Úvod do programovacích jazykov strojového učenia
Strojové učenie existuje na trhu už viac ako desať rokov. Väčšina spoločností už prijala techniky strojového učenia na vývoj a zdokonaľovanie svojich výrobkov a služieb. Ak ste novým strojovým učením, potom je zrejmé, že sa pýtate, s ktorým programovacím jazykom by ste mali začať. Existuje obrovské množstvo jazykov, aby ste mohli začať písať svoj algoritmus strojového učenia. Každá z nich má svoju vlastnú jedinečnú vlastnosť a je dobré poznať viac programovacích jazykov, ale namiesto toho, aby ste sa ohromili viacerými jazykmi, môžete si vybrať jeden programovací jazyk a začať sa viac zameriavať na koncepty. Pozrime sa na niekoľko populárnych programovacích jazykov strojového učenia.
Najlepšie strojové jazykové programovacie jazyky
Poďme sa pozrieť na niekoľko najpoužívanejších programovacích jazykov strojového učenia:
1. Python
V súčasnosti najrýchlejšie rastúci jazyk na svete. Python bol navrhnutý tak, aby bol ľahko čitateľný a ľahko použiteľný. Používa koncepty oops, ale dá sa použiť aj ako skriptovací jazyk. Je to lepšie pre spracovanie prirodzeného jazyka a sentimentálnu analýzu. Má takmer všetky balíky, ktoré sú potrebné na úlohy strojového učenia. V tabuľke nižšie nájdete niekoľko knižníc strojového učenia:
| úloha | knižnica |
| Vypočítať víziu | OpenCV |
| Predbežné spracovanie údajov | pandy |
| Univerzálne strojové učenie | Scikit učiť, TensorFlow, pytorch |
| vizualizácia dát | Matplotlib |
| Webová aplikácia | Django |
Spolu s nimi máme notebook Jupyter, ktorý je špeciálne vyrobený na programovanie pythonu na kontrolu výstupu každého riadku kódu v reálnom čase. Aby ste mohli vyvinúť svoj vlastný algoritmus od nuly, môžete použiť knižnicu matrix max známa ako numpy a vytvoriť si vlastný algoritmus strojového učenia. Python má rozsiahlu komunitu otvorených fór, ako je pretečenie zásobníka a GitHub. Google nedávno prišiel s vynikajúcou bezplatnou cloudovou službou známou ako google Colab, ktorú môžete použiť na vybudovanie a školenie svojej siete v Pythone od začiatku. Dodáva sa tiež s GPU a TPU, čo vám poskytuje slobodu kódovania aj v systéme s nízkou konfiguráciou.
2. Java
Java je univerzálny programovací jazyk, prenosný a patrí k najbežnejším jazykom používaným na svete. Je to lepšie v prípade, keď chceme mať v našej aplikácii zabezpečenú bezpečnosť a detekciu podvodov. Predpokladajme, že táto aplikácia je zabudovaná v jazyku java a my chceme, aby jej malá časť používala strojové učenie, potom je zrejmé, že je potrebné túto časť implementovať do jazyka Java, a nie ísť do iného jazyka. Je akceptovaný ľuďmi ML komunity kvôli predajnosti, čitateľnosti, ľahkej údržbe, bezpečnosti a mnohým ďalším. Poskytuje otvorené knižnice, ktoré sú pripravené na použitie v oblasti AI. Málo knižníc strojového učenia, ktoré sa používajú v Java na programovanie ML, sú:
| knižnica | popis |
| ADAMS | Na riadenie toku údajov v sieti |
| Deeplearning4j | Poskytujte podporu algoritmu hlbokého učenia |
| ELKI | Dolovanie dát |
| JSAT | Rámec pre ľahké začatie strojového učenia |
| MALLET | Používa sa v oblastiach ako NLP, klastrová analýza, klasifikácia textu atď. |
3. Java Script
Jeden z najvýkonnejších skriptovacích jazykov na webe. Ak potrebujete spustiť aplikáciu strojového učenia na strane klienta v prehliadači, potom je najlepšou voľbou javascript. Výhodou strojového učenia bežiaceho v prehliadači je to, že klient nemusí inštalovať žiadnu ďalšiu knižnicu, aby mohol používať aplikáciu ako ostatné jazyky. Google vydal svoju knižnicu strojového učenia pre javascript, tj Tensorflow.js, ktorá vám pomôže vyvinúť algoritmus strojového učenia od nuly. API tohto rozhrania sa dá použiť na priame zostavenie a zaškolenie vášho modelu v prehliadači. Premýšľajte o spustení webovej aplikácie, ktorá využíva strojové učenie vo vašej mobilnej aplikácii, čím môžete využiť zabudovaný senzor mobilných údajov a použiť ich údaje na zaškolenie svojich modelov. Málo iných populárnych knižníc strojového učenia sú Brain.js, ConvNetJS, Webdnn, Synaptic atď.
