أفضل لغات البرمجة للتعلم الآلي: قائمة أفضل 10

تعد البرمجة جانبًا محوريًا في التعلم الآلي. بعد كل شيء ، يتم كتابة وتصميم تطبيقات ML وخوارزميات ML باستخدام لغات البرمجة. ومع ذلك ، غالبًا ما يكون هناك الكثير من الالتباس حول السؤال ، "ما هي أفضل لغات البرمجة للتعلم الآلي؟"

بدون مزيد من اللغط ، دعنا نتعمق في قائمة أفضل عشر لغات برمجة لـ ML!

1. بايثون

تحظى Python بشعبية كبيرة في مجتمع المطورين والتشفير. إنها لغة ديناميكية للغاية ومفتوحة المصدر تدعم نماذج التطوير الموجهة للكائنات ، والضرورة ، والوظيفية ، وكذلك الإجرائية.

تأتي Python مع مجموعة متنوعة من المكتبات والأدوات الممتازة لـ ML ، بما في ذلك Scikit Learn و TensorFlow و ChatterBot وغير ذلك الكثير.

2. سي ++

تعد C ++ واحدة من أقدم لغات البرمجة ، وهي مناسبة للغاية للتعلم الآلي ، وذلك بفضل مستودعات ML الخاصة بها مثل TensorFlow و LightGBM و Turi Create. السرعة والكفاءة هما الجانبان الرئيسيان في C ++. وبالتالي ، إذا تم تنفيذها بشكل صحيح ، يمكن أن تساعد C ++ في إنشاء خوارزميات سريعة وجيدة الترميز.

علاوة على ذلك ، يسمح لك C ++ بتنفيذ رؤية كمبيوتر متقدمة وأنظمة ML من الألف إلى الياء. كما يأتي مزودًا بالعديد من الميزات الأخرى منخفضة المستوى مثل اختيار نظام إدارة الذاكرة.

3. جافا سكريبت

JavaScript هي لغة البرمجة النصية الأكثر شيوعًا على الويب. لديها العديد من المكتبات للتدريب ونشر نماذج تعلم الآلة بما في ذلك TensorFlow.js و Brain.js و stdlib-js و machinelearn.js و math.js و face-api.js و R-js.

بفضل مكتبات ML الرائعة هذه ، وجدت JavaScript الآن تطبيقات في مستوى المؤسسة والمشاريع الشخصية.

4. جافا

تعد Java واحدة من أكثر لغات البرمجة استخدامًا لتطوير النظم الإيكولوجية للبيانات الضخمة وأيضًا لتطوير البرامج. في الواقع ، تمتلك الشركات الكبيرة (في كل من القطاعين العام والخاص) قاعدة بيانات Java ضخمة تستفيد من JVM كبيئة الحوسبة الأساسية.

ومع ذلك ، هذا ليس كل شيء. تحتوي Java أيضًا على مجموعة من مكتبات ML مثل Weka و ADAMS و JavaML و Mahout و RapidMiner و Neuroph و JSTAT و DL4J ، على سبيل المثال لا الحصر.

5. سي #

C # هي لغة برمجة عامة ومرنة ومفتوحة المصدر (OOP) تستخدم في المقام الأول لتطوير الويب والشبكات. إنها لغة متعددة الاستخدامات لأنها تتيح للمطورين إنشاء تطبيقات متنوعة مثل تطبيقات الويب وتطبيقات الأجهزة المحمولة ووحدات التحكم وحتى الأطر الخلفية.

بالنسبة إلى التعلم الآلي ، فإن C # لديها منصة تعلم الآلة .NET Core مخصصة - ML.NET. ML.NET هو إطار عمل ML.NET متعدد المنصات ومفتوح المصدر يسمح لمطوري .NET بالعمل على تطبيقات ML. بصرف النظر عن هذا ، فإنه يحتوي أيضًا على Accord.NET و ML-Agents.

6. جوليا

Julia هي المطابقة المثالية لمطوري ML الذين يبحثون دائمًا عن اللغات التي ستسمح لهم بكتابة خوارزميات ML كرمز. تم إنشاؤه لتلبية الحاجة إلى تحليل نموذج رقمي عالي الأداء ضروري لتطبيقات ML ، وبالتالي فهو مناسب للغاية للتعلم الآلي.

