Introduksjon til maskinlæring programmeringsspråk
Maskinlæring er der i markedet i over ti år. De fleste av selskapene har nå tatt i bruk maskinlæringsteknikker for å bygge og forbedre sine produkter og tjenester. Hvis du er ny på maskinlæring, er det åpenbart at du lurer på hvilket programmeringsspråk du skal bruke til å begynne med. Det er enormt mye språk for deg å begynne å skrive maskinlæringsalgoritmen. Hver av dem har sin egen unike funksjon og det er godt å kjenne flere programmeringsspråk, men i stedet for å overvelde deg med flere språk kan du bare velge ett programmeringsspråk for å starte og fokusere mer på konseptene. La oss se på noen få populære programmeringsspråk for maskinlæring.
Topp programmeringsspråk for maskinlæring
la oss se på de få mest brukte populære programmeringsspråket for maskinlæring:
1. Python
For tiden verdens raskest voksende språk. Python ble bygget for lesbarhet og brukervennlighet. Den bruker up-konseptene, men kan også brukes som skriptspråk. Det er å foretrekke for naturlig språkbehandling og sentimental analyse. Den har nesten alle pakkene som er nødvendige for maskinlæringsoppgaver. Sjekk tabellen nedenfor for få av maskinens læringsbibliotek:
| Oppgave | Bibliotek |
| Beregn visjon | OpenCV |
| Forhåndsbehandling av data | pandaer |
| Generell bruk av maskinlæring | Scikit learning, TensorFlow, pytorch |
| datavisualisering | Matplotlib |
| Webapplikasjon | django |
Sammen med disse har vi Jupyter bærbar PC som er spesielt laget for python-programmering for å sjekke utdata for hver kodelinje i sanntid. For å utvikle din egen algoritme fra bunnen av, kan du bruke matrix max-bibliotek kjent som numpy og bygge din egen maskinlæringsalgoritme. Python har et stort åpent forumsamfunn som stack overflow og GitHub. Google kom nylig med en utmerket gratis skytjeneste, kjent som google Colab, som du kan bruke til å bygge og trene nettverket ditt i python fra bunnen av. Det kommer også med GPU og TPU, som gir deg frihet til å kode i et lavt konfigurasjonssystem også.
2. Java
Java er et programmeringsspråk til generell bruk, bærbart og blant det vanligste språket som brukes i verden. Det er å foretrekke i tilfelle når vi ønsker å oppdage sikkerhet og svindel i applikasjonen vår. Anta at applikasjonen er innebygd i java og vi vil at en liten del av den skal bruke maskinlæring, da er det nærliggende å implementere den delen i java i stedet for å gå videre til noe annet språk. Det aksepteres av befolkningen i ML-samfunnet på grunn av salgbarhet, lesbarhet, enkel vedlikehold, sikkerhet og mange andre. Det gir åpen kildekode-biblioteker som er klare til bruk innen AI-feltet. Få av maskinlæringsbiblioteket som brukes i Java for ML-programmering er:
| Bibliotek | Beskrivelse |
| ADAMS | For å kontrollere flyten av data i nettverk |
| Deeplearning4j | Gi støtte for dyp læringsalgoritme |
| Elki | Datautvinning |
| JSAT | Rammer for enkelt å starte med maskinlæring |
| MALLET | Brukes i områder som NLP, klyngeanalyse, tekstklassifisering, etc. |
3. Java Script
Et av de kraftigste skriptspråkene på nettet. Hvis du trenger å kjøre en maskinlæringsapplikasjon på klientsiden i en nettleser, er javascript det beste alternativet. En fordel med maskinlæring som kjører i nettleseren er at klienten ikke trenger å installere noe ekstra bibliotek for å bruke applikasjonen som de andre språkene. Google ga ut sitt maskinlæringsbibliotek for JavaScript, dvs. Tensorflow.js, det hjelper deg å utvikle en maskinlæringsalgoritme fra bunnen av. API av den kan brukes til å bygge og trene modellen direkte i nettleseren. Tenk på å kjøre nettapplikasjonen som bruker maskinlæring på mobilapplikasjonen din, og gjør det slik at du kan dra nytte av den innebygde sensoren til mobildataene og bruke dataene deres til å trene modellene dine. Få av de andre populære maskinlæringsbibliotekene er Brain.js, ConvNetJS, Webdnn, Synaptic, etc.
4. C / C ++
Det er et av de eldste språkene som brukes til å lage applikasjoner med høy ytelse. Det gir kontroll på høyt nivå over systemressurser og minne som den viktigste bruken er i utviklingen av applikasjoner på et innebygd system. I utviklingen av talegjenkjenning, robot og spill er det mye brukte språket C / C ++. Så hvis du vil ha en applikasjon med høy ytelse, vil dette være et godt alternativ.
5. R
Det er et skriptspråk og er bra å håndtere og visualisere data som spiller en nøkkelrolle i maskinlæringsalgoritmer. R brukes hovedsakelig innen akademikere og forskning. Det er enkelt å lære og implementere, og er et godt alternativ å jobbe med dataene dine. Hvis dataene dine ikke er gode, vil du aldri få et godt resultat. R gir en brukervennlig dataanalyse og grafiske modeller. Domenet er dataanalyse. Det er foretrukket i statistisk inferanse og har et aktivt støtteforum. R kommer med pakken som hjelper deg med å forbedre prediksjonens nøyaktighet. Noen få pakker med R er Nnet, Caret, Rgl, Mgcv.
6. Matlab
Et annet brukervennlig programmeringsspråk for nybegynnere til eksperter innen maskinlæring er MATLAB. Det tar en mindre linje med koder sammenlignet med de andre språkene for opplæring og utvikling av modeller for ML eller DL. Det gir interoperabilitet med andre open-source dype læringsrammer. En av de største ulempene ved MATLAB er lisenskostnadene. Det koster for høyt, og brukeren må betale for hver modul. Skjønt det har brede og aktive samfunn som stack overflow, matematikk, github, etc.
Nå må du ha en ide om noen av de populære språkene som brukes i maskinlæring. Av disse hvis vi snakket om den globale rangering basert på bruken, er python øverst på diagrammet, hvoretter vi har JavaScript, C / C ++.
Konklusjon
Vil avslutte denne artikkelen med å si at det er viktigere å lære konseptene maskinlæring i stedet for programmeringsspråket. For når du først har forstått konseptene, og basert på applikasjonen du ønsker å utvikle, kan du velge det mest passende programmeringsspråket.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til maskinlæring programmeringsspråk. Her diskuterer vi de 6 øverste maskinene som lærer programmeringsspråk i detalj. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Java Virtual Machine
- Hyperparameter maskinlæring
- Data Science Machine Learning
- Protokolltesting