Einführung in das maschinelle Lernen von Programmiersprachen
Maschinelles Lernen ist seit über einem Jahrzehnt auf dem Markt. Die meisten Unternehmen haben inzwischen Techniken des maschinellen Lernens angewendet, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und zu verbessern. Wenn Sie mit maschinellem Lernen noch nicht vertraut sind, werden Sie sich natürlich fragen, mit welcher Programmiersprache Sie beginnen sollten. Es gibt eine enorme Menge an Sprache, mit der Sie anfangen können, Ihren Algorithmus für maschinelles Lernen zu schreiben. Jeder von ihnen hat seine eigene Besonderheit und es ist gut, mehrere Programmiersprachen zu beherrschen, aber anstatt sich mit mehreren Sprachen zu überhäufen, können Sie einfach eine Programmiersprache auswählen, um zu beginnen und sich mehr auf die Konzepte zu konzentrieren. Werfen wir einen Blick auf die wenigen beliebten Programmiersprachen des maschinellen Lernens.
Top Programmiersprachen für maschinelles Lernen
Werfen wir einen Blick auf die wenigen gängigen Programmiersprachen des maschinellen Lernens:
1. Python
Derzeit die am schnellsten wachsende Sprache der Welt. Python wurde für Lesbarkeit und Benutzerfreundlichkeit entwickelt. Es verwendet die oops-Konzepte, kann aber auch als Skriptsprache verwendet werden. Es ist für die Verarbeitung natürlicher Sprache und für die Sentimentalanalyse vorzuziehen. Es enthält fast alle Pakete, die für maschinelles Lernen erforderlich sind. In der folgenden Tabelle finden Sie einige Beispiele für die Bibliothek für maschinelles Lernen:
| Aufgabe | Bibliothek |
| Compute Vision | OpenCV |
| Datenvorverarbeitung | Pandas |
| Allgemeines maschinelles Lernen | Scikit lernen, TensorFlow, Pytorch |
| Datenvisualisierung | Matplotlib |
| Internetanwendung | Django |
Zusammen mit diesen haben wir ein Jupyter-Notizbuch, das speziell für die Python-Programmierung entwickelt wurde, um die Ausgabe für jede Codezeile in Echtzeit zu überprüfen. Um Ihren eigenen Algorithmus von Grund auf neu zu entwickeln, können Sie die Matrix-Max-Bibliothek Numpy verwenden und Ihren eigenen Algorithmus für maschinelles Lernen erstellen. Python hat eine riesige offene Forum-Community wie Stack Overflow und GitHub. Google hat kürzlich einen hervorragenden kostenlosen Cloud-Service namens Google Colab entwickelt, mit dem Sie Ihr Netzwerk in Python von Grund auf neu aufbauen und trainieren können. Es kommt mit GPU und TPU, was Ihnen die Freiheit gibt, auch in einem System mit niedriger Konfiguration zu programmieren.
2. Java
Java ist eine universelle Programmiersprache, portabel und gehört zu den weltweit am häufigsten verwendeten Sprachen. Dies ist in dem Fall vorzuziehen, in dem unsere Anwendung Sicherheits- und Betrugserkennungsfunktionen enthalten soll. Angenommen, die Anwendung ist in Java erstellt, und wir möchten, dass ein kleiner Teil davon maschinelles Lernen verwendet. Dann ist es naheliegend, diesen Teil in Java zu implementieren, anstatt in eine andere Sprache zu wechseln. Es wird von den Menschen in der ML-Community aufgrund seiner Marktfähigkeit, Lesbarkeit, Wartungsfreundlichkeit, Sicherheit und vielen anderen Faktoren akzeptiert. Es bietet Open-Source-Bibliotheken, die im Bereich der KI einsatzbereit sind. Einige der in Java für die ML-Programmierung verwendeten maschinellen Lernbibliotheken sind:
| Bibliothek | Beschreibung |
| ADAMS | Steuerung des Datenflusses im Netzwerk |
| Deeplearning4j | Bieten Sie Unterstützung für Deep Learning-Algorithmen |
| ELKI | Data Mining |
| JSAT | Rahmen für den einfachen Einstieg in das maschinelle Lernen |
| HAMMER | Wird in Bereichen wie NLP, Clusteranalyse, Textklassifizierung usw. verwendet. |
3. Java Script
Eine der leistungsstärksten Web-Skriptsprachen. Wenn Sie eine Anwendung für maschinelles Lernen auf dem Client in einem Browser ausführen müssen, ist Javascript die beste Option. Ein Vorteil des maschinellen Lernens im Browser besteht darin, dass der Client keine zusätzliche Bibliothek installieren muss, um die Anwendung wie die anderen Sprachen zu verwenden. Google hat seine maschinelle Lernbibliothek für Javascript, dh Tensorflow.js, veröffentlicht. Mit dieser Bibliothek können Sie einen Algorithmus für maschinelles Lernen von Grund auf neu entwickeln. Die API kann verwendet werden, um Ihr Modell direkt im Browser zu erstellen und zu trainieren. Denken Sie daran, die Webanwendung auszuführen, die maschinelles Lernen für Ihre mobile Anwendung verwendet. Auf diese Weise können Sie den eingebauten Sensor der mobilen Daten nutzen und deren Daten zum Trainieren Ihrer Modelle verwenden. Einige der anderen populären Bibliotheken für maschinelles Lernen sind Brain.js, ConvNetJS, Webdnn, Synaptic usw.
