Языки программирования для машинного обучения

Если вы новичок в машинном обучении, возможно, вы подумали, какой язык программирования мне следует изучать? В настоящее время разные люди работают с разными языками программирования, но какой из этих популярных языков программирования высокого уровня является лучшим для машинного обучения?

Машинное обучение является одной из самых быстрорастущих областей, в которой наблюдается экспоненциальный рост в техническом мире. Не существует лучшего языка для машинного обучения, это зависит от того, что вы хотите построить. Чтобы работать в этой области, вам просто нужно хорошо выучить только один конкретный язык программирования, исходя из вашего собственного желания, требований проекта и пристрастий. Просто изучите некоторые из этих наиболее часто используемых языков и выберите один из ваших вариантов, вам не нужно принимать чьи-либо рекомендации.

1. Python

Python опережает все остальные языки, причем более 60% разработчиков машинного обучения используют его и отдают предпочтение его развитию, потому что Python прост в изучении. Масштабируемый и открытый исходный код. В Python есть много отличных пакетов визуализации и полезных базовых библиотек, таких как Numpy, scipy, pandas, matplotlib, seaborn, sklearn, которые действительно упрощают вашу работу и расширяют возможности машин для обучения.
 

Numpy: Numeric Python или Numpy - это библиотека линейной алгебры для Python с мощными структурами данных для эффективного вычисления многомерных массивов и матриц.

Pandas: это самая популярная библиотека Python, которая обеспечивает высоко оптимизированную производительность для анализа данных.

Matplotlib: это популярная библиотека для построения графиков Python, используемая для создания базовых графиков, таких как линейные диаграммы, гистограммы и многое другое.

Seaborn: предоставляет высокоуровневый интерфейс для создания привлекательных графиков

Sci-kit Learn: он используется для интеллектуального анализа данных и анализа данных, который реализует широкий спектр алгоритмов машинного обучения, таких как алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации, включая машины опорных векторов, повышение градиента, k-средних.

Данные библиотеки мы рассматриваем на наших курсах по Python. 

2. Java

Этот язык программирования является «мастером на все руки» и продолжает доминировать и в индустрии ML. Java предоставляет множество хороших сред, таких как Weka, Knime, RapidMiner, Elka, которые используются для выполнения задач машинного обучения с использованием графических пользовательских интерфейсов.

Weka: Это бесплатная, переносимая библиотека, которая в основном используется для интеллектуального анализа данных и прогнозного моделирования и лучше всего используется для алгоритмов машинного обучения. Он прост в использовании с графическим интерфейсом и поддерживает несколько стандартных задач интеллектуального анализа данных, включая предварительную обработку данных, классификацию, кластеризацию и выбор функций.

JavaML: API Java с простыми и удобными интерфейсами для реализации набора алгоритмов машинного обучения и интеллектуального анализа данных в Java с четко написанной и должным образом документированной реализацией алгоритмов.

Deeplearning4j: это инновационная распределенная библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом, которая обеспечивает вычислительную среду с широкой поддержкой алгоритмов машинного обучения. Эта библиотека чрезвычайно полезна для определения шаблонов, настроений, звука и текста и разработана специально для бизнес-сред.

ELKI: Это уникальная среда интеллектуального анализа данных с открытым исходным кодом, которая в основном сосредоточена на независимой оценке алгоритмов интеллектуального анализа данных и управлении данными, а также на неконтролируемых методах. Он также допускает произвольные типы данных, форматы файлов или меры расстояния.

Изучи Java вместе с Decode.

3. C ++

Сверхбыстрый язык программирования C ++ также очень популярен в области машинного обучения. Этот мощный язык поддерживается большинством платформ машинного обучения. Если у вас есть хорошие практические знания по C ++, то неплохо бы изучить машинное обучение с использованием C ++. C ++ намного эффективнее по сравнению с большинством языков программирования. Многие мощные библиотеки, такие как TensorFlow и Torch, реализованы на языке программирования C ++, поэтому машинное обучение и C ++ - действительно отличное сочетание.
 

