Johdatus koneoppimisen ohjelmointikieliin
Koneoppiminen on ollut markkinoilla jo yli kymmenen vuoden ajan. Suurin osa yrityksistä on nyt ottanut käyttöön koneoppimistekniikoita tuotteiden ja palveluiden rakentamiseksi ja parantamiseksi. Jos olet uusi koneoppimisessa, niin on selvää, että mietit, mitä ohjelmointikieltä sinun tulisi käyttää aluksi. Koneoppimisalgoritmin kirjoittamisen aloittaminen on valtava määrä kieltä. Jokaisella heistä on oma ainutlaatuinen ominaisuutensa ja on hyvä tietää useita ohjelmointikieliä, mutta sen sijaan, että ylenmääräinen monien kielten kanssa, voit valita yhden ohjelmointikielen aloittaaksesi ja keskittyäksesi enemmän käsitteisiin. Katsotaanpa muutamia suosittuja koneoppimisen ohjelmointikieliä.
Suosituimmat koneoppimiskielet
Katsotaanpa muutamia eniten käytettyjä koneoppimisen ohjelmointikieliä:
1. Python
Tällä hetkellä maailman nopeimmin kasvava kieli. Python on rakennettu luettavuutta ja helppokäyttöisyyttä varten. Se käyttää oho-käsitteitä, mutta sitä voidaan käyttää myös komentosarjojen kielenä. Se on parempi luonnollisen kielen käsittelyyn ja sentimentaaliseen analyysiin. Siinä on melkein kaikki paketit, joita tarvitaan koneoppimistehtäviin. Katso alla olevasta taulukosta muutama koneoppimiskirjasto:
| Tehtävä | Kirjasto |
| Laske visio | OpenCV |
| Tietojen esikäsittely | Panda |
| Yleiskäyttöinen koneoppiminen | Scikit oppia, TensorFlow, pytorch |
| datan visualisointi | Matplotlib |
| verkkosovellus | Django |
Näiden lisäksi meillä on Jupyter-muistikirja, joka on suunniteltu erityisesti python-ohjelmointiin kunkin koodirivin ulostulon tarkistamiseksi reaaliajassa. Voit kehittää omaa algoritmiasi tyhjästä, käyttämällä matriisin max -kirjastoa, joka tunnetaan nimellä numpy, ja rakentaa oma koneoppimisalgoritmi. Pythonilla on laaja avoin foorumiyhteisö, kuten pinon ylivuoto ja GitHub. Google keksi äskettäin erinomaisen ilmaisen pilvipalvelun, joka tunnetaan nimellä google Colab ja jonka avulla voit rakentaa ja kouluttaa verkkoasi pythonissa tyhjästä. Sen mukana tulee myös GPU ja TPU, mikä antaa sinulle vapauden koodata myös matalassa konfigurointijärjestelmässä.
2. Java
Java on yleiskäyttöinen ohjelmointikieli, kannettava ja yksi maailman yleisimmistä kielistä. Se on parempi, kun haluamme, että sovelluksissamme havaitaan turvallisuus ja petosten havaitseminen. Oletetaan, että sovellus on rakennettu Java-ohjelmaan ja haluamme pienen osan siitä käyttävän koneoppimista, joten on selvää, että toteutamme tämän osan Java-ohjelmaan sen sijaan, että siirrymme mihinkään muuhun kieleen. ML-yhteisön ihmiset hyväksyvät sen markkinoitavuuden, luettavuuden, ylläpidon helppouden, turvallisuuden ja monien muiden asioiden takia. Se tarjoaa avoimen lähdekoodin kirjastot, jotka ovat käyttövalmiita AI-kentässä. Muutamia Java-sovelluksissa ML-ohjelmointiin käytetyistä koneoppikirjastosta ovat:
| Kirjasto | Kuvaus |
| ADAMS | Verkon tiedonkulun hallitsemiseksi |
| Deeplearning4j | Tarjoa tukea syvän oppimisen algoritmille |
| Elki | Tietojen louhinta |
| JSAT | Kehys helposti aloitettavaksi koneoppimisella |
| NUIJA | Käytetään esimerkiksi NLP: ssä, klusterianalyysissä, tekstien luokittelussa jne. |
3. Java-komentosarja
Yksi tehokkaimmista verkkoskriptekieleistä. Jos joudut suorittamaan koneoppimissovelluksen asiakaspuolella selaimessa, javascript on paras vaihtoehto. Selaimessa suoritetun koneoppimisen etuna on, että asiakkaan ei tarvitse asentaa ylimääräisiä kirjastoja sovelluksen käyttämiseksi kuten muiden kielten. Google julkaisi koneoppimiskirjastonsa javascriptille eli Tensorflow.js, se auttaa sinua kehittämään koneoppimisalgoritmin tyhjästä. Sen sovellusliittymää voidaan käyttää mallin luomiseen ja kouluttamiseen suoraan selaimessa. Ajattele ajaa web-sovellusta, joka käyttää koneoppimista mobiilisovelluksessasi. Näin voit hyödyntää mobiilidatan sisäänrakennettua anturia ja käyttää heidän tietojaan mallien kouluttamiseen. Muita suosittuja koneoppimiskirjastoja ovat Brain.js, ConvNetJS, Webdnn, Synaptic jne.
