Cele mai bune limbaje de programare pentru învățarea automată: Lista celor mai bune 10

Programarea este un aspect esențial al învățării automate. La urma urmei, aplicațiile ML și algoritmii ML sunt scrise și proiectate folosind limbaje de programare. Cu toate acestea, există adesea multă confuzie în jurul întrebării „care sunt cele mai bune limbaje de programare pentru învățarea automată?”

Fără alte prelungiri, să ne aruncăm în lista cu primele zece limbaje de programare pentru ML!

1. Piton

Python este extrem de popular în comunitatea de dezvoltatori și codare. Este un limbaj foarte dinamic, open-source, care acceptă paradigme de dezvoltare orientate pe obiecte, imperative, funcționale și procedurale.

Python vine cu o gamă largă de biblioteci și instrumente excelente pentru ML, inclusiv Scikit Learn, TensorFlow, ChatterBot și multe altele.

2. C++

Unul dintre cele mai vechi limbaje de programare, C++ este foarte potrivit pentru învățarea automată, datorită depozitelor sale ML precum TensorFlow, LightGBM și Turi Create. Viteza și eficiența sunt cele două aspecte cheie ale C++. Astfel, dacă este implementat corect, C++ poate ajuta la crearea unor algoritmi rapidi și bine codificați.

În plus, C++ vă permite să implementați sisteme avansate de viziune computerizată și ML de la bază. De asemenea, vine cu numeroase alte funcții de nivel scăzut, cum ar fi alegerea sistemului de gestionare a memoriei.

3. JavaScript

JavaScript este cel mai popular limbaj de scripting web. Are numeroase biblioteci pentru antrenarea și implementarea modelelor ML, inclusiv TensorFlow.js, Brain.js, stdlib-js, machinelearn.js, math.js, face-api.js și R-js.

Datorită acestor minunate biblioteci ML, JavaScript a găsit acum aplicații în proiecte personale și la nivel de întreprindere.

4. Java

Java este unul dintre cele mai utilizate limbaje de programare pentru dezvoltarea ecosistemelor de date mari și, de asemenea, pentru dezvoltarea de software. De fapt, corporațiile mari (atât din sectorul public, cât și din sectorul privat) au o bază de cod Java masivă care folosește JVM ca mediu de calcul principal.

Cu toate acestea, asta nu este tot. Java are, de asemenea, o serie de biblioteci ML precum Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, RapidMiner, Neuroph, JSTAT, DL4J, pentru a numi câteva.

5. C#

C# este un limbaj general, flexibil și open-source, de programare orientată pe obiecte (OOP) utilizat în principal pentru dezvoltarea web și crearea de rețele. Este un limbaj versatil, deoarece permite dezvoltatorilor să creeze aplicații variate, cum ar fi aplicații web, aplicații mobile, console și chiar cadre de backend.

În ceea ce privește învățarea automată, C# are o platformă dedicată de învățare automată .NET Core – ML.NET. ML.NET este un cadru ML multiplatformă, open-source, care permite dezvoltatorilor .NET să lucreze la aplicații ML. În afară de aceasta, are și Accord.NET și ML-Agents.

6. Julia

Julia este potrivirea perfectă pentru dezvoltatorii ML care sunt mereu în căutarea unor limbi care să le permită să scrie algoritmi ML ca cod. A fost creat pentru a răspunde nevoii de analiză a modelelor numerice de înaltă performanță, esențială pentru aplicațiile ML și, prin urmare, este foarte potrivit pentru învățarea automată.

Julia Computing susține că Julia are cel mai bun suport din clasă pentru cadrele ML, cum ar fi TensorFlow și MXNet, ceea ce face adaptarea la fluxurile de lucru existente mult mai ușor de gestionat. În timp ce sintaxa matematică a lui Julia vă permite să exprimați algoritmi așa cum ați face-o pe o hârtie, Flux transformă codul în modele antrenabile cu diferențiere automată, accelerare GPU și suport pentru seturi mari de date prin JuliaDB.

7. Coajă

La fel ca Python, Shell are o sintaxă simplă și îngrijită. Prin urmare, este o opțiune prietenoasă pentru începători pentru cei care doresc să exploreze elementele de bază ale dezvoltării aplicației ML. Un alt aspect grozav al Shell este viteza sa - ceea ce ar dura peste zece minute pentru a realiza printr-o interfață grafică, Shell îl poate realiza într-un minut!

Are câteva biblioteci ML foarte apreciate, inclusiv MI-Notebook, DI-Machine și Docker-predictionio.

8. R

R este un limbaj dinamic, bazat pe matrice, cu mai multe paradigme. Suportă paradigme de programare orientate pe obiecte, imperative, funcționale, procedurale și reflective. Motivul pentru care R a câștigat popularitate printre oamenii de știință și dezvoltatorii de date este capacitatea sa de statistică și vizualizare a datelor.

R are suport pentru sistemele de operare Linux, OS X și Windows. În plus, vine cu pachete GNU (foarte bune pentru aplicațiile ML). Pe lângă crearea de algoritmi ML folosind R, puteți proiecta și vizualizări statistice pentru același lucru cu R studio. ML_for_Hackers, Machine Learning în R și Benchm-ml sunt câteva depozite ML excelente în R.

9. TypeScript

La fel ca C++ și Java, TypeScript este un limbaj puternic tipizat, compilat, OOP. Microsoft l-a dezvoltat în 2012 ca un superset tip de JavaScript compilat în JavaScript. Potrivit raportului Octoverse al GitHub , TypeScript este una dintre limbile cu cea mai rapidă creștere.

TypeScript este utilizat pentru aplicațiile ML prin Kalimdor – o bibliotecă de învățare automată bazată pe browser, scrisă în TypeScript. Kalimdor poate rula direct pe browsere (cum ar fi Scikit-Learn de la Python). Guess.js și machinelearn.js sunt primele două depozite ML ale TypeScript.

10. Scala

Scala este un limbaj JVM sigur de tip care combină aspectele limbajelor de programare orientate pe obiecte și funcționale. Această combinație este ceea ce face Scala un limbaj de programare extrem de concis și logic. Deoarece Scala folosește JVM în timpul de execuție, funcționează mult mai rapid decât Python. Prin urmare, devine din ce în ce mai popular în comunitățile Data Science și Machine Learning.

Primele două biblioteci ML din Scala sunt Aerosolve și BIDMach .

Deși acestea sunt primele zece limbaje de programare populare pentru ML, trebuie să alegeți limba care se potrivește cel mai bine situației dvs. actuale. De exemplu, dacă sunteți începător, Python ar fi alegerea clară datorită sintaxei sale simple și curbei de învățare ușoare. Cu toate acestea, dacă aveți ceva experiență în domeniul dezvoltării, puteți experimenta cu aceste limbaje - alegeți ce se potrivește cel mai bine nevoilor dvs. de dezvoltare. În cele din urmă, amintiți-vă că fiecare vine cu avantajele sale unice pentru învățarea automată – așa că, folosiți-le cu înțelepciune!

Dacă sunteți interesat să deveniți un învățare automată și să învățați să antrenați un chatbot, cum să antrenezi un agent să joace tic tac toe și multe altele, consultați Diploma noastră PG în Învățare automată și AI.