Увод у језике програмирања машинског учења
Машинско учење постоји на тржишту већ више од једне деценије. Већина компанија сада је усвојила технике машинског учења за изградњу и унапређење својих производа и услуга. Ако сте нови у машинском учењу, очигледно је да ћете се запитати који програмски језик бисте требали користити за почетак. Постоји огромна количина језика за почетак писања алгоритма машинског учења. Сваки од њих има своју јединствену карактеристику и добро је познавати више програмских језика, али уместо да се преплављујете са више језика можете једноставно одабрати један програмски језик да бисте се почели и више фокусирати на концепте. Погледајмо неколико популарних програмских језика машинског учења.
Врхунски језици програмирања машинског учења
погледајмо неколико најчешће коришћених програмских језика машинског учења:
1. Питхон
Тренутно најбрже растући језик на свету. Питхон је направљен за читљивост и једноставност употребе. Користи оопс концепте, али се може користити и као скриптни језик. Пожељно је за обраду природног језика и сентименталну анализу. Има скоро све пакете који су потребни за обављање задатака машинског учења. У табели испод потражите неколико библиотека за машинско учење:
| Задатак | Библиотека |
| Цомпуте Висион | ОпенЦВ |
| Предобрада података | Панде |
| Машинско учење опште намене | Сцикит леарн, ТенсорФлов, питорцх |
| визуализација података | Матплотлиб |
| веб апликација | дјанго |
Поред њих, имамо и Јупитер-ову свеску која је специјално направљена за програмирање питхона како би се у реалном времену проверавао излаз за сваку линију кода. Да бисте развили властити алгоритам од нуле, можете користити матрикс мак библиотеке познат као нумпи и изградити властити алгоритам машинског учења. Питхон има огромну заједницу отворених форума као што су оверфлов кару и ГитХуб. Гоогле је недавно представио одличну бесплатну услугу облака познату као гоогле Цолаб коју можете користити за изградњу и тренирање ваше мреже у питхону од почетка. Такође долази са ГПУ-ом и ТПУ-ом, што вам пружа и слободу да кодујете и у лов цонфиг систему.
2. Јава
Јава је програмски језик опште намене, преносив и један од најчешћих језика који се користи у свету. Пожељно је у случају када желимо да имамо безбедност и откривање преваре у нашој апликацији. Претпоставимо да је апликација изграђена у јави и желимо да мали део ње користи машинско учење, а онда је очигледно имплементирати тај део у јаву, а не прећи на било који други језик. Прихватају га људи из МЛ заједнице због чињенице марљивости, читљивости, лакоће одржавања, сигурности и многих других. Омогућава библиотеке отвореног кода које су спремне за употребу у пољу АИ. Мало од библиотеке машинског учења која се користи у Јави за МЛ програмирање су:
| Библиотека | Опис |
| АДАМС | За контролу протока података у мрежи |
| Дееплеарнинг4ј | Омогућите подршку алгоритму дубоког учења |
| ЕЛКИ | Претрага података |
| ЈСАТ | Оквир за лако започињање машинским учењем |
| МАЛЛЕТ | Користи се у областима као што су НЛП, анализа кластера, класификација текста итд. |
3. Јава Сцрипт
Један од најмоћнијих језика скрипта за веб. Ако требате покренути апликацију за машинско учење на страни клијента у претраживачу, тада је ЈаваСцрипт најбоља опција. Предност машинског учења која се изводи на претраживачу је та што клијент не мора да инсталира никакву додатну библиотеку за употребу апликације као и други језици. Гоогле је објавио своју библиотеку машинског учења за ЈаваСцрипт, тј. Тенсорфлов.јс, он вам помаже да развијете алгоритам машинског учења од нуле. АПИ од њега може се користити за директно прављење и обуку вашег модела у прегледачу. Размислите о покретању веб апликације која користи машинско учење на вашој мобилној апликацији, тако да можете искористити уграђени сензор мобилних података и користити њихове податке за обуку својих модела. Мало је других популарних библиотека за машинско учење: Браин.јс, ЦонвНетЈС, Вебднн, Синаптиц, итд.
4. Ц / Ц ++
То је један од најстаријих језика који се користи за креирање апликација високих перформанси. Омогућава високу разину контроле над системским ресурсима и меморијом због којих се његова велика употреба користи у развоју апликација на уграђеном систему. У развоју препознавања говора, робота и игара широко коришћени језик је Ц / Ц ++. Дакле, ако желите имати апликацију са високим перформансама, ово ће бити добра опција.
5. Р
То је скриптни језик и добро је руковати и визуализовати податке који играју кључну улогу у алгоритмима машинског учења. Р се углавном користи у академији и истраживању. То је лако научити и имплементирати и добра је опција за рад са вашим подацима. Ако ваши подаци нису добри, никада нећете добити добар резултат. Р пружа анализу података и графичке моделе прилагођене корисницима. Његова домена је анализа података. Преферира се у статистичким закључцима и има активни форум подршке. Р долази са пакетом који помаже у побољшању тачности предвиђања. Неколико пакета Р су Ннет, Царет, Ргл, Мгцв.
6. Матлаб
Још један једноставан програмски језик за почетнике или експерте у области машинског учења је МАТЛАБ. Потребна је мања линија кодова у поређењу с другим језицима за обуку и развој модела за МЛ или ДЛ. Омогућује интероперабилност са другим оквирима дубоког учења отвореног кода. Један од највећих недостатака МАТЛАБ-а је трошак лиценце. Цена је превисока и корисник треба да плати за сваки модул. Иако има широке и активне заједнице као што су преливање слога, математика, гитхуб итд.
Сада вероватно имате идеју о неколико популарних језика који се користе у машинском учењу. Ако смо говорили о глобалном рангу заснованом на употреби, онда је питхон на врху табеле након чега имамо јавасцрипт, Ц / Ц ++.
Закључак
Закључићу овај чланак рекавши да је важније научити концепте машинског учења, а не програмски језик. Јер када једном схватите концепте, а затим на основу апликације коју желите развити, можете одабрати најприкладнији програмски језик.
Препоручени чланци
Ово је водич за језичке програмере машинског учења. Овде ћемо детаљно разговарати о најбољих 6 програмских језика за машинско учење. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Јава Виртуал Мацхине
- Машинско учење хиперпараметра
- Дата Сциенце Мацхине Леарнинг
- Тестирање протокола