Uvod v jezike strojnega učenja
Strojno učenje je na trgu že več kot desetletje. Večina podjetij je zdaj sprejela tehnike strojnega učenja za gradnjo in izboljšanje svojih izdelkov in storitev. Če niste strojni za učenje, potem se očitno sprašujete, s katerim programskim jezikom naj začnete. Za pisanje algoritma strojnega učenja je ogromno jezika. Vsak od njih ima svojo edinstveno funkcijo in dobro je poznati več programskih jezikov, vendar lahko namesto, da se preplavite z več jeziki, preprosto izberete en programski jezik in se bolj osredotočite na koncepte. Oglejmo si nekaj priljubljenih programskih jezikov strojnega učenja.
Najboljši jeziki za programiranje strojnega učenja
poglejmo si nekaj najpogosteje uporabljanih priljubljenih programskih jezikov strojnega učenja:
1. Python
Trenutno najhitreje rastoči jezik na svetu. Python je bil izdelan za berljivost in enostavnost uporabe. Uporablja koncepte oops, vendar se lahko uporablja tudi kot skriptni jezik. Zaželeno je za obdelavo naravnega jezika in sentimentalno analizo. Ima skoraj vse pakete, ki so potrebni za naloge strojnega učenja. V spodnji tabeli si oglejte nekaj knjižnic strojnega učenja:
| Naloga | Knjižnica |
| Izračunajte vizijo | OpenCV |
| Predobdelava podatkov | Pande |
| Strojno učenje za splošne namene | Scikit learn, TensorFlow, pytorch |
| vizualizacija podatkov | Matplotlib |
| Spletna aplikacija | django |
Skupaj z njimi imamo prenosni računalnik Jupyter, ki je posebej narejen za programiranje python-a za preverjanje izhoda za vsako vrstico kode v realnem času. Če želite razviti svoj algoritem iz nič, lahko uporabite matrično knjižnico max, znano kot numpy, in zgradite svoj algoritem strojnega učenja. Python ima veliko odprto skupnost forumov, kot sta preliv stack in GitHub. Google je nedavno predstavil odlično brezplačno storitev v oblaku kot google Colab, ki jo lahko uporabite za gradnjo in treniranje omrežja v pythonu iz nič. Na voljo sta tudi GPU in TPU, ki vam omogočata tudi kodiranje v nizko konfiguriranem sistemu.
2. Java
Java je programski jezik splošne namene, prenosljiv in med najpogostejšimi jeziki, ki se uporablja na svetu. Zaželeno je v primeru, ko želimo v naši aplikaciji imeti varnost in odkrivanje prevar. Recimo, da je aplikacija vgrajena v javo in želimo, da majhen del tega uporablja strojno učenje, potem je očitno, da se ta del izvaja v javi, ne pa da se uporablja v katerem koli drugem jeziku. Sprejemajo ga ljudje iz ML-jeve skupnosti zaradi dejstva, da so lahko prodajni, berljivi, enostavni za vzdrževanje, varnost in mnogi drugi. Ponuja odprtokodne knjižnice, ki so pripravljene za uporabo na področju AI. Kar nekaj knjižnice strojnega učenja, ki se uporablja v Java za programiranje ML, je:
| Knjižnica | Opis |
| ADAMS | Za nadzor pretoka podatkov v omrežju |
| Deeplearning4j | Zagotovite podporo algoritmu poglobljenega učenja |
| ELKI | Izkopavanje podatkov |
| JSAT | Okvir za enostavno začetek s strojnim učenjem |
| MALET | Uporablja se na področjih, kot so NLP, analiza grozdov, klasifikacija besedil itd. |
3. Java Script
Eden najmočnejših jezikov spletnega skripta. Če morate v brskalniku zagnati aplikacijo za strojno učenje na strani odjemalca, je javascript najboljši način. Prednost strojnega učenja, ki se izvaja v brskalniku, je, da odjemalcu ni treba namestiti dodatne knjižnice za uporabo aplikacije, kot so ostali jeziki. Google je izdal svojo knjižnico strojnega učenja za JavaScript, tj. Tensorflow.js, saj vam pomaga razviti algoritem strojnega učenja iz nič. API zanj se lahko uporablja za neposredno gradnjo in usposabljanje vašega modela v brskalniku. Razmislite o zagonu spletne aplikacije, ki v vaši mobilni aplikaciji uporablja strojno učenje, s čimer lahko izkoristite vgrajen senzor mobilnih podatkov in njihove podatke uporabite za usposabljanje svojih modelov. Nekaj drugih priljubljenih knjižnic strojnega učenja je Brain.js, ConvNetJS, Webdnn, Synaptic itd.
4. C / C ++
Je eden najstarejših jezikov, ki se uporablja za ustvarjanje visoko zmogljivih aplikacij. Omogoča visoko raven nadzora nad sistemskimi viri in pomnilnikom, zaradi česar je njegova največja uporaba pri razvoju aplikacij na vgrajenem sistemu. Pri razvoju prepoznavanja govora, robota in iger se pogosto uporablja jezik C / C ++. Če torej želite imeti aplikacijo z visoko zmogljivostjo, bo to dobra možnost.
5. R
Je skriptni jezik in je dobro za obdelavo in vizualizacijo podatkov, ki igra ključno vlogo v algoritmih strojnega učenja. R se večinoma uporablja v akademiji in raziskovanju. To je enostavno za učenje in izvajanje in je dobra možnost za delo s svojimi podatki. Če vaši podatki niso dobri, ne boste nikoli dobili dobrega rezultata. R ponuja uporabniku prijazno analizo podatkov in grafične modele. Njegova domena je analiza podatkov. Pri statističnem sklepanju je najprimernejši in ima aktivni podporni forum. R predstavlja paket, ki pomaga izboljšati natančnost napovedovanja. Nekaj paketov R so Nnet, Caret, Rgl, Mgcv.
6. Matlab
Drug enostaven programski jezik za začetnike in strokovnjake na področju strojnega učenja je MATLAB. Za usposabljanje in razvoj modelov za ML ali DL potrebuje manjšo vrstico kod v primerjavi z drugimi jeziki. Omogoča interoperabilnost z drugimi odprtokodnimi okviri globokega učenja. Ena največjih pomanjkljivosti MATLAB je strošek licence. Stroški so previsoki in uporabnik mora plačati za vsak modul. Čeprav ima široke in aktivne skupnosti, kot so preliv skladov, matematika, github itd.
Zdaj morate imeti idejo o nekaterih priljubljenih jezikih, ki se uporabljajo pri strojnem učenju. Od tega, če smo govorili o globalni lestvici, ki temelji na uporabi, potem je python na vrhu lestvice, po kateri imamo javascript, C / C ++.
Zaključek
Ta članek bom zaključil z besedami, da je bolj pomembno, da se naučite koncepte strojnega učenja, ne pa programskega jezika. Ker enkrat razumete koncepte, ki temeljijo na aplikaciji, ki jo želite razviti, lahko izberete najprimernejši programski jezik.
Priporočeni članki
To je vodnik za jezike za programiranje strojnega učenja. Tukaj podrobno razpravljamo o prvih 6 programskih jezikih za strojno učenje. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Java Virtual Machine
- Strojno učenje hiperparametrov
- Strojno učenje podatkovne znanosti
- Testiranje protokola