Introduktion till maskininlärningsprogrammeringsspråk
Maskininlärning finns på marknaden för nu över ett decennium. De flesta av företagen har nu använt maskininlärningstekniker för att bygga och förbättra sina produkter och tjänster. Om du är ny med maskininlärning är det uppenbart att du undrar vilket programmeringsspråk du bör använda för att börja med. Det finns en enorm mängd språk för dig att börja skriva din maskininlärningsalgoritm. Var och en av dem har sin egen unika funktion och det är bra att känna till flera programmeringsspråk, men istället för att överväldiga dig själv med flera språk kan du bara välja ett programmeringsspråk för att starta och fokusera mer på koncepten. Låt oss titta på de få populära programmeringsspråken för maskininlärning.
Bästa maskininlärningsprogrammeringsspråk
låt oss titta på de få mest populära programmeringsspråket för maskininlärning:
1. Python
För närvarande världens snabbast växande språk. Python byggdes för läsbarhet och användarvänlighet. Den använder oops-koncept men kan också användas som skriptspråk. Det är att föredra för naturlig språkbearbetning och sentimental analys. Det har nästan alla paket som behövs för maskininlärningsuppgifter. Kontrollera tabellen nedan för några av maskinlärningsbiblioteket:
| Uppgift | Bibliotek |
| Beräkna vision | OpenCV |
| Förbehandling av data | pandas |
| Allmän maskininlärning | Scikit learning, TensorFlow, pytorch |
| datavisualisering | matplotlib |
| webbapplikation | django |
Tillsammans med dessa har vi Jupyter anteckningsbok som är speciellt gjord för programmering av python för att kontrollera utgången för varje kodrad i realtid. För att utveckla din egen algoritm från början kan du använda matrix max-bibliotek som kallas numpy och bygga din egen maskininlärningsalgoritm. Python har ett stort öppet forumgemenskap som stack overflow och GitHub. Google kom nyligen med en utmärkt gratis molntjänst som Google Colab kan användas för att bygga och träna ditt nätverk i python från grunden. Det kommer också med GPU och TPU, vilket ger dig frihet att koda i ett lågt konfigurationssystem också.
2. Java
Java är ett allmänt programmeringsspråk, portabelt och bland det vanligaste språket som används i världen. Det är att föredra i fallet när vi vill ha säkerhet och bedrägeri i vår ansökan. Anta att applikationen är inbyggd i java och vi vill att en liten del av den ska använda maskininlärning då är det uppenbart att implementera den delen i java istället för att gå vidare till något annat språk. Det accepteras av befolkningen i ML-samhället på grund av det faktum att marknadsföring, läsbarhet, enkel underhåll, säkerhet och många andra. Det tillhandahåller öppen källkodsbibliotek som är klara att använda inom AI-fältet. Få av maskininlärningsbiblioteket som används i Java för ML-programmering är:
| Bibliotek | Beskrivning |
| ADAMS | För att kontrollera flödet av data i nätverket |
| Deeplearning4j | Ge stöd för djup inlärningsalgoritm |
| Elki | Data mining |
| JSAT | Ramverk för att enkelt börja med maskininlärning |
| KLUBBA | Används inom områden som NLP, klusteranalys, textklassificering etc. |
3. Java-skript
Ett av de kraftfullaste skriptspråken på nätet. Om du behöver köra en maskininlärningsapplikation på klientsidan i en webbläsare är javascript det bästa alternativet. En fördel med maskininlärning som körs i webbläsaren är att klienten inte behöver installera något extra bibliotek för att använda applikationen som de andra språken. Google släppte sitt bibliotek för maskininlärning för javascript, dvs. Tensorflow.js, det hjälper dig att utveckla en maskininlärningsalgoritm från grunden. API av den kan användas för att direkt bygga och träna din modell i webbläsaren. Tänk på att köra webbapplikationen som använder maskininlärning i din mobilapplikation, så att du kan dra nytta av den inbyggda sensorn för mobildata och använda deras data för att träna dina modeller. Få av de andra populära maskininlärningsbiblioteken är Brain.js, ConvNetJS, Webdnn, Synaptic, etc.
4. C / C ++
Det är ett av de äldsta språken som används för att skapa applikationer med hög prestanda. Det ger kontroll på hög nivå över systemresurser och minne som den huvudsakliga användningen är för att utveckla applikationer på ett inbäddat system. Vid utvecklingen av taligenkänning, robot och spel är det ofta använda språket C / C ++. Så om du vill ha en applikation med hög prestanda kommer detta att vara ett bra alternativ.
5. R
Det är ett skriptspråk och är bra att hantera och visualisera data som spelar en nyckelroll i maskininlärningsalgoritmer. R används främst inom akademiker och forskning. Det är lätt att lära sig och implementera och är ett bra alternativ att arbeta med dina data. Om dina uppgifter inte är bra får du aldrig ett bra resultat. R tillhandahåller en användarvänlig dataanalys och grafiska modeller. Dess domän är dataanalys. Det är att föredra i den statistiska inferensen och har ett aktivt supportforum. R kommer med paketet som hjälper till att förbättra förutsägelsens noggrannhet. Några paket med R är Nnet, Caret, Rgl, Mgcv.
6. Matlab
Ett annat lättanvänt programmeringsspråk för nybörjare till experter inom maskininlärning är MATLAB. Det kräver en mindre rad koder jämfört med de andra språken för utbildning och utveckling av modeller för ML eller DL. Det ger interoperabilitet med andra öppna källor med djup inlärning. En av de största nackdelarna med MATLAB är dess licenskostnad. Kostnaden är för hög och användaren måste betala för varje modul. Även om det har breda och aktiva samhällen som stack overflow, mathworks, github, etc.
Nu måste du ha en uppfattning om några av de populära språken som används i maskininlärning. Av dessa om vi pratade om den globala rankningen baserad på användningen så är python ovanpå diagrammet varefter vi har javascript, C / C ++.
Slutsats
Slutar den här artikeln med att säga att det är viktigare att lära sig begreppen maskininlärning snarare än programmeringsspråket. För när du väl har grepp om koncepten och sedan baserat på applikationen du vill utveckla kan du välja det mest lämpliga programmeringsspråket.
Rekommenderade artiklar
Detta är en guide till maskininlärningsprogrammeringsspråk. Här diskuterar vi de sex bästa maskinlärande programmeringsspråken i detalj. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Java Virtual Machine
- Hyperparameter-maskininlärning
- Data Science Machine Learning
- Protokolltest