4. C / C ++
Je to jeden z najstarších jazykov používaných na vytváranie vysoko výkonných aplikácií. Poskytuje vysokoúrovňovú kontrolu nad systémovými prostriedkami a pamäťou, vďaka ktorej sa najviac využíva pri vývoji aplikácií na zabudovanom systéme. Pri vývoji rozpoznávania reči, robotov a hier je najrozšírenejším jazykom C / C ++. Takže ak chcete mať aplikáciu s vysokým výkonom, bude to dobrá voľba.
5. R
Je to skriptovací jazyk a je dobré spracovať a vizualizovať údaje, ktoré zohrávajú kľúčovú úlohu v algoritmoch strojového učenia. R sa používa hlavne v akademickej a výskumnej sfére. Je ľahké sa ho naučiť a implementovať a je to dobrá voľba pre prácu s vašimi údajmi. Ak vaše údaje nie sú dobré, nikdy nedosiahnete dobrý výsledok. R poskytuje užívateľsky príjemnú analýzu údajov a grafické modely. Jej doménou je analýza údajov. V štatistickej analýze je preferovaný a má aktívne podporné fórum. R prichádza s balíkom, ktorý pomáha pri zlepšovaní presnosti predikcie. Niekoľko balíčkov R sú Nnet, Caret, Rgl, Mgcv.
6. Matlab
Ďalším ľahko použiteľným programovacím jazykom pre začiatočníkov, ktorý je odborníkom v oblasti strojového vzdelávania, je MATLAB. Tréning a vývoj modelov ML alebo DL vyžaduje v porovnaní s inými jazykmi menšiu škálu kódov. Poskytuje interoperabilitu s inými otvorenými zdrojovými rámcami pre hlboké vzdelávanie. Jednou z najväčších nevýhod MATLABu sú náklady na licenciu. Náklady sú príliš vysoké a užívateľ musí zaplatiť za každý modul. Hoci má široké a aktívne komunity, ako je pretečenie zásobníka, matematika, github atď.
Teraz musíte mať predstavu o niekoľkých populárnych jazykoch používaných v strojovom učení. Z toho, ak by sme hovorili o globálnej hodnosti založenej na použití, potom je python v hornej časti tabuľky, po ktorej máme javascript, C / C ++.
záver
Na záver tohto článku uvediem, že je dôležitejšie naučiť sa pojmy strojového učenia ako programovací jazyk. Pretože akonáhle budete mať prehľad o konceptoch a potom na základe aplikácie, ktorú chcete vyvinúť, môžete si zvoliť najvhodnejší programovací jazyk.
Odporúčané články
Toto je príručka k programovacím jazykom strojového učenia. Tu diskutujeme podrobne o 6 najlepších strojových programovacích jazykoch. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Virtuálny stroj Java
- Hyperparameter Machine Learning
- Data Science Machine Learning
- Testovanie protokolu