مقدمه‌ای برای آشنایی بیشتر با زبان‌های برنامه نویسی یادگیری ماشینی

مقاله زیر خلاصه‌ای از زبان‌های برنامه نویسی یادگیری ماشینی را ارائه می‌دهد. یادگیری ماشینی توسط اکثر شرکت‌ها به منظور تولید و افزایش کیفیت محصول و خدمات خود استفاده می‌شود. برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، شرکت‌ها از انواع زیادی از زبان‌های برنامه نویسی استفاده می‌کنند، مانند پایتون، سی پلاس پلاس، جاوا اسکریپت، جاوا و غیره، زیرا هر یک از این زبان‌های برنامه نویسی ویژگی، مزایا و معایب منحصر به فرد خود را دارند. اشنایی با نحوه‌ی کاربرد بیش از یکی از آن‌ها لازم است و بر اساس نوع کاربرد مورد نیاز، زبان برنامه نویسی خاصی باید انتخاب شود.

برترین زبان‌های برنامه نویسی یادگیری ماشینی

در زیر پر استفاده‌ترین زبان برنامه نویسی  یادگیری ماشینی آورده شده است:

1.پایتون

در حال حاضر این زبان به عنوان  سریع‌ترین زبان برنامه نویسی در حال رشد دنیا  شناخته می‌شود. پایتون برای خوانایی و استفاده‌ی آسان ساخته شده است. از مفاهیم oops(برنامه نویسی موضوعی) استفاده می‌کند اما می‌تواند به عنوان یک زبان برنامه نویسی مستقل نیز استفاده شود. ترجیحا  برای پردازش زبان طبیعی و تحلیل احساسات داده استفاده می‌شود. تقریباً تمام پکیج‌های مورد نیاز برای وظایف یادگیری ماشینی را دارد.

جدول زیر را برای تعدادی ازمجموعه‌های یادگیری ماشینی بررسی کنید:

همراه با این‌ها، ما دفترچه ژوپیتر را داریم که مخصوص برنامه نویسی پایتون است تا خروجی هر خط کد را در زمان واقعی بررسی کند. به منظور توسعه الگوریتم خود از ابتدا، می‌توانید از مجموعه ماتریکس معروف به نام‌پای استفاده کنید و الگوریتم یادگیری ماشینی خود را بسازید. پایتون دارای یک انجمن  گسترده مانند stack overflow (سایتی برای یافتن پاسخ برای سوالات پیش امده در برنامه نویسی)  و گیت هاب است.

گوگل اخیرا یک سرویس ابری رایگان به نام google Colab ارائه کرده است که می‌توانید از آن برای ساخت و آموزش شبکه خود در پایتون از ابتدا استفاده کنید. همچنین دارای GPU و TPU است که به شما این امکان را می‌دهد که در یک سیستم پیکربندی ضعیف نیز کدنویسی کنید.

2. جاوا

جاوا یک زبان برنامه نویسی چند کاره، قابل انتقال و یکی از رایج ترین زبان‌های مورد استفاده در جهان است. در مواردی که بخواهیم امنیت و جلوگیری از تقلب را در برنامه خود داشته باشیم ترجیحا از این برنامه استفاده می‌کنیم. فرض کنید برنامه در جاوا ساخته شده است و ما می‌خواهیم بخش کوچکی از آن از یادگیری ماشینی استفاده کند، پس واضح است که آن بخش را به جای رفتن به هر زبان دیگری در جاوا پیاده‌سازی کنیم. به دلیل بازارپذیری، خوانایی، نگهداری آسان، امنیت و بسیاری موارد دیگر، توسط افراد جامعه ML پذیرفته شده است. این مجموعه ها متن باز را فراهم می‌کند که آماده استفاده در زمینه هوش مصنوعی هستند.

تعداد کمی از مجموعه‌های یادگیری ماشینی که در جاوا برای برنامه نویسی ML استفاده می‌شود عبارتند از:

3. جاوا اسکریپت

یکی از قدرتمندترین زبان‌های برنامه نویسی وب جاوا اسکریپت است. اگر نیاز به اجرای یک برنامه یادگیری ماشینی از سمت مشتری در مرورگر دارید، جاوا اسکریپت بهترین گزینه است. مزیت یادگیری ماشینی که روی مرورگر اجرا می‌شود این است که مشتری برای استفاده از برنامه مانند سایر زبان‌ها نیازی به نصب کتابخانه اضافی ندارد. گوگل کتابخانه یادگیری ماشینی خود را برای جاوا اسکریپت یعنی Tensorflow.js منتشر کرد، این به شما کمک می کند یک الگوریتم یادگیری ماشینی را از ابتدا توسعه دهید.