تؤكد Julia Computing أن Julia لديها أفضل دعم في فئتها لأطر عمل ML مثل TensorFlow و MXNet ، مما يجعل التكيف مع تدفقات العمل الحالية أكثر قابلية للإدارة. بينما يسمح لك التركيب الرياضي لجوليا بالتعبير عن الخوارزميات كما تفعل على الورق ، فإن Flux يحول الكود إلى نماذج قابلة للتدريب مع التمايز التلقائي ، وتسريع GPU ، ودعم مجموعات البيانات الكبيرة من خلال JuliaDB.

7. الصدف

تمامًا مثل Python ، تتميز Shell ببنية بسيطة وأنيقة. وبالتالي ، فهو خيار مناسب للمبتدئين لأولئك الذين يرغبون في استكشاف أساسيات تطوير تطبيقات ML. جانب آخر رائع في شل هو سرعته - ما قد يستغرق أكثر من عشر دقائق لتحقيقه عبر واجهة رسومية ، يمكن أن تنجزه شل في دقيقة واحدة!

يحتوي على بعض مكتبات ML عالية التصنيف بما في ذلك MI-Notebook و DI-Machine و Docker-Prictionio.

8. ص

لغة R هي لغة ديناميكية قائمة على المصفوفة ومتعددة النماذج. وهو يدعم نماذج البرمجة الشيئية والإلزامية والوظيفية والإجرائية والانعكاسية. السبب وراء اكتساب R لشعبية بين علماء البيانات والمطورين هو قدرتها على الإحصاء وتصور البيانات.

يدعم R لأنظمة تشغيل Linux و OS X و Windows. بالإضافة إلى ذلك ، يأتي مع حزم GNU (رائعة لتطبيقات ML). بصرف النظر عن إنشاء خوارزميات ML باستخدام R ، يمكنك أيضًا تصميم تصورات إحصائية لنفسه باستخدام R studio. ML_for_Hackers و Machine Learning in R و Benchm-ml هي بعض مستودعات ML الممتازة في R.

9. TypeScript

تمامًا مثل C ++ و Java ، تعد TypeScript لغة OOP مكتوبة بشدة ومترجمة. قامت Microsoft بتطويره في عام 2012 كمجموعة شاملة مكتوبة من JavaScript تم تجميعها إلى JavaScript. وفقًا لتقرير Octoverse من GitHub ، تعد TypeScript واحدة من أسرع اللغات نموًا.

يتم الاستفادة من TypeScript لتطبيقات ML من خلال Kalimdor - مكتبة التعلم الآلي المستندة إلى المستعرض والمكتوبة بلغة TypeScript. يمكن تشغيل Kalimdor مباشرة على المتصفحات (مثل Python's Scikit-Learn). Guess.js و machinelearn.js هما أعلى مستودعات ML من TypeScript.

10. سكالا

Scala هي لغة JVM آمنة من النوع تجمع بين جوانب لغات البرمجة الشيئية والوظيفية. هذا المزيج هو ما يجعل Scala لغة برمجة موجزة ومنطقية للغاية. نظرًا لأن Scala يستخدم JVM في وقت التشغيل ، فإنه يعمل بطريقة أسرع من Python. ومن ثم ، فقد أصبحت شائعة بشكل متزايد في مجتمعات علوم البيانات وتعلم الآلة.

أكبر مكتبات ML في Scala هما Aerosolve و BIDMach .

في حين أن هذه هي أفضل عشر لغات برمجة شائعة لـ ML ، يجب عليك اختيار اللغة التي تناسب وضعك الحالي. على سبيل المثال ، إذا كنت مبتدئًا ، فستكون Python هي الخيار الواضح نظرًا لبناء الجملة البسيط ومنحنى التعلم السهل. ومع ذلك ، إذا كان لديك بعض الخبرة في مجال التطوير ، فيمكنك تجربة هذه اللغات - اختر أفضل ما يناسب احتياجات التطوير الخاصة بك. أخيرًا ، تذكر أن كل منها يأتي بميزاته الفريدة للتعلم الآلي - لذا استخدمها بحكمة!

إذا كنت مهتمًا بأن تصبح تعلمًا آليًا وأن تتعلم تدريب روبوت محادثة ، وكيفية تدريب وكيل للعب tic tac toe والمزيد ، تحقق من دبلومة PG في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.