4. C / C ++
Se on yksi vanhimmista kielistä, jota käytetään korkean suorituskyvyn sovellusten luomiseen. Se tarjoaa järjestelmän resurssien ja muistin korkean tason hallinnan, minkä vuoksi sen pääasiallinen käyttö on sulautettujen järjestelmien sovellusten kehittämisessä. Puhetunnistuksen, robotin ja pelien kehittämisessä laajalti käytetty kieli on C / C ++. Joten jos haluat saada sovelluksen, jolla on korkea suorituskyky, tämä on hyvä vaihtoehto.
5. R
Se on skriptikieli ja on hyvä käsitellä ja visualisoida tietoja, joilla on avainrooli koneoppimisalgoritmeissa. R: tä käytetään pääasiassa yliopistoissa ja tutkimuksessa. Se on helppo oppia ja toteuttaa, ja se on hyvä vaihtoehto työskennellä tietosi kanssa. Jos tietosi eivät ole hyviä, et koskaan saa hyvää tulosta. R tarjoaa käyttäjäystävällisen data-analyysin ja graafiset mallit. Sen toimialue on data-analyysi. Se on edullinen tilastollisessa päätelmässä ja sillä on aktiivinen tukifoorumi. R keksii paketin, joka auttaa parantamaan ennusteiden tarkkuutta. Muutama paketti R: tä ovat Nnet, Caret, Rgl, Mgcv.
6. Matlab
Toinen helppokäyttöinen ohjelmointikieli aloittelijoille koneoppimisen asiantuntijalle on MATLAB. ML- tai DL-mallien kouluttamiseen ja kehittämiseen tarvitaan vähemmän koodiriviä kuin muissa kielissä. Se tarjoaa yhteentoimivuuden muiden avoimen lähdekoodin syvän oppimisen puitteiden kanssa. Yksi MATLABin suurimmista haitoista on lisenssikustannukset. Hinta on liian korkea, ja käyttäjän on maksettava jokaisesta moduulista. Vaikka sillä on laajoja ja aktiivisia yhteisöjä, kuten pinon ylivuoto, matematiikka, github jne.
Nyt sinulla on oltava idea muutamasta koneoppinnassa käytetystä suositusta kielestä. Näistä, jos puhuimme käytön perusteella globaalista sijoituksesta, python on kaavion päällä, jonka jälkeen meillä on javascript, C / C ++.
johtopäätös
Lopuksi tämän artikkelin sanomalla, että on tärkeämpää oppia koneoppimisen käsitteet kuin ohjelmointikieli. Koska kun olet käsitellyt käsitteet, voit sitten kehittää haluamasi sovelluksen perusteella valita sopivimman ohjelmointikielen.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas koneoppimisen ohjelmointikieliin. Tässä keskustellaan yksityiskohtaisesti kuudesta parhaasta koneoppimisohjelmointikielestä. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Java-virtuaalikone
- Hyperparametrinen koneoppiminen
- Data Science Machine Learning
- Protokollan testaus