Uvod u jezične programere strojnog učenja
Strojno učenje postoji na tržištu već više od deset godina. Većina tvrtki sada je usvojila tehnike strojnog učenja za izgradnju i poboljšanje svojih proizvoda i usluga. Ako ste novi u strojnom učenju, onda se očito pitate koji biste programski jezik trebali koristiti za početak. Za početak pisanja algoritma strojnog učenja postoji ogromna količina jezika. Svaki od njih ima svoje jedinstveno obilježje i dobro je poznavati više programskih jezika, ali umjesto da se preplavite sa više jezika, možete samo odabrati jedan programski jezik za početak i usredotočiti se više na koncepte. Pogledajmo nekoliko popularnih programskih jezika strojnog učenja.
Vrhunski programi strojnog učenja jezika
pogledajmo nekoliko najčešće korištenih popularnih programskih jezika strojnog učenja:
1. Python
Trenutno najbrže rastući jezik na svijetu. Python je stvoren za čitljivost i jednostavnost upotrebe. Koristi oops koncepte, ali može se koristiti i kao skriptni jezik. Poželjno je za obradu prirodnog jezika i sentimentalnu analizu. Ima gotovo sve pakete koji su potrebni za zadatke strojnog učenja. U donjoj tablici potražite nekoliko knjižnica strojnog učenja:
| Zadatak | Knjižnica |
| Izračunajte viziju | OpenCV |
| Predobrada podataka | pande |
| Strojno učenje opće namjene | Scikit learn, TensorFlow, pytorch |
| vizualizacija podataka | Matplotlib |
| Web aplikacija | django |
Uz ove, imamo i Jupyter-ovu bilježnicu koja je posebno izrađena za programiranje pythona kako bi se u stvarnom vremenu provjeravao izlaz svake linije koda. Da biste ispočetka razvili svoj vlastiti algoritam, možete koristiti matriks max biblioteke poznat kao numpy i izgraditi vlastiti algoritam strojnog učenja. Python ima ogromnu zajednicu otvorenih foruma poput prepuna snopa i GitHub-a. Google je nedavno došao do izvrsne besplatne usluge oblaka poznate kao google Colab koju možete koristiti za izgradnju i treniranje vaše mreže u pythonu od nule. Dolazi s GPU-om i TPU-om, koji vam pruža slobodu kodiranja i u sustavu s niskim konfiguracijama.
2. Java
Java je programski jezik opće namjene, prenosiv i jedan od najčešćih jezika koji se koristi u svijetu. Poželjno je u slučaju kada u našoj aplikaciji želimo imati sigurnost i otkrivanje prijevara. Pretpostavimo da je aplikacija izgrađena u javi i želimo da mali dio nje koristi strojno učenje, a onda je očito implementirati taj dio u javu, a ne ići na bilo koji drugi jezik. Prihvaćaju ga ljudi iz ML zajednice zbog prodajnosti, čitljivosti, lakoće održavanja, sigurnosti i mnogih drugih. Omogućuje knjižnice otvorenog koda koje su spremne za upotrebu u polju AI. Nekoliko knjižnica strojnog učenja koje se koriste u Java programu za ML programiranje su:
| Knjižnica | Opis |
| ADAMS | Za kontrolu protoka podataka u mreži |
| Deeplearning4j | Dajte podršku za algoritam dubokog učenja |
| ELKI | Iskopavanje podataka |
| JSAT | Okvir za lako započinjati s strojnim učenjem |
| MALJ | Koristi se na područjima kao što su NLP, analiza klastera, klasifikacija teksta itd. |
3. Java skripta
Jedan od najmoćnijih jezika skripta na webu. Ako trebate pokrenuti aplikaciju za strojno učenje na strani klijenta u pregledniku, tada je JavaScript najbolja opcija. Prednost strojnog učenja koja se izvodi u pregledniku je ta što klijent ne mora instalirati nikakvu dodatnu biblioteku za upotrebu aplikacije poput ostalih jezika. Google je objavio svoju biblioteku strojnog učenja za JavaScript, tj. Tensorflow.js, to vam pomaže razviti algoritam strojnog učenja od nule. API od njega može se koristiti za izradu i obuku vašeg modela u pregledniku. Razmislite o pokretanju web aplikacije koja koristi strojno učenje na vašoj mobilnoj aplikaciji, tako da možete iskoristiti ugrađeni senzor mobilnih podataka i koristiti njihove podatke za obuku svojih modela. Malo je ostalih popularnih knjižnica strojnog učenja: Brain.js, ConvNetJS, Webdnn, Synaptic, itd.
4. C / C ++
Jedan je od najstarijih jezika koji se koristi za stvaranje visoko performansi aplikacija. Omogućuje visoku razinu kontrole nad resursima sustava i memorije zbog kojih se njegova velika upotreba koristi u razvoju aplikacija na ugrađenom sustavu. U razvoju prepoznavanja govora, robot i igre široko korišten jezik je C / C ++. Dakle, ako želite imati aplikaciju s visokim performansama, ovo će biti dobra opcija.
5. R
To je skriptni jezik i dobro je rukovati i vizualizirati podatke koji igraju ključnu ulogu u algoritmima strojnog učenja. R se uglavnom koristi u akademiji i istraživanju. To je lako naučiti i implementirati, a dobra je opcija za rad s vašim podacima. Ako vaši podaci nisu dobri, nikada nećete dobiti dobar rezultat. R pruža korisničku analizu podataka i grafičke modele. Njegova je domena analiza podataka. Preferira se u statističkim zaključcima i ima aktivni forum za podršku. R dolazi s paketom koji pomaže u poboljšanju točnosti predviđanja. Nekoliko paketa R su Nnet, Caret, Rgl, Mgcv.
6. Matlab
Još jedan jednostavan za korištenje programski jezik za početnike i stručnjake na području strojnog učenja je MATLAB. Potrebna je manja linija kodova u usporedbi s drugim jezicima za obuku i razvoj modela za ML ili DL. Omogućuje interoperabilnost s drugim okvirima dubokog učenja otvorenog koda. Jedan od najvećih nedostataka MATLAB-a je njegov trošak Licence. Cijena je previsoka, a korisnik treba platiti za svaki modul. Iako ima široke i aktivne zajednice poput preljeva sloga, matematike, github itd.
Sada vam se sigurno čini ideja o nekoliko popularnih jezika koji se koriste u strojnom učenju. Ako smo govorili o globalnom rangu koji se temelji na upotrebi, onda je python na vrhu ljestvice nakon čega imamo javascript, C / C ++.
Zaključak
Završit ću ovaj članak riječima da je važnije naučiti koncepte strojnog učenja, a ne programski jezik. Jer kada jednom shvatite koncepte koji se temelje na aplikaciji koju želite razviti, možete odabrati najprikladniji programski jezik.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za jezične programere strojnog učenja. Ovdje ćemo detaljno razgovarati o prvih 6 programskih jezika za strojno učenje. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Java virtualni stroj
- Strojno učenje hiperparametara
- Strojno učenje podataka o znanosti
- Ispitivanje protokola