ภาษาการเขียนโปรแกรมที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง: รายชื่อ 10 อันดับแรก

การเขียนโปรแกรมเป็นส่วนสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่อง ท้ายที่สุดแล้ว แอปพลิเคชัน ML และอัลกอริธึม ML ถูกเขียนและออกแบบโดยใช้ภาษาโปรแกรม อย่างไรก็ตาม มักมีความสับสนมากมายในคำถามว่า "ภาษาโปรแกรมใดดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง"

เพื่อไม่ให้เป็นการเสียเวลา มาดูรายการภาษาเขียนโปรแกรม 10 อันดับแรกสำหรับ ML กัน!

1. Python

Python เป็นที่นิยมอย่างมากในชุมชนนักพัฒนาและการเข้ารหัส เป็นภาษาโอเพ่นซอร์สแบบไดนามิกสูงที่รองรับกระบวนทัศน์การพัฒนาเชิงวัตถุ จำเป็น ใช้งานได้จริง ตลอดจนกระบวนทัศน์การพัฒนาตามขั้นตอน

Python มาพร้อมกับไลบรารีและเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมมากมายสำหรับ ML รวมถึง Scikit Learn, TensorFlow, ChatterBot และอีกมากมาย

2. C++

C++ เป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมที่เก่าแก่ที่สุด เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง ต้องขอบคุณที่เก็บ ML เช่น TensorFlow, LightGBM และ Turi Create ความเร็วและประสิทธิภาพเป็นประเด็นสำคัญสองประการของ C++ ดังนั้น หากใช้งานอย่างถูกต้อง C++ สามารถช่วยสร้างอัลกอริธึมที่รวดเร็วและมีการเข้ารหัสอย่างดี

นอกจากนี้ C++ ยังให้คุณปรับใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์ขั้นสูงและระบบ ML ได้ตั้งแต่ต้นจนจบ นอกจากนี้ยังมาพร้อมกับคุณสมบัติระดับล่างอีกมากมาย เช่น ทางเลือกของระบบจัดการหน่วยความจำ

3. JavaScript

JavaScript เป็นภาษาสคริปต์เว็บที่ได้รับความนิยมมากที่สุด มีไลบรารีจำนวนมากสำหรับการฝึกอบรมและการปรับใช้โมเดล ML รวมถึง TensorFlow.js, Brain.js, stdlib-js, machinelearn.js, math.js, face-api.js และ R-js

ต้องขอบคุณไลบรารี ML ที่ยอดเยี่ยมเหล่านี้ ทำให้ตอนนี้ JavaScript พบแอปพลิเคชันในระดับองค์กรและโครงการส่วนบุคคล

4. Java

Java เป็นหนึ่งในภาษาการเขียนโปรแกรมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุดสำหรับการพัฒนาระบบนิเวศของ Big Data และสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์ อันที่จริง บริษัทขนาดใหญ่ (ทั้งในภาครัฐและเอกชน) มี Java codebase ขนาดใหญ่ที่ใช้ประโยชน์จาก JVM เป็นสภาพแวดล้อมการประมวลผลหลัก

อย่างไรก็ตาม นั่นไม่ใช่ทั้งหมด Java ยังมีโฮสต์ของไลบรารี ML เช่น Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, RapidMiner, Neuroph, JSTAT, DL4J เป็นต้น

5. ค#

C# เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ (OOP) ทั่วไปที่ยืดหยุ่นและเป็นโอเพ่นซอร์สซึ่งใช้เป็นหลักสำหรับการพัฒนาเว็บและการสร้างเครือข่าย เป็นภาษาเอนกประสงค์เนื่องจากช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่หลากหลาย เช่น เว็บแอป แอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ คอนโซล และแม้แต่เฟรมเวิร์กแบ็คเอนด์

สำหรับ Machine Learning C# มีแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่อง .NET Core โดยเฉพาะ – ML.NET ML.NET เป็นเฟรมเวิร์ก ML แบบโอเพ่นซอร์สข้ามแพลตฟอร์มที่ช่วยให้นักพัฒนา .NET ทำงานบนแอปพลิเคชัน ML ได้ นอกจากนี้ยังมี Accord.NET และ ML-Agents

6. จูเลีย

Julia เป็นคู่หูที่สมบูรณ์แบบสำหรับนักพัฒนา ML ซึ่งมักจะมองหาภาษาที่จะอนุญาตให้พวกเขาเขียนอัลกอริทึม ML เป็นโค้ดได้ สร้างขึ้นเพื่อตอบสนองความต้องการการวิเคราะห์แบบจำลองเชิงตัวเลขที่มีประสิทธิภาพสูงซึ่งจำเป็นสำหรับแอปพลิเคชัน ML และด้วยเหตุนี้จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

