5 زبان برنامه نویسی برتر برای یادگیری ماشین

یادگیری ماشین توسط Andrew Ng، دانشمند کامپیوتر در دانشگاه استنفورد، به عنوان "دانش کامپیوتری برای انجام کار بدون برنامه صریحا برنامه ریزی شده" تعریف شده است. این اولین بار در دهه 1950 درک شد، اما پیشرفت محدودی را تا دوران نوامبر 21 قرن. از آن به بعد، یادگیری ماشین نیروی محرکه ای در پشت تعدادی از نوآوری ها، به ویژه هوش مصنوعی بوده است.


یادگیری ماشین را می توان به چند دسته تقسیم کرد، از جمله آموزش تحت نظارت، بدون نظارت، نیمه نظارت و تقویت یادگیری. در حالی که یادگیری تحت نظارت بر داده های ورودی برچسب شده به منظور به دست آوردن روابط خود با نتایج خروجی متکی است، یادگیری بی نظیر الگوهای بین داده های ورودی بدون برچسب را تشخیص می دهد. یادگیری نیمه نظارتی ترکیبی از هر دو روش را استفاده می کند و یادگیری تقویت می کند برنامه ها را برای تکرار یا تعمق در فرآیند با نتایج مطلوب در حالی که اجتناب از اشتباهات را تسریع می کند. (برای یادگیری در مورد تاریخ برنامه نویسی، بررسی برنامه نویسی کامپیوتر: از زبان ماشین به هوش مصنوعی.)

چندین صنایع مختلف در حال حاضر از یادگیری ماشین بهره می برند و تقاضای روزافزون برای محصولات و خدمات ML در سراسر جهان توسعه یافته وجود دارد. بنگاه های مختلفی از قابلیت های پیش بینی شده خود بهره می برند و به دنبال توسعه روش های یادگیری ماشین های مجزا برای تصمیم گیری های آگاهانه هستند. راه های مختلفی برای شرکت ها وجود دارد که بتوانند به این تکنولوژی دست یابند، از جمله چند زبان برنامه نویسی که در این زمینه برجسته هستند.

پایتون
آموزش پایتون که توسط بنیاد پایتون در اوایل دهه 1990 توسعه یافته است، یک زبان برنامه نویسی سطح بالا است که دارای بسیاری از کاربردهای مختلف، از جمله دانش داده ها و توسعه وب است. به عنوان ابزار قدرتمند تجزیه و تحلیل داده ها، آن را به طور گسترده ای در فن آوری داده های بزرگ استفاده می شود، و جامعه قوی از توسعه دهنده های ماشین های یادگیری کمک کرده است وضعیت خود را در زمینه رشد هوش مصنوعی افزایش یافته است.

با توجه به این جامعه پر جنب و جوش، در حال حاضر بسیاری از کتابخانه های پیش ساخته شده برای یادگیری ماشین در پایتون وجود دارد. و پایتون پلت فرم آگنوستیک است، به این معنی که آن را به تقریبا هر سیستم عامل سازگار است. این نیز منبع باز است، که باعث می شود آن را برای عموم قابل دسترس باشد.

پایتون یک زبان پویا است که می تواند مشکلات را در محیط های یادگیری ماشین ایجاد کند. برای یک، خطاها وقتی می توانند برنامه های بزرگتر و پیچیده تر رشد کنند، مشکل می شود. این می تواند نقایص گرانقیمت و همچنین کاهش عملکرد را ایجاد کند.

R
همچنین در اوایل دهه 1990 توسعه یافت، R بخشی از پروژه گنو است. این روش به طور گسترده ای در تجزیه و تحلیل داده ها مورد استفاده قرار می گیرد و به طور معمول به وظایف یادگیری ماشین های رایج مثل رگرسیون، طبقه بندی و شکل گیری درخت تصمیم می پردازد. این یک زبان برنامه نویسی بسیار محبوب در میان آمارگیران است.

R همچنین منبع باز است و به طور گسترده ای مشهور است که نسبتا آسان برای نصب، پیکربندی و استفاده است. این پدیده آگنستیک است و با دیگر زبانهای برنامه نویسی هماهنگ است. در کنار تجزیه و تحلیل داده ها، R دارای قابلیت ویژوال بی نظیر اطلاعات است.

علیرغم اینکه نسبت به دیگر ابزارها نسبتا آسان است، R دارای برخی از خصوصیات منحصر به فرد است که می تواند تا حدودی اشتباه در یادگیری، مانند ساختارهای داده های غیر متعارف و نمایه سازی (که از 1 به جای 0 شروع می شود). این نیز کمتر از پایتون محبوب است و در نتیجه مستندات زیادی برای برنامه های کاربردی برای یادگیری ماشین موجود نیست. (برای اطلاعات بیشتر در مورد این دو زبان، نگاه کنید به بحث بین R و پایتون.)