API آن می تواند برای ساخت و آموزش مستقیم مدل شما در مرورگر استفاده شود. به اجرای برنامه وب که از یادگیری ماشینی در برنامه تلفن همراه شما استفاده می‌کند فکر کنید، با انجام این کار می‌توانید از حسگر داخلی داده‌های تلفن همراه استفاده کنید و از داده‌های آنها برای آموزش مدل‌های خود استفاده کنید. تعداد کمی از دیگر کتابخانه‌های محبوب یادگیری ماشینی عبارتند از Brain.js، ConvNetJS، Webdnn، Synaptic و غیره.

4.. C/C++

این یکی از قدیمی‌ترین زبان‌هایی است که برای ایجاد برنامه‌های کاربردی با کارایی بالا استفاده می‌شود. این  زبان کنترل سطح بالایی را بر منابع سیستم و حافظه فراهم می‌کند که به دلیل استفاده عمده آن در توسعه برنامه‌های کاربردی در یک سیستم تعبیه شده است. در توسعه تشخیص گفتار، ربات و بازی‌ها زبان C/C++ پرکاربرد است. بنابراین اگر می‌خواهید اپلیکیشنی با کارایی بالا داشته باشید، این مورد، گزینه خوبی خواهد بود.

5. آر (R)

این یک زبان برنامه نویسی برای مدیریت و تجسم داده‌هایی که نقش کلیدی در الگوریتم‌های یادگیری ماشینی ایفا می‌کند مفید است. R عمدتاً در دانشگاه‌ها و تحقیقات استفاده می‌شود. یادگیری و پیاده سازی آن آسان و گزینه خوبی برای کار با داده‌های شما است. اگر داده‌های شما خوب نباشد، هرگز به نتیجه خوبی نخواهید رسید. R تجزیه و تحلیل داده‌ها و مدل‌های گرافیکی کاربر پسند را ارائه می‌دهد. حوزه آن تحلیل داده‌ها است. در استنباط آماری ارجحیت دارد و دارای یک انجمن پشتیبانی فعال است. R بسته‌ای را ارائه می‌دهد که به بهبود دقت پیش بینی کمک می‌کند. چند بسته R عبارتند از Nnet، Caret، Rgl، Mgcv.

6. متلب (MATLAB)

یکی دیگر از زبان‌های برنامه نویسی آسان برای مبتدی‌ها  تا متخصصین در زمینه یادگیری ماشینی MATLAB است. برای آموزش و توسعه مدل‌های یادگیری ماشینی یا یادگیری عمیق نسبت به سایر زبان‌ها خط کمتری از کدها را می‌گیرد. قابلیت همکاری با سایر چارچوب‌های یادگیری عمیق متن باز را فراهم می‌کند. یکی از بزرگترین معایب متلب هزینه مجوز آن است. هزینه آن بسیار زیاد است و کاربر باید برای هر ماژول هزینه کند.

اگرچه دارای جوامع گسترده و فعالی مانند  stack overflow، گیت هاب، و غیره است. اکنون باید از چند زبان محبوب مورد استفاده در یادگیری ماشینی ایده داشته باشید. از این میان، اگر ما در مورد رتبه جهانی بر اساس استفاده صحبت کنیم، پایتون در بالای نمودار قرار دارد و پس از آن جاوا اسکریپت وC/C++ را داریم.

نتیجه

این مقاله را با گفتن این نکته به پایان می‌رسانم که یادگیری مفاهیم یادگیری ماشینی به جای زبان برنامه‌نویسی مهم‌تر است. زیرا هنگامی که مفاهیم را درک کردید، بر اساس برنامه‌ای که می‌خواهید توسعه دهید، می‌توانید مناسب‌ترین زبان برنامه نویسی را انتخاب کنید.

منبع

همچنین اخبار های علمی را بخوانید:

اخبار