Julia Computing ยืนยัน ว่า Julia มีการสนับสนุนที่ดีที่สุดในระดับเดียวกันสำหรับเฟรมเวิร์ก ML เช่น TensorFlow และ MXNet ซึ่งทำให้การปรับให้เข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่สามารถจัดการได้มากขึ้น แม้ว่าไวยากรณ์ทางคณิตศาสตร์ของ Julia จะทำให้คุณสามารถแสดงอัลกอริทึมได้เหมือนกับที่คุณทำบนกระดาษ Flux จะแปลงโค้ดเป็นโมเดลที่ฝึกได้ด้วยการแยกแยะอัตโนมัติ การเร่ง GPU และรองรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ผ่าน JuliaDB

7. เปลือก

เช่นเดียวกับ Python เชลล์มีไวยากรณ์ที่เรียบง่ายและเรียบร้อย ดังนั้นจึงเป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นสำหรับผู้ที่ต้องการสำรวจพื้นฐานของการพัฒนาแอป ML อีกแง่มุมที่ยอดเยี่ยมของเชลล์คือความเร็ว สิ่งที่ต้องใช้เวลามากกว่าสิบนาทีกว่าจะสำเร็จผ่านอินเทอร์เฟซแบบกราฟิก เชลล์สามารถทำได้ภายในหนึ่งนาที!

มีไลบรารี ML ที่ได้รับคะแนนสูงมาก เช่น MI-Notebook, DI-Machine และ Docker-predictionio

8. R

R เป็นภาษาไดนามิกแบบหลายกระบวนทัศน์ สนับสนุนกระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ จำเป็น ใช้งานได้ ขั้นตอน และสะท้อนความคิด เหตุผลที่ R ได้รับความนิยมในหมู่ Data Scientists และ Developer ก็คือความสามารถในการสร้างสถิติและการแสดงข้อมูล

R รองรับระบบปฏิบัติการ Linux, OS X และ Windows นอกจากนี้ยังมาพร้อมกับชุดรวม GNU (เหมาะสำหรับแอปพลิเคชัน ML) นอกเหนือจากการสร้างอัลกอริธึม ML โดยใช้ R แล้ว คุณยังสามารถออกแบบการแสดงข้อมูลเชิงสถิติได้ด้วย R studio ML_for_Hackers, Machine Learning in R และ Benchm-ml เป็นที่เก็บ ML ที่ยอดเยี่ยมใน R

9. TypeScript

เช่นเดียวกับ C ++ และ Java TypeScript เป็นภาษา OOP ที่มีการคอมไพล์อย่างมาก Microsoft พัฒนามันในปี 2555 เป็นชุดซูเปอร์เซ็ตของ JavaScript ที่คอมไพล์เป็น JavaScript จากรายงาน ของ Octovers ของ GitHub ระบุ ว่า TypeScript เป็นหนึ่งในภาษาที่เติบโตเร็วที่สุด

มีการใช้ TypeScript สำหรับแอปพลิเคชัน ML ผ่าน Kalimdor ซึ่งเป็นไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้เบราว์เซอร์ซึ่งเขียนด้วย TypeScript Kalimdor สามารถทำงานบนเบราว์เซอร์ได้โดยตรง (เช่น Scikit-Learn ของ Python) Guess.js และ machinelearn.js เป็นที่เก็บ ML สองอันดับแรกของ TypeScript

10. สกาลา

Scala เป็นภาษา JVM ที่ปลอดภัยสำหรับพิมพ์ ซึ่งรวมเอาแง่มุมต่างๆ ของภาษาโปรแกรมเชิงวัตถุและภาษาที่ใช้งานได้ ชุดค่าผสมนี้เป็นสิ่งที่ทำให้ Scala เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่กระชับและมีเหตุผลสูง เนื่องจาก Scala ใช้ JVM ในรันไทม์ มันจึงทำงานได้เร็วกว่า Python ดังนั้นจึงเป็นที่นิยมมากขึ้นในชุมชน Data Science และ Machine Learning

ไลบรารี ML สองอันดับแรกใน Scala ได้แก่ Aerosolve และ BIDMach

แม้ว่าภาษาเหล่านี้จะเป็นสิบอันดับแรกของภาษาโปรแกรมยอดนิยมสำหรับ ML คุณต้องเลือกภาษาที่เหมาะสมกับสถานการณ์ปัจจุบันของคุณมากที่สุด ตัวอย่างเช่น หากคุณเป็นมือใหม่ Python จะเป็นตัวเลือกที่ชัดเจนเนื่องจากมีรูปแบบไวยากรณ์ที่เรียบง่ายและช่วงการเรียนรู้ที่ง่าย อย่างไรก็ตาม หากคุณมีประสบการณ์ในโดเมนการพัฒนา คุณสามารถทดลองกับภาษาเหล่านี้ – เลือกสิ่งที่เหมาะสมกับความต้องการในการพัฒนาของคุณมากที่สุด สุดท้ายนี้ โปรดจำไว้ว่าแต่ละรายการมีข้อดีเฉพาะสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง ดังนั้นจงใช้อย่างชาญฉลาด!

หากคุณสนใจที่จะเป็นแมชชีนเลิร์นนิงและเรียนรู้วิธีฝึกแชทบ็อต วิธีฝึกเจ้าหน้าที่ให้เล่น tic tac toe และอื่นๆ ดูที่ PG Diploma in Machine Learning และ AI