Makine Öğrenimi için En İyi Programlama Dilleri: En İyi 10 Listesi

Programlama, Makine Öğreniminin çok önemli bir yönüdür. Sonuçta, makine öğrenimi uygulamaları ve makine öğrenimi algoritmaları, programlama dilleri kullanılarak yazılır ve tasarlanır. Bununla birlikte, "Makine Öğrenimi için en iyi programlama dilleri nelerdir?" Sorusunu çevreleyen çok fazla kafa karışıklığı vardır.

Lafı fazla uzatmadan, ML için en iyi on programlama dili listesine geçelim!

1. piton

Python, geliştirici ve kodlama topluluğunda son derece popülerdir. Nesne yönelimli, zorunlu, işlevsel ve ayrıca prosedürel geliştirme paradigmalarını destekleyen oldukça dinamik, açık kaynaklı bir dildir.

Python, Scikit Learn, TensorFlow, ChatterBot ve çok daha fazlası dahil olmak üzere ML için bir dizi mükemmel kitaplık ve araçla birlikte gelir.

2. C++

En eski programlama dillerinden biri olan C++, TensorFlow, LightGBM ve Turi Create gibi ML depoları sayesinde Makine Öğrenimi için son derece uygundur. Hız ve verimlilik, C++'ın iki önemli yönüdür. Bu nedenle, doğru şekilde uygulanırsa, C++ hızlı ve iyi kodlanmış algoritmalar oluşturmaya yardımcı olabilir.

Ayrıca, C++, gelişmiş bilgisayar görüşü ve makine öğrenimi sistemlerini sıfırdan uygulamanıza olanak tanır. Ayrıca bellek yönetim sistemi seçimi gibi çok sayıda başka düşük seviyeli özellik ile birlikte gelir.

3. JavaScript

JavaScript çok popüler bir web betik dilidir. TensorFlow.js, Brain.js, stdlib-js, machinelearn.js, math.js, face-api.js ve R-js dahil olmak üzere ML modellerini eğitmek ve dağıtmak için çok sayıda kitaplığa sahiptir.

Bu harika ML kitaplıkları sayesinde JavaScript artık kurumsal düzeyde ve kişisel projelerde uygulamalar bulmuştur.

4. Java

Java, Büyük Veri ekosistemlerini geliştirmek ve ayrıca yazılım geliştirmek için en yaygın kullanılan programlama dillerinden biridir. Aslında, büyük şirketler (hem kamu hem de özel sektörde), JVM'yi birincil bilgi işlem ortamı olarak kullanan devasa bir Java kod tabanına sahiptir.

Ancak, hepsi bu değil. Java ayrıca Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, RapidMiner, Neuroph, JSTAT, DL4J gibi bir dizi ML kitaplığına sahiptir.

5. C#

C#, öncelikle web geliştirme ve ağ oluşturma için kullanılan genel, esnek ve açık kaynaklı, nesne yönelimli bir programlama (OOP) dilidir. Geliştiricilerin web uygulamaları, mobil uygulamalar, konsollar ve hatta arka uç çerçeveleri gibi çeşitli uygulamalar oluşturmasına olanak tanıdığı için çok yönlü bir dildir.

Machine Learning'e gelince, C# özel bir .NET Core makine öğrenimi platformuna (ML.NET) sahiptir. ML.NET, .NET geliştiricilerinin makine öğrenimi uygulamaları üzerinde çalışmasına olanak tanıyan, platformlar arası, açık kaynaklı bir makine öğrenimi çerçevesidir. Bunun dışında Accord.NET ve ML-Agent'ları da var.

6. Julia

Julia, her zaman ML algoritmalarını kod olarak yazmalarına izin verecek diller arayan makine öğrenimi geliştiricileri için mükemmel bir eştir. Makine öğrenimi uygulamaları için gerekli olan yüksek performanslı sayısal model analizi ihtiyacını karşılamak için oluşturulmuştur ve bu nedenle Makine Öğrenimi için oldukça uygundur.

