Bevezetés a gépi tanulási programozási nyelvekbe
A gépi tanulás már több mint egy évtizede létezik a piacon. A vállalatok többsége ma már gépi tanulási technikákat alkalmazott termékek és szolgáltatások fejlesztésére és fejlesztésére. Ha még nem ismeri a gépi tanulást, akkor nyilvánvaló, hogy azon tűnődni fog, vajon melyik programozási nyelvet kell kezdenie. Nagyon sok nyelv áll rendelkezésre a gépi tanulási algoritmus megírásához. Mindegyiknek megvan a saját egyedi jellemzője, és jó, ha több programozási nyelvet is ismer, de ahelyett, hogy több nyelvet megtámadna magának, akkor csak kiválaszthat egy programozási nyelvet, hogy elinduljon, és jobban odafigyeljen a koncepciókra. Vessen egy pillantást a gépi tanulás néhány népszerű programozási nyelvére.
A legnépszerűbb gépi tanulási programozási nyelvek
nézzük meg a gépi tanulás néhány leggyakrabban használt programozási nyelvét:
1. Python
Jelenleg a világ leggyorsabban növekvő nyelve. A Python az olvashatóság és a könnyű használat érdekében épült. Az Oops fogalmakat használja, de szkriptnyelvként is használható. Előnyösebb a természetes nyelv feldolgozása és az érzelmi elemzés. Szinte az összes csomagot tartalmazza, amelyek a gépi tanulási feladatokhoz szükségesek. Ellenőrizze az alábbi táblázatot néhány gépi tanulási könyvtár közül:
| Feladat | Könyvtár |
| Compute Vision | OpenCV |
| Az adatok előfeldolgozása | pandák |
| Általános célú gépi tanulás | Scikit tanulni, TensorFlow, pytorch |
| adatmegjelenítés | Matplotlib |
| webalkalmazás | django |
Ezek mellett van egy Jupyter notebookunk is, amelyet kifejezetten a python programozáshoz készítünk, hogy valós időben ellenőrizzük az egyes kódsorok kimenetet. A saját algoritmusának a semmiből történő kidolgozása érdekében használhatja a számtelen néven ismert mátrix max könyvtárat, és felépítheti saját gépi tanulási algoritmusát. A Python hatalmas, nyitott fórum-közösséggel rendelkezik, mint például a stack overflow és a GitHub. A Google a közelmúltban jött létre egy kiváló, ingyenes google Colab néven ismert felhőalapú szolgáltatással, amelyet felhasználhat hálózatának a nulláról történő felépítésére és képzésére. A GPU-val és a TPU-val is jön, amely megadja a szabadságot a kódoláshoz egy alacsony konfigurációs rendszerben is.
2. Java
A Java egy általános célú programozási nyelv, hordozható és a világon leggyakrabban használt nyelv. Előnyösebb, ha biztonságunkat és csalások észlelését szeretnénk alkalmazni. Tegyük fel, hogy az alkalmazás Java-ba van beépítve, és azt szeretnénk, hogy egy kis része gépi tanulást használjon, akkor nyilvánvaló, hogy ezt a részt Java-ban hajtjuk végre, nem pedig bármely más nyelvre folytatjuk. Az ML közösség emberei elfogadják a forgalomképesség, az olvashatóság, a könnyű karbantartás, a biztonság és még sok más miatt. Nyílt forráskódú könyvtárakat biztosít, amelyek készen állnak az AI területén történő felhasználásra. A Java-ban az ML programozáshoz használt gépi tanulási könyvtárnak kevés a következő:
| Könyvtár | Leírás |
| ADAMS | Az adatáramlás szabályozása a hálózaton |
| Deeplearning4j | Támogassa a mély tanulási algoritmust |
| Elki | Adatbányászat |
| JSAT | A gépi tanulással kezdődő keret |
| KALAPÁCS | Olyan területeken használják, mint NLP, klaszteranalízis, szöveges osztályozás stb. |
3. Java Script
Az egyik legerősebb webes szkriptnyelv. Ha gépi tanulási alkalmazást kell futtatnia egy böngésző kliens oldalán, akkor a javascript a legjobb megoldás. A böngészőn futó gépi tanulás előnye, hogy az ügyfélnek nem kell telepítenie további könyvtárat az alkalmazás használatához, mint a többi nyelv. A Google kiadta gépi tanulási könyvtárát javascript-hez, azaz a Tensorflow.js-hez. Ez segíti a gépi tanulási algoritmus kidolgozását a semmiből. Ennek API-ja felhasználható a modell közvetlenül a böngészőben történő felépítésére és kiképzésére. Gondoljon egy olyan mobilalkalmazás futtatására, amely a gépi tanulást használja a mobilalkalmazáson, és ezzel kihasználhatja a mobil adatok beépített érzékelőjét, és ezek adatait felhasználhatja modelleinek kiképzésére. A népszerű gépi tanulási könyvtárak közül kevés a Brain.js, a ConvNetJS, a Webdnn, a Synaptic stb.
