Úvod do programovacích jazyků strojového učení
Strojové učení je na trhu již více než deset let. Většina společností nyní přijala techniky strojového učení pro vytváření a zlepšování svých produktů a služeb. Pokud jste novým strojovým učením, pak je zřejmé, že vás zajímá, s jakým programovacím jazykem byste měli začít. Existuje obrovské množství jazyka, abyste mohli začít psát algoritmus strojového učení. Každý z nich má svůj vlastní jedinečný rys a je dobré znát více programovacích jazyků, ale místo toho, abyste se ohromili více jazyky, můžete si vybrat jeden programovací jazyk a začít se více soustředit na koncepty. Pojďme se podívat na několik populárních programovacích jazyků strojového učení.
Nejlepší strojové jazykové programovací jazyky
Pojďme se podívat na několik nejpoužívanějších populárních programovacích jazyků strojového učení:
1. Python
V současné době nejrychleji rostoucí jazyk na světě. Python byl vytvořen pro čitelnost a snadné použití. Používá koncepty oops, ale lze jej také použít jako skriptovací jazyk. Je výhodnější pro zpracování přirozeného jazyka a sentimentální analýzu. Má téměř všechny balíčky, které jsou potřebné pro úkoly strojového učení. V tabulce níže najdete několik knihoven strojového učení:
| Úkol | Knihovna |
| Vypočítat vizi | OpenCV |
| Předběžné zpracování dat | Pandy |
| Univerzální strojové učení | Scikit se učí, TensorFlow, pytorch |
| vizualizace dat | Matplotlib |
| webová aplikace | django |
Spolu s nimi máme notebook Jupyter, který je speciálně vytvořen pro programování v pythonu pro kontrolu výstupů pro každý řádek kódu v reálném čase. Chcete-li vyvinout svůj vlastní algoritmus od nuly, můžete použít knihovnu matrix max známou jako numpy a vytvořit si vlastní algoritmus strojového učení. Python má rozsáhlou komunitu otevřených fór, jako je přetečení zásobníku a GitHub. Google nedávno přišel s vynikající bezplatnou cloudovou službou známou jako Google Colab, kterou můžete použít k vytvoření a zaškolení vaší sítě v pythonu od nuly. Dodává se také s GPU a TPU, což vám poskytuje svobodu kódování také v systému s nízkou konfigurací.
2. Java
Java je univerzální programovací jazyk, přenosný a patří k nejběžnějším jazykům používaným na světě. Je to vhodnější v případě, kdy chceme mít v naší aplikaci zabezpečení a detekci podvodů. Předpokládejme, že je aplikace zabudována do javy a chceme, aby její malá část používala strojové učení, pak je zřejmé, že tuto část implementovat do javy, spíše než jít do jiného jazyka. To je přijímáno lidmi z ML komunity kvůli skutečnosti, prodejnost, čitelnost, snadnost údržby, bezpečnost a mnoho dalších. Poskytuje open-source knihovny, které jsou připraveny k použití v oblasti AI. Málo knihoven strojového učení používaných v Javě pro programování ML je:
| Knihovna | Popis |
| ADAMS | Pro řízení toku dat v síti |
| Deeplearning4j | Poskytujte podporu algoritmu pro hluboké učení |
| ELKI | Dolování dat |
| JSAT | Rámec pro snadné zahájení strojového učení |
| MALLET | Používá se v oblastech jako NLP, klastrová analýza, klasifikace textu atd. |
3. Java Script
Jeden z nejvýkonnějších webových skriptovacích jazyků. Pokud potřebujete spustit aplikaci strojového učení na straně klienta v prohlížeči, je nejlepší volbou javascript. Výhodou strojového učení běžícího v prohlížeči je, že klient nemusí instalovat žádnou další knihovnu, aby mohl používat aplikaci jako ostatní jazyky. Google vydal svou knihovnu strojového učení pro javascript, tj. Tensorflow.js, pomáhá vám vyvinout algoritmus strojového učení od nuly. API tohoto rozhraní lze použít k přímému sestavení a zaškolení modelu v prohlížeči. Přemýšlejte o spuštění webové aplikace, která využívá strojové učení ve vaší mobilní aplikaci, takže můžete využít vestavěný senzor mobilních dat a použít jejich data k tréninku svých modelů. Málo dalších populárních knihoven strojového učení je, Brain.js, ConvNetJS, Webdnn, Synaptic atd.
4. C / C ++
Je to jeden z nejstarších jazyků používaných k vytváření vysoce výkonných aplikací. Poskytuje vysokou úroveň kontroly nad systémovými prostředky a pamětí, díky níž je jeho hlavní využití při vývoji aplikací na vestavěném systému. Při vývoji rozpoznávání řeči, robotů a her je široce používaným jazykem C / C ++. Pokud tedy chcete mít aplikaci s vysokým výkonem, bude to dobrá volba.
5. R
Je to skriptovací jazyk a je dobré zpracovat a vizualizovat data, která hraje klíčovou roli v algoritmech strojového učení. R se používá hlavně v akademických a výzkumných oborech. Je snadné se naučit a implementovat a je to dobrá možnost pracovat s vašimi daty. Pokud vaše data nejsou dobrá, nikdy nedosáhnete dobrého výsledku. R poskytuje uživatelsky přívětivou analýzu dat a grafické modely. Jeho doménou je analýza dat. Je preferován ve statistickém odvozování a má aktivní fórum podpory. R přichází s balíčkem, který pomáhá při zlepšování přesnosti predikce. Několik balíčků R jsou Nnet, Caret, Rgl, Mgcv.
6. Matlab
Dalším snadno použitelným programovacím jazykem pro začátečníky pro odborníky v oboru strojového učení je MATLAB. Trénink a vývoj modelů pro ML nebo DL vyžaduje ve srovnání s jinými jazyky menší řadu kódů. Poskytuje interoperabilitu s jinými otevřenými zdrojovými rámci pro hluboké učení. Jednou z největších nevýhod MATLABu jsou náklady na licenci. Náklady jsou příliš vysoké a uživatel musí za každý modul platit. Přestože má široké a aktivní komunity, jako je přetečení zásobníku, matematika, github atd.
Nyní musíte mít představu o několika oblíbených jazycích používaných ve strojovém učení. Z toho, pokud jsme mluvili o globálním pořadí na základě použití, pak python je na vrcholu tabulky, po které máme javascript, C / C ++.
Závěr
Na závěr tohoto článku uvedu, že je důležitější naučit se pojmy strojového učení než programovací jazyk. Protože jakmile máte přehled o koncepcích, pak na základě aplikace, kterou chcete vyvinout, můžete zvolit nejvhodnější programovací jazyk.
Doporučené články
Toto je průvodce programovacími jazyky pro strojové učení. Zde diskutujeme podrobně o 6 nejlepších programovacích jazycích strojového učení. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Virtuální stroj Java
- Hyperparametrické strojové učení
- Data Science Machine Learning
- Testování protokolu