Sissejuhatus masinõppe programmeerimiskeeltesse

Masinõpe on turul juba üle kümne aasta. Enamik ettevõtteid on nüüd oma toodete ja teenuste väljatöötamiseks ja parendamiseks võtnud kasutusele masinõppe tehnikad. Kui olete masinõppega tegelenud, siis on ilmne, et mõtlete, millist programmeerimiskeelt peaksite alustama. Masinaõppe algoritmi kirjutamiseks on teil tohutult palju keelt. Igal neist on oma ainulaadne funktsioon ja on hea teada mitut programmeerimiskeelt, kuid selle asemel, et ennast mitme keelega üle koormata, võite valida ka ühe programmeerimiskeele, et alustada ja keskenduda rohkem mõistetele. Vaatame väheseid masinõppe programmeerimiskeeli.

Parimad masinõppe programmeerimiskeeled

heidame pilgu masinaõppe kõige populaarsemale populaarsemale programmeerimiskeelele:

1. Python

Praegu maailma kõige kiiremini kasvav keel. Python ehitati loetavuse ja kasutusmugavuse huvides. See kasutab ohoo mõisteid, kuid seda saab kasutada ka skriptikeelena. Eelistatakse loomuliku keele töötlemist ja sentimentaalset analüüsi. Sellel on peaaegu kõik paketid, mida masinõppe ülesannete jaoks vaja on. Allolevast tabelist leiate mõned masinõppekogudest:

ÜlesanneRaamatukogu
Arvuta nägemineOpenCV
Andmete eeltöötlusPandad
Üldotstarbeline masinõpeScikit õppima, TensorFlow, pytorch
andmete visualiseerimineMatplotlib
Veebirakendusdjango

Nendega koos on meil Jupyteri sülearvuti, mis on spetsiaalselt ette nähtud pythoni programmeerimiseks, et kontrollida iga koodirea väljundit reaalajas. Enda algoritmi väljatöötamiseks nullist võite kasutada maatriksi max teeki, mida tuntakse tuimaks, ja luua oma masinõppe algoritm. Pythonil on lai avatud foorumikogukond, näiteks virnade ületäitumine ja GitHub. Google tuli hiljuti välja suurepärase tasuta pilveteenusega, mida tuntakse google Colabina ja mida saate kasutada võrgu loomiseks ja koolitamiseks nullist. Kaasas GPU ja TPU, mis annab teile vabaduse ka madala konfiguratsiooniga süsteemis koodide sisestamiseks.

2. Java

Java on üldotstarbeline programmeerimiskeel, kaasaskantav ja üks levinumaid keeli, mida maailmas kasutatakse. See on eelistatav juhul, kui soovime, et meie rakenduses oleks turvalisus ja pettuste tuvastamine. Oletame, et rakendus on sisse ehitatud javasse ja me tahame, et väike osa sellest kasutaks masinõpet, siis on ilmselge, et see osa rakendatakse javasse, selle asemel et minna mõnda teise keelde. ML-i kogukonna inimesed aktsepteerivad seda turustatavuse, loetavuse, hooldamise lihtsuse, turvalisuse ja paljude teiste tõttu. See pakub avatud lähtekoodiga raamatukogusid, mis on AI valdkonnas kasutamiseks valmis. ML-i programmeerimisel Java-s kasutatavate masinõppekogudest on vähe:

RaamatukoguKirjeldus
ADAMSAndmevoo juhtimiseks võrgus
Deeplearning4jPakkuda tuge süvaõppe algoritmile
ELKIAndmete kaevandamine
JSATRaamistik masinõppe hõlpsaks alustamiseks
MALLETKasutatakse sellistes valdkondades nagu NLP, klastrianalüüs, teksti klassifitseerimine jne.

3. Java skript

Üks võimsamaid veebiskriptikeeli. Kui teil on vaja brauseris kliendi poolel käivitada masinõppe rakendus, siis on JavaScripti parim valik. Brauseris töötava masinõppe eeliseks on see, et klient ei pea rakenduse kasutamiseks nagu teised keeled installima täiendavat teeki. Google andis välja oma masinaõppe raamatukogu javascripti jaoks, st Tensorflow.js, see aitab teil masinõppe algoritmi nullist välja töötada. Selle API-liidet saab kasutada mudeli brauseris otse üles ehitamiseks ja koolitamiseks. Mõelge oma mobiilirakenduses masinaõpet kasutava veebirakenduse käitamisele. Nii saate kasutada mobiilse andmeside sisseehitatud andurit ja kasutada nende andmeid oma mudelite koolitamiseks. Vähesed muud populaarsed masinõppe teegid on Brain.js, ConvNetJS, Webdnn, Synaptic jne.

4. C / C ++

See on üks vanimaid keeli, mida kasutatakse suure jõudlusega rakenduste loomisel. See pakub süsteemiressursside ja mälu kõrgetasemelist kontrolli, mille tõttu seda kasutatakse peamiselt manustatud süsteemi rakenduste arendamisel. Kõnetuvastuse, roboti ja mängude arendamisel on laialdaselt kasutatav keel C / C ++. Nii et kui soovite saada suure jõudlusega rakendust, on see hea valik.

5. R

See on skriptikeel ning on hea andmete töötlemiseks ja visualiseerimiseks, millel on masinõppe algoritmides võtmeroll. R kasutatakse peamiselt akadeemilistes ringkondades ja teadustöös. Seda on lihtne õppida ja rakendada ning see on hea võimalus oma andmetega töötamiseks. Kui teie andmed pole head, ei saa te kunagi head tulemust. R pakub kasutajasõbralikku andmeanalüüsi ja graafilisi mudeleid. Selle valdkond on andmete analüüs. Seda eelistatakse statistilistes järeldustes ja sellel on aktiivne tugifoorum. R tuleb välja paketiga, mis aitab ennustamise täpsust parandada. Mõni R pakend on Nnet, Caret, Rgl, Mgcv.

6. Matlab

Teine hõlpsasti kasutatav programmeerimiskeel algajatele ja masinaõppe asjatundjatele on MATLAB. ML või DL mudelite koolitamiseks ja arendamiseks kulub teiste keeltega võrreldes vähem koodirida. See pakub koostalitlusvõimet teiste avatud lähtekoodiga süvaõppe raamistikega. MATLABi üks suurimaid puudusi on litsentsi maksumus. Maksumus on liiga kõrge ja kasutaja peab iga mooduli eest maksma. Kuigi sellel on laiad ja aktiivsed kogukonnad, näiteks virnade ülevool, matemaatikatööd, github jne.

Nüüd peab teil olema idee mõnedest masinaõppes kasutatavatest populaarsetest keeltest. Neist, kui me rääkisime globaalsest asetusest, mis põhineb kasutamisel, on python edetabeli kohal, pärast mida on meil javascript, C / C ++.

Järeldus

Selle artikli lõpetuseks öeldakse, et olulisem on õppida masinõppe mõisteid, mitte programmeerimiskeelt. Kuna kui olete mõistetest aru saanud, saate rakenduse põhjal, mida soovite arendada, valida kõige sobivama programmeerimiskeele.

Soovitatavad artiklid

See on masinõppe programmeerimiskeelte juhend. Siin käsitleme üksikasjalikult kuut parimat masinõppe programmeerimiskeelt. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -

  1. Java virtuaalmasin
  2. Hüperparameetri masinõpe
  3. Andmeteaduse masinõpe
  4. Protokolli testimine

Kategooria:

Suured andmed