4. C / C ++
Ez az egyik legrégebbi nyelv, amelyet nagy teljesítményű alkalmazások létrehozására használtak. Magas szintű vezérlést biztosít a rendszer erőforrásai és a memória felett, amelynek fő felhasználása a beágyazott rendszerek alkalmazásának fejlesztésében rejlik. A beszédfelismerés, a robot és a játékok fejlesztése során a C / C ++ nyelv általánosan használt nyelv. Tehát ha nagy teljesítményű alkalmazást szeretne, akkor ez jó lehetőség.
5. R
Ez egy szkriptnyelv, és jó az adatok kezelésére és megjelenítésére, amelyek kulcsszerepet játszanak a gépi tanulási algoritmusokban. Az R-t főként a tudósok és a kutatás területén használják. Könnyen megtanulható és megvalósítható, és jó lehetőség az adatokkal való együttműködésre. Ha az adatai nem megfelelőek, soha nem lesz jó eredmény. Az R felhasználóbarát adatelemzést és grafikus modelleket biztosít. Tulajdonsága az adatelemzés. Ez a statisztikai következtetéseknél előnyösebb, és aktív támogatási fórummal rendelkezik. R jön a csomaggal, amely elősegíti az előrejelzés pontosságának javítását. Néhány R csomag: Nnet, Caret, Rgl, Mgcv.
6. Matlab
A MATLAB egy másik, könnyen kezelhető programozási nyelv kezdő kezdő szakemberek számára a gépi tanulás területén. Az ML vagy DL modellek kiképzéséhez és fejlesztéséhez a többi nyelvhez képest kevesebb kódsor kerül. Interoperabilitást biztosít más nyílt forrású mélyreható tanulási keretrendszerekkel. A MATLAB egyik legnagyobb hátránya a licenc költsége. Túl magas a költsége, és a felhasználónak fizetnie kell minden modulért. Bár széles és aktív közösségekkel rendelkezik, mint pl. Verem túlcsordulás, matematikai művek, github stb.
Most már elképzelést kell kapnia a gépi tanulásban használt néhány népszerű nyelvről. Ezek közül, ha a felhasználáson alapuló globális rangról beszéltünk, akkor a diagram tetején a python van, utána javascript, C / C ++ van.
Következtetés
Befejezi ezt a cikket azzal, hogy kijelenti, hogy sokkal fontosabb a gépi tanulás fogalmainak megismerése, mint a programozási nyelv. Mert miután megértette a koncepciókat, akkor a fejlesztni kívánt alkalmazás alapján kiválaszthatja a legmegfelelőbb programozási nyelvet.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a gépi tanulási programozási nyelvekhez. Itt részletesen tárgyaljuk a 6 legnépszerűbb gépi tanulási programozási nyelvet. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Java virtuális gép
- Hiperparaméter gépi tanulás
- Adattudományi gépi tanulás
- Protokoll tesztelés