Introduzione ai linguaggi di programmazione dell'apprendimento automatico
L'apprendimento automatico è presente sul mercato da oltre un decennio. La maggior parte delle aziende ha ora adottato tecniche di apprendimento automatico per costruire e migliorare i propri prodotti e servizi. Se non hai familiarità con l'apprendimento automatico, è ovvio che ti starai chiedendo con quale linguaggio di programmazione dovresti iniziare. C'è un'enorme quantità di linguaggio per iniziare a scrivere l'algoritmo di apprendimento automatico. Ognuno di essi ha una sua caratteristica unica ed è bello conoscere più linguaggi di programmazione, ma invece di sopraffarti con più lingue puoi semplicemente scegliere un linguaggio di programmazione per iniziare e concentrarti maggiormente sui concetti. Diamo un'occhiata ai pochi popolari linguaggi di programmazione dell'apprendimento automatico.
Principali linguaggi di programmazione per l'apprendimento automatico
diamo un'occhiata ai pochi linguaggi di programmazione di apprendimento automatico più utilizzati:
1. Python
Attualmente la lingua in più rapida crescita al mondo. Python è stato creato per essere leggibile e facile da usare. Utilizza i concetti di oops ma può essere utilizzato anche come linguaggio di scripting. È preferibile per l'elaborazione del linguaggio naturale e l'analisi sentimentale. Ha quasi tutti i pacchetti necessari per le attività di apprendimento automatico. Controlla la tabella seguente per alcune delle librerie di apprendimento automatico:
| Compito | Biblioteca |
| Compute Vision | OpenCV |
| Pre-elaborazione dei dati | Pandas |
| Apprendimento automatico generico | Scikit impara, TensorFlow, pytorch |
| visualizzazione dati | matplotlib |
| applicazione web | django |
Insieme a questi, abbiamo il notebook Jupyter appositamente progettato per la programmazione Python per controllare l'output per ogni riga di codice in tempo reale. Per sviluppare il tuo algoritmo da zero, puoi utilizzare la libreria matrix max nota come numpy e creare il tuo algoritmo di apprendimento automatico. Python ha una vasta comunità di forum aperti come stack overflow e GitHub. Google ha recentemente creato un eccellente servizio cloud gratuito noto come google Colab che puoi utilizzare per costruire e addestrare la tua rete in Python da zero. Viene fornito anche con GPU e TPU, il che ti dà la libertà di programmare anche in un sistema a bassa configurazione.
2. Java
Java è un linguaggio di programmazione generico, portatile e tra i più diffusi al mondo. È preferibile nel caso in cui desideriamo disporre della sicurezza e del rilevamento di frodi nella nostra applicazione. Supponiamo che l'applicazione sia costruita in Java e vogliamo che una piccola parte utilizzi l'apprendimento automatico, quindi è ovvio implementare quella parte in Java piuttosto che passare a qualsiasi altra lingua. È accettato dalla gente della comunità ML a causa della commerciabilità, leggibilità, facilità di manutenzione, sicurezza e molti altri. Fornisce librerie open source pronte per l'uso nel campo dell'IA. Poche delle librerie di machine learning utilizzate in Java per la programmazione ML sono:
| Biblioteca | Descrizione |
| ADAMS | Per controllare il flusso di dati in rete |
| Deeplearning4j | Fornire supporto per l'algoritmo di apprendimento profondo |
| Elki | Estrazione dei dati |
| JSAT | Framework per iniziare facilmente con l'apprendimento automatico |
| MAGLIO | Utilizzato in settori come la PNL, l'analisi dei cluster, la classificazione del testo, ecc. |
3. Script Java
Uno dei più potenti linguaggi di scripting Web. Se è necessario eseguire un'applicazione di apprendimento automatico sul lato client in un browser, javascript è l'opzione migliore. Un vantaggio dell'apprendimento automatico in esecuzione sul browser è che il client non deve installare alcuna libreria aggiuntiva per utilizzare l'applicazione come le altre lingue. Google ha rilasciato la sua libreria di apprendimento automatico per javascript, ovvero Tensorflow.js, ti aiuta a sviluppare un algoritmo di apprendimento automatico da zero. L'API può essere utilizzata per creare e addestrare direttamente il modello nel browser. Pensa di eseguire l'applicazione Web che utilizza l'apprendimento automatico sulla tua applicazione mobile, in modo da poter sfruttare il sensore integrato dei dati mobili e utilizzare i loro dati per addestrare i tuoi modelli. Poche delle altre popolari librerie di apprendimento automatico sono, Brain.js, ConvNetJS, Webdnn, Synaptic, ecc.
4. C / C ++
È uno dei linguaggi più antichi utilizzati per creare applicazioni ad alte prestazioni. Fornisce un controllo di alto livello sulle risorse di sistema e sulla memoria grazie al quale il suo uso principale è nello sviluppo di applicazioni su un sistema incorporato. Nello sviluppo del riconoscimento vocale, robot e giochi il linguaggio ampiamente usato è C / C ++. Quindi, se vuoi avere un'applicazione ad alte prestazioni, questa sarà una buona opzione.
5. R
È un linguaggio di scripting ed è buono per gestire e visualizzare dati che svolgono un ruolo chiave negli algoritmi di machine learning. R è principalmente utilizzato in ambito accademico e di ricerca. È facile da imparare e implementare ed è una buona opzione per lavorare con i tuoi dati. Se i tuoi dati non sono buoni non otterrai mai un buon risultato. R fornisce un'analisi dei dati intuitiva e modelli grafici. Il suo dominio è l'analisi dei dati. È preferito nell'inferenza statistica e ha un forum di supporto attivo. R viene fornito con il pacchetto che aiuta a migliorare l'accuratezza della previsione. Alcuni pacchetti di R sono Nnet, Caret, Rgl, Mgcv.
6. Matlab
Un altro linguaggio di programmazione facile da usare per principianti ed esperti nel campo dell'apprendimento automatico è MATLAB. Richiede una linea di codici minore rispetto alle altre lingue per la formazione e lo sviluppo di modelli per ML o DL. Fornisce interoperabilità con altri framework di deep learning open source. Uno dei maggiori svantaggi di MATLAB è il costo della licenza. Il costo è troppo elevato e l'utente deve pagare per ciascun modulo. Sebbene abbia comunità ampie e attive come overflow dello stack, mathworks, github, ecc.
Ora devi avere un'idea di alcune delle lingue popolari utilizzate nell'apprendimento automatico. Di questi se abbiamo parlato del rango globale basato sull'uso, allora Python è in cima alla classifica dopo di che abbiamo javascript, C / C ++.
Conclusione
Concluderò questo articolo dicendo che è più importante imparare i concetti di machine learning piuttosto che il linguaggio di programmazione. Perché una volta che hai capito i concetti e poi basato sull'applicazione che vuoi sviluppare, puoi scegliere il linguaggio di programmazione più adatto.
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