Julia Computing , Julia'nın TensorFlow ve MXNet gibi ML çerçeveleri için sınıfının en iyisi desteğe sahip olduğunu ve bu da mevcut iş akışlarına uyarlamayı çok daha kolay yönetilebilir hale getirdiğini iddia ediyor. Julia'nın matematiksel sözdizimi, bir kağıt üzerinde yaptığınız gibi algoritmaları ifade etmenize izin verirken, Flux, kodu otomatik farklılaştırma, GPU hızlandırma ve JuliaDB aracılığıyla büyük veri kümeleri desteği ile eğitilebilir modellere dönüştürür.

7. Kabuk

Python gibi Shell de basit ve düzgün bir sözdizimine sahiptir. Bu nedenle, makine öğrenimi uygulama geliştirmenin temellerini keşfetmek isteyenler için yeni başlayanlar için uygun bir seçenektir. Shell'in bir başka harika yönü de hızıdır – grafiksel bir arayüz aracılığıyla elde edilmesi on dakikayı aşan bir şeyi Shell bir dakikada başarabilir!

MI-Notebook, DI-Machine ve Docker-predictionio dahil olmak üzere bazı çok yüksek dereceli ML kitaplıklarına sahiptir.

8. r

R dinamik, dizi tabanlı, çok paradigmalı bir dildir. Nesne yönelimli, zorunlu, işlevsel, prosedürel ve yansıtıcı programlama paradigmalarını destekler. R'nin Veri Bilimciler ve geliştiriciler arasında popüler olmasının nedeni, istatistik ve veri görselleştirme kapasitesidir.

R, Linux, OS X ve Windows işletim sistemlerini destekler. Ayrıca, GNU paketleri ile birlikte gelir (ML uygulamaları için harika). R kullanarak ML algoritmaları oluşturmanın yanı sıra, R studio ile bunun için istatistiksel görselleştirmeler de tasarlayabilirsiniz. ML_for_Hackers, R'de Machine Learning ve Benchm-ml, R'de bazı mükemmel ML depolarıdır.

9. TypeScript

Tıpkı C++ ve Java gibi TypeScript de güçlü bir şekilde yazılmış, derlenmiş bir OOP dilidir. Microsoft, 2012'de JavaScript'e derlenmiş bir JavaScript üst kümesi olarak geliştirdi. GitHub'ın Octoverse raporuna göre TypeScript en hızlı büyüyen dillerden biri.

TypeScript, TypeScript ile yazılmış tarayıcı tabanlı bir Makine Öğrenimi kitaplığı olan Kalimdor aracılığıyla ML uygulamaları için kullanılıyor. Kalimdor doğrudan tarayıcılarda çalışabilir (Python's Scikit-Learn gibi). Guess.js ve machinelearn.js, TypeScript'in ilk iki ML deposudur.

10. ölçek

Scala , nesne yönelimli ve işlevsel programlama dillerinin özelliklerini birleştiren, tür güvenli bir JVM dilidir. Bu kombinasyon, Scala'yı son derece özlü ve mantıklı bir programlama dili yapan şeydir. Scala, çalışma zamanında JVM kullandığından Python'dan çok daha hızlı performans gösterir. Bu nedenle, Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi topluluklarında giderek daha popüler hale geliyor.

Scala'daki ilk iki ML kitaplığı Aerosolve ve BIDMach'tır .

Bunlar ML için en popüler on programlama dili olsa da, mevcut durumunuza en uygun dili seçmelisiniz. Örneğin, yeni başlayan biriyseniz, basit sözdizimi ve kolay öğrenme eğrisi nedeniyle Python açık bir seçim olacaktır. Ancak, geliştirme alanında biraz deneyiminiz varsa, bu dilleri deneyebilirsiniz - geliştirme ihtiyaçlarınıza en uygun olanı seçin. Son olarak, her birinin Makine Öğrenimi için benzersiz avantajları olduğunu unutmayın - bu nedenle bunları akıllıca kullanın!

Bir makine öğrenimi olmak ve bir sohbet robotunu eğitmeyi, bir aracıyı tic tac toe oynamak için nasıl eğiteceğinizi ve daha fazlasını öğrenmek istiyorsanız, Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında PG Diplomamıza göz atın.