Inleiding tot programmeertalen voor machinaal leren
Machine learning is er al meer dan tien jaar op de markt. De meeste bedrijven hebben nu technieken voor machinaal leren gebruikt om hun producten en diensten te bouwen en te verbeteren. Als u nog niet bekend bent met machine learning, dan is het duidelijk dat u zich zult afvragen met welke programmeertaal u moet beginnen. Er is een enorme hoeveelheid taal voor u om te beginnen met het schrijven van uw machine learning-algoritme. Elk van hen heeft zijn eigen unieke functie en het is goed om meerdere programmeertalen te kennen, maar in plaats van jezelf te overweldigen met meerdere talen, kun je gewoon een programmeertaal kiezen om meer te beginnen met de concepten. Laten we eens kijken naar de enkele populaire programmeertaal van machine learning.
Top machine learning programmeertalen
laten we eens kijken naar de paar meest gebruikte populaire programmeertaal van machine learning:
1. Python
Momenteel de snelstgroeiende taal ter wereld. Python is gebouwd voor leesbaarheid en gebruiksgemak. Het maakt gebruik van de oeps-concepten, maar kan ook worden gebruikt als scripttaal. Het heeft de voorkeur voor natuurlijke taalverwerking en sentimentele analyse. Het heeft bijna alle pakketten die nodig zijn voor machine learning-taken. Raadpleeg de onderstaande tabel voor een paar van de bibliotheek voor machinaal leren:
| Taak | Bibliotheek |
| Visie berekenen | OpenCV |
| Voorbewerking van gegevens | Pandas |
| Machine learning voor algemene doeleinden | Scikit leren, TensorFlow, pytorch |
| data visualisatie | matplotlib |
| web applicatie | django |
Samen met deze hebben we een Jupyter-notebook die speciaal is gemaakt voor python-programmering om de uitvoer voor elke coderegel in realtime te controleren. Om uw eigen algoritme helemaal opnieuw te ontwikkelen, kunt u de matrix max bibliotheek gebruiken die bekend staat als numpy en uw eigen machine learning-algoritme bouwen. Python heeft een enorme open forumcommunity zoals stack overflow en GitHub. Google heeft onlangs een uitstekende gratis cloudservice bedacht, bekend als Google Colab, waarmee u uw netwerk vanuit het niets in Python kunt bouwen en trainen. Het wordt ook geleverd met GPU en TPU, wat u de vrijheid geeft om ook in een laag configuratiesysteem te coderen.
2. Java
Java is een programmeertaal voor algemeen gebruik, draagbaar en een van de meest gebruikte taal ter wereld. Het heeft de voorkeur in het geval dat we beveiliging en fraudedetectie in onze applicatie willen hebben. Stel dat de applicatie in Java is gebouwd en we willen dat een klein deel ervan machine learning gebruikt, dan ligt het voor de hand om dat deel in Java te implementeren in plaats van naar een andere taal te gaan. Het wordt geaccepteerd door de mensen van de ML-gemeenschap vanwege het feit van verkoopbaarheid, leesbaarheid, onderhoudsgemak, beveiliging en vele anderen. Het biedt open-source bibliotheken die klaar zijn voor gebruik op het gebied van AI. Weinigen van de bibliotheek voor machinaal leren die in Java wordt gebruikt voor ML-programmering zijn:
| Bibliotheek | Beschrijving |
| ADAMS | Om de gegevensstroom in het netwerk te regelen |
| Deeplearning4j | Ondersteuning bieden voor deep learning-algoritme |
| Elki | Datamining |
| JSAT | Framework om eenvoudig te beginnen met machine learning |
| MALLET | Gebruikt in gebieden zoals NLP, clusteranalyse, tekstclassificatie, enz. |
3. Java-script
Een van de krachtigste webscripttaal. Als u een machine learning-applicatie aan de client-kant in een browser moet uitvoeren, is JavaScript de beste optie. Een voordeel van machine learning die in de browser wordt uitgevoerd, is dat de client geen extra bibliotheek hoeft te installeren om de applicatie zoals de andere talen te gebruiken. Google heeft zijn machine learning-bibliotheek vrijgegeven voor javascript ie Tensorflow.js, het helpt je om een machine learning-algoritme helemaal opnieuw te ontwikkelen. De API ervan kan worden gebruikt om uw model rechtstreeks in de browser te bouwen en te trainen. Denk aan het uitvoeren van de webapplicatie die machine learning op uw mobiele applicatie gebruikt, zodat u kunt profiteren van de ingebouwde sensor van de mobiele gegevens en hun gegevens kunt gebruiken om uw modellen te trainen. Enkele andere populaire machine learning-bibliotheken zijn Brain.js, ConvNetJS, Webdnn, Synaptic, etc.
4. C / C ++
Het is een van de oudste talen die worden gebruikt om krachtige toepassingen te maken. Het biedt controle op hoog niveau over systeembronnen en geheugen waardoor het voornamelijk wordt gebruikt bij de ontwikkeling van applicaties op een ingebed systeem. Bij de ontwikkeling van spraakherkenning, robot en games is de veelgebruikte taal C / C ++. Dus als u een applicatie met hoge prestaties wilt hebben, is dit een goede optie.
5. R
Het is een scripttaal en het is goed om gegevens te verwerken en te visualiseren die een sleutelrol spelen in algoritmen voor machine learning. R wordt veel gebruikt in academici en onderzoek. Het is gemakkelijk te leren en te implementeren en is een goede optie om met uw gegevens te werken. Als uw gegevens niet goed zijn, krijgt u nooit een goed resultaat. R biedt een gebruikersvriendelijke data-analyse en grafische modellen. Het domein is data-analyse. Het heeft de voorkeur in de statistische inferentie en heeft een actief ondersteuningsforum. R komt met het pakket dat helpt bij het verbeteren van de voorspellingsnauwkeurigheid. Een paar pakketten van R zijn Nnet, Caret, Rgl, Mgcv.
6. Matlab
Een andere gemakkelijk te gebruiken programmeertaal voor beginners tot experts op het gebied van Machine Learning is MATLAB. Voor de training en ontwikkeling van modellen voor ML of DL zijn minder codes nodig dan de andere talen. Het biedt interoperabiliteit met andere open source frameworks voor diep leren. Een van de grootste nadelen van MATLAB zijn de licentiekosten. Het kost te veel en de gebruiker moet voor elke module betalen. Hoewel het brede en actieve communities heeft zoals stack overflow, wiskunde, github, etc.
Nu moet u een idee hebben van enkele van de populaire talen die worden gebruikt bij machine learning. Als we hieruit spreken over de globale rangorde op basis van het gebruik, staat python bovenaan de grafiek, waarna we JavaScript, C / C ++ hebben.
Conclusie
Sluit dit artikel af met de opmerking dat het belangrijker is om de concepten van machine learning te leren dan de programmeertaal. Omdat u, zodra u de concepten begrijpt, op basis van de toepassing die u wilt ontwikkelen, de meest geschikte programmeertaal kunt kiezen.
Aanbevolen artikelen
Dit is een handleiding voor programmeertalen voor machinaal leren. Hier bespreken we de top 6 machine learning programmeertalen in detail. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Java Virtual Machine
- Machine leren van hyperparameter
- Data Science Machine Learning
- Protocol testen