Introduktion til maskinlæring Programmeringssprog
Maskinindlæring er der på markedet i nu over et årti. De fleste af virksomhederne har nu anvendt teknikker til maskinlæring til at opbygge og forbedre deres produkter og tjenester. Hvis du er ny til maskinlæring, er det åbenlyst, at du spekulerer på, hvilket programmeringssprog du skal bruge til at starte med. Der er en enorm mængde sprog for dig at begynde at skrive din maskinlæringsalgoritme. Hver af dem har deres egen unikke funktion og det er godt at kende flere programmeringssprog, men i stedet for at overvælde dig selv med flere sprog kan du bare vælge et programmeringssprog for at starte og fokusere mere på koncepterne. Lad os se på de få populære programmeringssprog inden for maskinlæring.
Top Machine Learning programmeringssprog
lad os se på de få mest anvendte populære programmeringssprog for maskinlæring:
1. Python
I øjeblikket verdens hurtigst voksende sprog. Python er bygget til læsbarhed og brugervenlighed. Det bruger ups-koncepter, men kan også bruges som scriptingsprog. Det foretrækkes til naturlig sprogbehandling og sentimental analyse. Det har næsten alle de pakker, der er nødvendige til maskinlæringsopgaver. Tjek nedenstående tabel for få af maskinlæringsbiblioteket:
| Opgave | Bibliotek |
| Beregn vision | OpenCV |
| Forbehandling af data | pandas |
| Generel brug af maskinlæring | Scikit lære, TensorFlow, pytorch |
| datavisualisering | Matplotlib |
| Webapplikation | django |
Sammen med disse har vi Jupyter notebook, der er specielt lavet til python-programmering for at kontrollere output for hver kodelinje i realtid. For at udvikle din egen algoritme fra bunden af kan du bruge matrix max-bibliotek kendt som numpy og opbygge din egen maskinlæringsalgoritme. Python har et stort åbent forum-community som stackoverløb og GitHub. Google kom for nylig med en fremragende gratis skytjeneste kendt som google Colab, som du kan bruge til at opbygge og træne dit netværk i python fra bunden. Det leveres også med GPU og TPU, som giver dig friheden til at kode i et lavt konfigurationssystem også.
2. Java
Java er et generelt programmeringssprog, bærbart og blandt det mest almindelige sprog, der bruges i verden. Det foretrækkes i det tilfælde, når vi vil have sikkerhed og bedrageri afsløring i vores ansøgning. Antag, at applikationen er bygget i java, og vi ønsker, at en lille del af det skal bruge maskinlæring, så er det åbenlyst at implementere den del i java i stedet for at gå videre til noget andet sprog. Det accepteres af befolkningen i ML-samfundet på grund af faktum om salgbarhed, læsbarhed, let vedligeholdelse, sikkerhed og mange andre. Det giver open source-biblioteker, der er klar til brug inden for AI-området. Få af maskinlæringsbiblioteket, der bruges i Java til ML-programmering, er:
| Bibliotek | Beskrivelse |
| ADAMS | At kontrollere strømmen af data i netværket |
| Deeplearning4j | Giv support til dyb læringsalgoritme |
| Elki | Data mining |
| JSAT | Rammer til let at starte med maskinlæring |
| MALLET | Bruges i områder som NLP, klyngeanalyse, tekstklassificering osv. |
3. Java-script
Et af de mest kraftfulde webscripting sprog. Hvis du har brug for at køre et program til maskinlæring på klientsiden i en browser, er javascript den bedste mulighed. En fordel ved maskinlæring, der kører i browseren, er, at klienten ikke behøver at installere noget ekstra bibliotek for at bruge applikationen som de andre sprog. Google frigav sit maskinlæringsbibliotek til javascript dvs. Tensorflow.js, det hjælper dig med at udvikle en maskinlæringsalgoritme fra bunden af. API af det kan bruges til direkte at opbygge og træne din model i browseren. Tænk på at køre webapplikationen, der bruger maskinlæring på din mobilapplikation, så du kan drage fordel af den indbyggede sensor for mobildataene og bruge deres data til at træne dine modeller. Få af de andre populære maskinlæringsbiblioteker er Brain.js, ConvNetJS, Webdnn, Synaptic osv.
4. C / C ++
Det er et af de ældste sprog, der bruges til at oprette applikationer med høj ydeevne. Det giver kontrol på højt niveau over systemressourcer og hukommelse, som dets vigtigste anvendelse er i udviklingen af applikationer på et indlejret system. I udviklingen af talegenkendelse, robot og spil er det bredt anvendte sprog C / C ++. Så hvis du vil have en applikation med høj ydeevne, vil dette være en god mulighed.
5. R
Det er et scriptingsprog og er godt at håndtere og visualisere data, der spiller en nøglerolle i maskinlæringsalgoritmer. R bruges hovedsageligt inden for akademikere og forskning. Det er let at lære og implementere og er en god mulighed for at arbejde med dine data. Hvis dine data ikke er gode, får du aldrig et godt resultat. R leverer en brugervenlig dataanalyse og grafiske modeller. Dets domæne er dataanalyse. Det foretrækkes i den statistiske inferens og har et aktivt supportforum. R kommer med den pakke, der hjælper med at forbedre forudsigelsesnøjagtigheden. Et par pakker med R er Nnet, Caret, Rgl, Mgcv.
6. Matlab
Et andet let at bruge programmeringssprog for begyndere til eksperter inden for maskinlæring er MATLAB. Det tager en mindre række koder sammenlignet med de andre sprog til uddannelse og udvikling af modeller til ML eller DL. Det giver interoperabilitet med andre open-source dybe læringsrammer. En af de største ulemper ved MATLAB er dens omkostninger til licens. Omkostningerne er for høje, og brugeren skal betale for hvert modul. Skønt det har brede og aktive samfund som stackoverløb, matematik, github osv.
Nu skal du have en idé om et par af de populære sprog, der bruges i maskinlæring. Ud af disse, hvis vi talte om den globale rangordning baseret på brugen, er python øverst på diagrammet, hvorefter vi har javascript, C / C ++.
Konklusion
Vil afslutte denne artikel med at sige, at det er mere vigtigt at lære begreberne maskinlæring snarere end programmeringssproget. Fordi når du først har kendskab til koncepterne, så baseret på den applikation, du vil udvikle, kan du vælge det mest passende programmeringssprog.
Anbefalede artikler
Dette er en guide til maskinlæring af programmeringssprog. Her diskuterer vi de 6 øverste maskine, der lærer programmeringssprog i detaljer. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Java Virtual Machine
- Hyperparameter-maskinlæring
- Data Science Machine Learning
- Protokolprøvning