JavaScript
در اواسط دهه 1990، به عنوان یک ابزار برای بهبود شیوه های توسعه وب، جاوا اسکریپت از آن زمان به یکی از زبان های به کار رفته در این زمینه تبدیل شده است. این یک زبان سطح بالا و به صورت پویا است که انعطاف پذیر و چند پارادایم است. اگرچه برنامه های کاربردی آن در یادگیری ماشین محدود شده است، پروژه های پرطرفدار مانند Tensorflow.js گوگل بر اساس جاوا اسکریپت است.

یکی از امیدوار کننده ترین ویژگی های جاوا اسکریپت در زمینه یادگیری ماشین این است که فرصت هایی را برای توسعه دهندگان وب و جلویی ایجاد می کند که قبلا به خوبی با آن آشنا هستند و بنابراین یک نقطه قابل دسترسی برای وارد شدن به موارد دیگر تا حدی ناشناخته و طاقچه دشوار

همانطور که در حال حاضر وجود دارد، با این حال، اکوسیستم برای یادگیری ماشین با جاوا اسکریپت هنوز تا حدودی نابالغ است، بنابراین پشتیبانی از این نوع توسعه در حال حاضر محدود است. همچنین دارای طیف وسیعی از قابلیت های علمی داده ها است که زبان ها مانند R و Python در آنها ساخته شده اند.

سی ++
در میان رایج ترین زبان های برنامه نویسی امروز، C ++ احتمالا قدیمی ترین است. C ++ در اوائل دهه 1980 توسط Bell Labs توسعه یافت و C ++ از تحقیقات دکترا خارج شد که به دنبال گسترش زبان C بود. C ++ با هر دو توانایی برنامه نویسی کم و سطح بالا را فعال می کند، C ++ اجازه می دهد تا سطح بالایی از کنترل و کارایی را نسبت به زبان های دیگر برنامه نویسی در زمینه های یادگیری ماشین فراهم کند.

C + + به ویژه برای برنامه های کاربردی با فشردگی کار می کند، که بخشی از چیزی است که برای یادگیری ماشین عالی است. و به عنوان یک زبان استاتیک تایپ شده، می تواند وظایف را با سرعت نسبتا بالا انجام دهد.

با این حال، C ++ نیاز به یک مقدار زیادی از کد پیچیده برای ساخت برنامه های جدید، که می تواند بسیار وقت گیر باشد و می تواند مقدار زیادی از مشکلات تعمیر و نگهداری را ایجاد کند. این می تواند برای مبتدیان برای ایجاد اشتباهات بسیار آسان باشد.

جاوا
Java در اواسط دهه 1990 طراحی شده توسط Sun Microsystems به عنوان یک زبان برنامه نویسی سطح بالا و شی گرا ساخته شده است که به نظر می رسد و مشابه C ++ است. همراه با بسیار محبوب، جاوا می تواند طیف وسیعی از الگوریتم ها را اجرا کند که برای جامعه یادگیری ماشین بسیار مفید است.

جاوا به عنوان یکی از امن ترین زبان های برنامه نویسی محسوب می شود، عمدتا به دلیل استفاده از آن از بایت کدی و سندباکس. جاوا موفق به استفاده از قدرت C ++ می شود، در حالی که از مسائل امنیتی و پیچیدگی کلی آن عبور می کند.

اما با تمام پیشرفت های آن در C ++، آموزش جاوا شهرت دارد که از بسیاری از زبان های دیگر برنامه نویسی کندتر است. علاوه بر این، تا سال 2019، جاوا مجوز تجاری را برای برنامه های کاربردی خاص تجاری اعمال می کند که می تواند هزینه ای باشد.

نتیجه
از تمامی زبانهای برنامه نویسی که برای یادگیری ماشین استفاده می شود، پایتون محبوب ترین است. با این وجود، زبان هایی مانند جاوا اسکریپت به احتمال زیاد می تواند به عنوان محبوبیت به عنوان چشم انداز تغییر در طول زمان. و اگر چه برنامه های انسانی هرگز ناپدید نمی شوند (یا حداقل در هر زمان در آینده ای نزدیک)، برنامه نویسی برای یادگیری ماشین، در سال های آینده، کمتر به کد متمرکز خواهد شد؛ زیرا ماشین ها برای خودشان آموزش داده می شوند.