Najlepsze języki programowania do uczenia maszynowego: lista 10 najlepszych

Programowanie to kluczowy aspekt uczenia maszynowego. W końcu aplikacje ML i algorytmy ML są pisane i projektowane przy użyciu języków programowania. Jednak często pojawia się wiele zamieszania wokół pytania: „Jakie języki programowania są najlepsze do uczenia maszynowego?”

Bez zbędnych ceregieli przejdźmy do listy dziesięciu najlepszych języków programowania dla ML!

1. Pyton

Python jest niezwykle popularny w społeczności programistów i koderów. Jest to wysoce dynamiczny język o otwartym kodzie źródłowym, który obsługuje zorientowane obiektowo, imperatywne, funkcjonalne i proceduralne paradygmaty rozwoju.

Python zawiera zestaw doskonałych bibliotek i narzędzi do ML, w tym Scikit Learn, TensorFlow, ChatterBot i wiele innych.

2. C++

Jeden z najstarszych języków programowania, C++, doskonale nadaje się do uczenia maszynowego dzięki repozytoriom ML, takim jak TensorFlow, LightGBM i Turi Create. Szybkość i wydajność to dwa kluczowe aspekty C++. Tak więc, jeśli zostanie poprawnie zaimplementowany, C++ może pomóc w tworzeniu szybkich i dobrze zakodowanych algorytmów.

Co więcej, C++ pozwala na implementację od podstaw zaawansowanych systemów widzenia komputerowego i ML. Jest również wyposażony w wiele innych funkcji niskiego poziomu, takich jak wybór systemu zarządzania pamięcią.

3. JavaScript

JavaScript to bardzo popularny język skryptów internetowych. Posiada liczne biblioteki do szkolenia i wdrażania modeli ML, w tym TensorFlow.js, Brain.js, stdlib-js, machinelearn.js, math.js, face-api.js i R-js.

Dzięki tym wspaniałym bibliotekom ML JavaScript znalazł zastosowanie w projektach na poziomie korporacyjnym i osobistym.

4. Jawa

Java jest jednym z najczęściej używanych języków programowania do tworzenia ekosystemów Big Data, a także do tworzenia oprogramowania. W rzeczywistości duże korporacje (zarówno w sektorze publicznym, jak i prywatnym) mają ogromną bazę kodu Java, która wykorzystuje JVM jako podstawowe środowisko obliczeniowe.

To jednak nie wszystko. Java ma również wiele bibliotek ML, takich jak Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, RapidMiner, Neuroph, JSTAT, DL4J, żeby wymienić tylko kilka.

5. C#

C# to ogólny, elastyczny język programowania zorientowanego obiektowo (OOP) o otwartym kodzie źródłowym, używany głównie do tworzenia stron internetowych i tworzenia sieci. Jest to wszechstronny język, ponieważ umożliwia programistom tworzenie różnorodnych aplikacji, takich jak aplikacje internetowe, aplikacje mobilne, konsole, a nawet frameworki zaplecza.

Jeśli chodzi o uczenie maszynowe, C# ma dedykowaną platformę uczenia maszynowego .NET Core – ML.NET. ML.NET to wieloplatformowa platforma ML typu open source, która umożliwia programistom platformy .NET pracę z aplikacjami ML. Oprócz tego ma również Accord.NET i ML-Agents.

6. Julia

Julia jest idealnym rozwiązaniem dla programistów ML, którzy zawsze szukają języków, które pozwolą im pisać algorytmy ML jako kod. Został stworzony w celu zaspokojenia potrzeby wysokowydajnej analizy modeli numerycznych niezbędnych w aplikacjach ML, a zatem jest wysoce odpowiedni dla uczenia maszynowego.

Julia Computing utrzymuje , że Julia ma najlepszą w swojej klasie obsługę platform ML, takich jak TensorFlow i MXNet, co znacznie ułatwia dostosowanie do istniejących przepływów pracy. Podczas gdy matematyczna składnia Julii pozwala wyrażać algorytmy tak, jak na papierze, Flux konwertuje kod na możliwe do trenowania modele z automatycznym różnicowaniem, akceleracją GPU i obsługą dużych zestawów danych za pośrednictwem JuliaDB.

7. Muszla

Podobnie jak Python, Shell ma prostą i schludną składnię. Dlatego jest to przyjazna dla początkujących opcja dla tych, którzy chcą poznać podstawy tworzenia aplikacji ML. Innym wspaniałym aspektem Shella jest jego szybkość – co zajęłoby ponad dziesięć minut za pomocą interfejsu graficznego, Shell może osiągnąć w ciągu jednej minuty!

Ma kilka bardzo wysoko ocenianych bibliotek ML, w tym MI-Notebook, DI-Machine i Docker-predictionio.

8. r

R jest dynamicznym, opartym na tablicach, wieloparadygmatycznym językiem. Obsługuje paradygmaty programowania obiektowego, imperatywnego, funkcjonalnego, proceduralnego i refleksyjnego. Powodem, dla którego R zyskał popularność wśród Data Scientists i programistów, jest jego zdolność do statystyk i wizualizacji danych.

R obsługuje systemy operacyjne Linux, OS X i Windows. Ponadto jest dostarczany z pakietami GNU (idealne do aplikacji ML). Oprócz tworzenia algorytmów ML za pomocą R, możesz również projektować wizualizacje statystyczne w tym samym za pomocą R studio. ML_for_Hackers, Machine Learning w R i Benchm-ml to kilka doskonałych repozytoriów ML w R.

9. TypeScript

Podobnie jak C++ i Java, TypeScript jest silnie typizowanym, skompilowanym językiem OOP. Microsoft opracował go w 2012 roku jako typowany nadzbiór JavaScript skompilowany do JavaScript. Według raportu GitHub Octoverse , TypeScript jest jednym z najszybciej rozwijających się języków.

TypeScript jest wykorzystywany w aplikacjach ML za pośrednictwem Kalimdor – opartej na przeglądarce biblioteki Machine Learning napisanej w TypeScript. Kalimdor może działać bezpośrednio w przeglądarkach (takich jak Scikit-Learn w Pythonie). Guess.js i machinelearn.js to dwa najlepsze repozytoria ML w TypeScript.

10. Scala

Scala to bezpieczny dla typów język JVM, który łączy aspekty programowania obiektowego i funkcjonalnego. Ta kombinacja sprawia, że ​​Scala jest bardzo zwięzłym i logicznym językiem programowania. Ponieważ Scala używa JVM w środowisku wykonawczym, działa znacznie szybciej niż Python. W związku z tym staje się coraz bardziej popularny w społecznościach Data Science i Machine Learning.

Dwie najlepsze biblioteki ML w Scali to Aerosolve i BIDMach .

Chociaż jest to dziesięć najpopularniejszych języków programowania dla ML, musisz wybrać język, który najlepiej pasuje do Twojej obecnej sytuacji. Na przykład, jeśli jesteś początkującym, Python byłby oczywistym wyborem ze względu na prostą składnię i łatwą krzywą uczenia się. Jeśli jednak masz jakieś doświadczenie w dziedzinie programowania, możesz poeksperymentować z tymi językami – wybierz to, co najlepiej odpowiada Twoim potrzebom programistycznym. Na koniec pamiętaj, że każda z nich ma swoje unikalne zalety dla uczenia maszynowego – więc używaj ich mądrze!

Jeśli chcesz zostać maszynowym uczeniem i nauczyć się szkolić chatbota, jak wyszkolić agenta do gry w „kółko i krzyżyk” i nie tylko, sprawdź nasz dyplom PG z uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.