TensoFlow: TensorFlow от Google с открытым исходным кодом используется для выполнения численных вычислений на любом процессоре или графическом процессоре с использованием графиков потоков данных и принятия решений с использованием любой получаемой информации.

Torch: библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, которая облегчает научную и числовую работу, предоставляя большое количество алгоритмов. это облегчает и повышает эффективность и скорость.

mlpack: сверхбыстрая, гибкая библиотека машинного обучения, которая обеспечивает быструю и расширяемую реализацию передовых алгоритмов машинного обучения с использованием классов C ++, которые могут быть интегрированы в более масштабные решения для машинного обучения

Хочешь изучить C++ с нуля? Тогда тебе стоит записаться на наши курсы программирования на C++.

4. R

R - очень популярный язык программирования для статистических вычислений, анализа и визуализации в машинном обучении. Это идеальный графический язык для изучения статистических данных с помощью графиков, широко используемых профессионалами в Facebook, Google и т. Д. Хотя R является наиболее предпочтительным в биоинженерии и биомедицинской статистике, он также популярен при внедрении машинного обучения, такого как регрессия, классификация, и формирование дерева решений.
 

xgboost: он используется для реализации инфраструктуры повышения градиента и популярен благодаря своей производительности и скорости. Он поддерживает различные целевые функции, такие как регрессия, классификация и ранжирование, и является расширяемым, чтобы вы могли легко определять свои собственные цели.

mlr: это расширяемая структура для задач классификации, регрессии и кластеризации, имеющая простой механизм расширения посредством наследования s3.

PARTY: этот пакет используется для рекурсивного разбиения. Этот пакет используется для построения деревьев решений на основе алгоритма условного вывода. Этот пакет также широко, что сокращает время обучения и уклон.

CARET: этот пакет разработан для объединения моделей обучения и прогнозирования для нескольких различных алгоритмов для конкретной бизнес-задачи и помогает выбрать лучший алгоритм машинного обучения.

5. Javascript

Это один из наиболее широко используемых высокоуровневых и динамически типизированных языков, который является гибким и мультипарадигмальным. Javascript также настолько популярен в ML, что такие громкие проекты, как Google Tensorflow.js, основаны на JavaScript. Если вы мастер Javascript, то буквально вы можете делать все, от полного стека до машинного обучения и НЛП.

Brain.js: Это ускоренная на графическом процессоре, легко интегрируемая нейронная сеть в JavaScript, которая используется с Node.js в браузере и предоставляет несколько реализаций нейронной сети, чтобы научиться хорошо выполнять разные задачи. Он настолько прост в использовании, что вам не нужно подробно разбираться с нейронными сетями, чтобы работать с этим.

Tensorflow.js: это популярная библиотека для машинного обучения на JavaScript. Вы можете создавать и обучать модели непосредственно в JavaScript с помощью гибких API, и практически любые проблемы в машинном обучении можно решить с помощью Tensorflow.js. Вы также можете переобучить существующие модели ML, используя ваши собственные данные.

machinelearn.js: это спаситель Javascript, который заменяет библиотеку Python ScikitLearn. Он обеспечивает кластеризацию, декомпозицию, модели извлечения функций и утилиты для обучения под наблюдением и без него.

face-api.js: готовые к использованию API-интерфейсы, которые включают в себя реализации хорошо известных моделей распознавания и распознавания лиц, которые предварительно обучены широкому спектру наборов данных. Это дает вам возможность напрямую подключаться к любой среде Node.js и браузеру. Благодаря своей легкости эта библиотека может быть использована в мобильных и веб-браузерах без проблем.

JavaScript очень популярный язык. Поэтому мы думаем тебе стоит записаться на наш курс PureJS.

Среди этих языков программирования Python остается самым популярным в области ML. Хотя такие языки, как JavaScript или R, являются восходящими звездами, возможно, они могут достичь вершины. Так что это хорошая рекомендация для выбора языка.