Въведение в езиците за програмиране на машинно обучение
Машинното обучение е налице на пазара вече повече от десетилетие. Повечето от компаниите вече са приели техники за машинно обучение за изграждане и подобряване на своите продукти и услуги. Ако сте нови в машинното обучение, тогава е очевидно, че ще се чудите с кой език за програмиране да започнете. Има огромно количество език, за да започнете да пишете алгоритъм за машинно обучение. Всеки от тях има своя уникална функция и е добре да познава множество езици за програмиране, но вместо да се затрупвате с няколко езика, можете просто да изберете един език за програмиране, за да започнете и да се съсредоточите повече върху концепциите. Нека да разгледаме няколко популярни езика за програмиране на машинно обучение.
Най-добри езици за програмиране на машинно обучение
нека да разгледаме няколкото най-използвани популярни езици за програмиране на машинно обучение:
1. Python
В момента най-бързо развиващият се език в света. Python е създаден за четене и лекота на използване. Той използва понятията oops, но може да се използва и като скриптов език. Той е за предпочитане за обработка на естествен език и сантиментален анализ. В него има почти всички пакети, които са необходими за задачи за машинно обучение. Проверете таблицата по-долу за малко от библиотеката за машинно обучение:
| задача | Библиотека |
| Compute Vision | OpenCV |
| Предварителна обработка на данни | Пандите |
| Машинно обучение с общо предназначение | Scikit learn, TensorFlow, pytorch |
| визуализация на данни | Matplotlib |
| Уеб приложение | Джанго |
Заедно с тях имаме и Jupyter notebook, който е специално създаден за програмиране на python, за да проверява изхода за всеки ред код в реално време. За да разработите свой собствен алгоритъм от нулата, можете да използвате матрица max библиотека, известна като numpy и да изградите свой собствен алгоритъм за машинно обучение. Python има обширна общност на отворени форуми като qaru и GitHub. Наскоро Google излезе с отлична безплатна услуга за облачни услуги като google Colab, която можете да използвате за изграждане и обучение на вашата мрежа в python от нулата. Той също се предлага с GPU и TPU, което ви предоставя свобода да кодирате и в система с ниска конфигурация.
2. Java
Java е език за програмиране с общо предназначение, преносим и сред най-разпространените езици, използвани в света. За предпочитане е в случаите, когато искаме да имаме сигурност и разкриване на измами в нашето приложение. Да предположим, че приложението е изградено в java и ние искаме малка част от него да използва машинно обучение, тогава е очевидно да се приложи тази част в java, а не да се прехвърля на който и да е друг език. Приема се от хората от МЛ общността поради факта на продаваемост, четимост, лекота на поддръжка, сигурност и много други. Той предоставя библиотеки с отворен код, които са готови за използване в областта на AI. Малко от библиотеката за машинно обучение, използвана в Java за програмиране на ML са:
| Библиотека | описание |
| АДАМС | За да контролирате потока от данни в мрежата |
| Deeplearning4j | Осигурете поддръжка за алгоритъм за задълбочено обучение |
| ELKI | Извличане на данни |
| JSAT | Рамка за лесно започване с машинно обучение |
| MALLET | Използва се в области като NLP, анализ на клъстери, класификация на текст и др. |
3. Java Script
Един от най-мощните езици на уеб скриптове. Ако трябва да стартирате приложение за машинно обучение от страна на клиента в браузър, тогава JavaScript е най-добрият вариант. Предимство на машинното обучение, работещо в браузъра, е, че клиентът не трябва да инсталира никаква допълнителна библиотека, за да използва приложението като другите езици. Google пусна своята библиотека за машинно обучение за JavaScript, т.е. Tensorflow.js, тя ви помага да разработите алгоритъм за машинно обучение от нулата. API от него може да се използва за директно изграждане и обучение на вашия модел в браузъра. Помислете да стартирате уеб приложението, което използва машинно обучение на вашето мобилно приложение, като по този начин можете да се възползвате от вградения сензор на мобилните данни и да използвате техните данни за обучение на вашите модели. Малко от другите популярни библиотеки за машинно обучение са Brain.js, ConvNetJS, Webdnn, Synaptic и т.н.
4. C / C ++
Той е един от най-старите езици, използвани за създаване на високоефективни приложения. Той осигурява контрол на високо ниво над системните ресурси и памет, поради което основната му употреба е в разработването на приложения в вградена система. В развитието на разпознаването на реч, робот и игри широко използваният език е C / C ++. Така че, ако искате да имате приложение с висока производителност, това ще бъде добър вариант.
5. R
Това е скриптов език и е добре да борави и да визуализира данни, което играе ключова роля в алгоритмите за машинно обучение. R се използва главно в академичните среди и научните изследвания. Лесно е за учене и внедряване и е добър вариант за работа с вашите данни. Ако вашите данни не са добри, никога няма да получите добър резултат. R предоставя удобен за потребителя анализ на данни и графични модели. Нейният домейн е анализ на данни. Той е предпочитан в статистическия извод и има активен форум за поддръжка. R предлага пакета, който помага за подобряване на точността на прогнозиране. Няколко пакета от R са Nnet, Caret, Rgl, Mgcv.
6. Matlab
Друг лесен за използване език за програмиране за начинаещи и експерти в областта на машинното обучение е MATLAB. Необходим е по-малък ред кодове в сравнение с другите езици за обучението и разработването на модели за ML или DL. Той осигурява оперативна съвместимост с други рамки за дълбоко обучение с отворен код. Един от най-големите недостатъци на MATLAB е цената на лиценза. Цената е твърде висока и потребителят трябва да плаща за всеки модул. Въпреки, че има широки и активни общности като препълване на стекове, математика, github и т.н.
Сега трябва да имате представа за някои от популярните езици, използвани в машинното обучение. От тях, ако говорихме за глобалния ранг въз основа на употребата, тогава python е на върха на класацията, след което имаме javascript, C / C ++.
заключение
Ще завърша тази статия, като кажа, че е по-важно да научите концепциите за машинно обучение, а не езика за програмиране. Тъй като след като разберете понятията след това въз основа на приложението, което искате да разработите, можете да изберете най-подходящия език за програмиране.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за езици за програмиране на машинно обучение. Тук обсъждаме детайлно топ 6 програмни езика за машинно обучение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Java виртуална машина
- Хиперпараметрово машинно обучение
- Машинно обучение за наука на данни
- Тестване на протокол