приняли методы машинного обучения для создания и улучшения своих продуктов и услуг. Если вы новичок в машинном обучении, то очевидно, что вам будет интересно, с какого языка программирования вам следует начать. Существует огромное количество языков, чтобы вы могли начать писать свой алгоритм машинного обучения. У каждого из них есть своя уникальная особенность и хорошо знать несколько языков программирования, но вместо того, чтобы перегружать себя несколькими языками, вы можете просто выбрать один язык программирования, чтобы начать и сосредоточиться на концепциях. Давайте посмотрим на несколько популярных языков программирования машинного обучения.
Лучшие языки программирования машинного обучения
Давайте взглянем на несколько самых популярных популярных языков программирования машинного обучения:
1. Питон
В настоящее время самый быстрорастущий язык в мире. Python был создан для удобства чтения и простоты использования. Он использует концепцию oops, но также может использоваться как язык сценариев. Это предпочтительно для обработки естественного языка и сентиментального анализа. В нем есть почти все пакеты, необходимые для задач машинного обучения. Проверьте таблицу ниже для нескольких из библиотеки машинного обучения:
| задача | Библиотека |
| Compute Vision | OpenCV |
| Предварительная обработка данных | Панды |
| Универсальное машинное обучение | Scikit учиться, TensorFlow, pytorch |
| визуализация данных | Matplotlib |
| веб приложение | Джанго |
Наряду с этим, у нас есть ноутбук Jupyter, специально созданный для программирования на Python, чтобы в реальном времени проверять вывод каждой строки кода. Чтобы разработать собственный алгоритм с нуля, вы можете использовать матричную библиотеку max, известную как numpy, и создать собственный алгоритм машинного обучения. Python имеет обширное сообщество открытых форумов, таких как переполнение стека и GitHub. Google недавно создал отличный бесплатный облачный сервис, известный как Google Colab, который вы можете использовать для создания и обучения своей сети на python с нуля. Он также поставляется с GPU и TPU, что дает вам свободу кодировать и в системе с низкой конфигурацией.
2. Java
Java - это язык программирования общего назначения, переносимый и один из самых распространенных в мире. Это предпочтительно в том случае, когда мы хотим иметь защиту и обнаружение мошенничества в нашем приложении. Предположим, что приложение построено на Java, и мы хотим, чтобы небольшая его часть использовала машинное обучение, тогда очевидно, что эта часть будет реализована в Java, а не на каком-либо другом языке. Он принят людьми сообщества ML благодаря факту товарности, удобочитаемости, простоте обслуживания, безопасности и многим другим. Он предоставляет библиотеки с открытым исходным кодом, которые готовы к использованию в области ИИ. Немного из библиотеки машинного обучения, используемой в Java для программирования ML:
| Библиотека | Описание |
| ADAMS | Контролировать поток данных в сети |
| Deeplearning4j | Обеспечить поддержку алгоритма глубокого обучения |
| ELKI | Сбор данных |
| JSAT | Рамки легко начать с машинного обучения |
| колотушка | Используется в таких областях, как НЛП, кластерный анализ, классификация текста и т. Д. |
3. Java Script
Один из самых мощных веб-скриптовых языков. Если вам нужно запустить приложение машинного обучения на стороне клиента в браузере, тогда javascript - лучший вариант. Преимущество машинного обучения, выполняемого в браузере, состоит в том, что клиенту не нужно устанавливать какую-либо дополнительную библиотеку, чтобы использовать приложение, как и другие языки. Google выпустил свою библиотеку машинного обучения для javascript, то есть Tensorflow.js, которая помогает вам разработать алгоритм машинного обучения с нуля. API его можно использовать для непосредственного построения и обучения вашей модели в браузере. Подумайте о запуске веб-приложения, которое использует машинное обучение, в вашем мобильном приложении, чтобы вы могли воспользоваться встроенным датчиком мобильных данных и использовать их данные для обучения ваших моделей. Немногие из других популярных библиотек машинного обучения - Brain.js, ConvNetJS, Webdnn, Synaptic и т. Д.
4. C / C ++
Это один из старейших языков, используемых для создания высокопроизводительных приложений. Он обеспечивает высокий уровень контроля над системными ресурсами и памятью, благодаря чему он в основном используется при разработке приложений для встроенной системы. В разработке распознавания речи, роботов и игр широко используется язык C / C ++. Так что, если вы хотите иметь приложение с высокой производительностью, это будет хорошим вариантом.
5. R
Это язык сценариев, и он хорошо обрабатывает и визуализирует данные, которые играют ключевую роль в алгоритмах машинного обучения. R в основном используется в научных кругах и исследованиях. Это легко изучить и реализовать, и это хороший вариант для работы с вашими данными. Если ваши данные не хороши, вы никогда не получите хороший результат. R обеспечивает удобный анализ данных и графические модели. Его область - анализ данных. Это предпочтительно в статистическом выводе и имеет активный форум поддержки. R предлагает пакет, который помогает улучшить точность прогнозирования. Несколько пакетов R - это Nnet, Caret, Rgl, Mgcv.
6. Матлаб
MATLAB - еще один простой в использовании язык программирования для начинающих и опытных в области машинного обучения. Для обучения и разработки моделей для ML или DL требуется меньшая линейка кодов по сравнению с другими языками. Он обеспечивает совместимость с другими системами глубокого обучения с открытым исходным кодом. Одним из самых больших недостатков MATLAB является стоимость лицензии. Это слишком высокая цена, и пользователь должен платить за каждый модуль. Хотя у него есть широкие и активные сообщества, такие как переполнение стека, математика, github и т. Д.
Теперь вы должны иметь представление о нескольких популярных языках, используемых в машинном обучении. Из них, если мы говорили о глобальном рейтинге, основанном на использовании, то Python находится на вершине диаграммы, после чего у нас есть JavaScript, C / C ++.
Вывод
Завершу эту статью, сказав, что более важно изучать концепции машинного обучения, а не язык программирования. Потому что, как только вы овладеете концепциями, тогда на основе приложения, которое вы хотите разработать, вы сможете выбрать наиболее подходящий язык программирования.
Рекомендуемые статьи
Это руководство к языкам программирования машинного обучения. Здесь мы подробно обсудим 6 лучших языков программирования машинного обучения. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Виртуальная машина Java
- Гиперпараметр машинного обучения
- Машинное обучение данным науки
- Тестирование протокола