4. C / C ++
Es ist eine der ältesten Sprachen, mit denen Hochleistungsanwendungen erstellt werden. Es bietet eine umfassende Kontrolle über die Systemressourcen und den Arbeitsspeicher, die hauptsächlich für die Entwicklung von Anwendungen auf einem eingebetteten System verwendet werden. Bei der Entwicklung von Spracherkennung, Robotern und Spielen ist C / C ++ die am häufigsten verwendete Sprache. Wenn Sie also eine Anwendung mit hoher Leistung haben möchten, ist dies eine gute Option.
5. R
Es handelt sich um eine Skriptsprache, mit der Daten verarbeitet und visualisiert werden können, die bei Algorithmen für maschinelles Lernen eine Schlüsselrolle spielen. R wird hauptsächlich in Wissenschaft und Forschung eingesetzt. Es ist leicht zu erlernen und zu implementieren und eine gute Möglichkeit, mit Ihren Daten zu arbeiten. Wenn Ihre Daten nicht gut sind, werden Sie nie ein gutes Ergebnis erhalten. R bietet eine benutzerfreundliche Datenanalyse und grafische Modelle. Ihre Domäne ist die Datenanalyse. Es wird in der statistischen Inferenz bevorzugt und hat ein aktives Support-Forum. R hat ein Paket entwickelt, mit dessen Hilfe die Vorhersagegenauigkeit verbessert werden kann. Einige Pakete von R sind Nnet, Caret, Rgl, Mgcv.
6. Matlab
Eine weitere einfach zu bedienende Programmiersprache für Anfänger bis Experten auf dem Gebiet des maschinellen Lernens ist MATLAB. Für die Schulung und Entwicklung von Modellen für ML oder DL sind im Vergleich zu den anderen Sprachen weniger Codes erforderlich. Es bietet Interoperabilität mit anderen Open-Source-Deep-Learning-Frameworks. Einer der größten Nachteile von MATLAB sind die Lizenzkosten. Die Kosten sind zu hoch und der Benutzer muss für jedes Modul bezahlen. Obwohl es breite und aktive Communities wie Stack Overflow, Mathworks, Github usw. gibt.
Jetzt müssen Sie eine Vorstellung von einigen der beliebtesten Sprachen haben, die beim maschinellen Lernen verwendet werden. Wenn wir von dem globalen Rang gesprochen haben, der auf der Verwendung basiert, befindet sich Python ganz oben auf dem Diagramm. Danach haben wir Javascript, C / C ++.
Fazit
Abschließend wird in diesem Artikel darauf hingewiesen, dass es wichtiger ist, die Konzepte des maschinellen Lernens als die Programmiersprache zu erlernen. Denn sobald Sie die Konzepte verstanden haben, können Sie basierend auf der Anwendung, die Sie entwickeln möchten, die am besten geeignete Programmiersprache auswählen.
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Dies ist eine Anleitung zum maschinellen Lernen von Programmiersprachen. Hier diskutieren wir die Top 6 Programmiersprachen des maschinellen Lernens im Detail. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -
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- Hyperparameter Maschinelles Lernen
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