Conţinut
- Piton
- R
- Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de software care poate schimba viața fără a vă distruge viața
- JavaScript
- C ++
- Java
- Concluzie
Sursa: Elnur / Dreamstime.com
La pachet:
În timp ce există mai multe limbaje de programare care funcționează în mod special pentru învățarea mașinii, fiecare dintre acestea are avantaje și dezavantaje unice.
Învățarea automată a fost definită de Andrew Ng, un om de informatică de la Universitatea Stanford, drept „știința obținerii calculatoarelor să acționeze fără a fi programat explicit”. A fost concepută pentru prima dată în anii ’50, dar a experimentat progrese limitate până în jurul anului XXI. secol. De atunci, învățarea mașinii a fost o forță motrice în spatele mai multor inovații, în special a inteligenței artificiale.
Învățarea automată poate fi împărțită în mai multe categorii, inclusiv învățarea supravegheată, nesupravegheată, semi-supravegheată și de consolidare. În timp ce învățarea supravegheată se bazează pe datele de intrare etichetate pentru a deduce relațiile sale cu rezultatele rezultatelor, învățarea nesupravegheată detectează tiparele dintre datele de intrare fără marcare. Învățarea semi-supravegheată folosește o combinație de ambele metode, iar învățarea de consolidare motivează programele să repete sau să elaboreze pe procese cu rezultate dezirabile, evitând totodată erorile. (Pentru a afla istoria programării, consultați Programarea computerului: De la limbajul mașinii la inteligența artificială.)
Mai multe industrii diferite beneficiază deja de învățarea automată și există o cerere din ce în ce mai mare de produse și servicii ML în toată lumea dezvoltată. Întreprinderile de tot felul profită de capacitățile sale predictive și încearcă să dezvolte metode prescrise de învățare automată pentru a lua decizii în cunoștință de cauză. Există mai multe moduri diferite pentru companii de a aborda această tehnologie, inclusiv mai multe limbaje de programare care ies în evidență în domeniu.
Piton
Dezvoltat de Fundația Python la începutul anilor 1990, Python este un limbaj de programare la nivel înalt, care are multe utilizări diferite, inclusiv știința datelor și dezvoltarea web back-end. Ca un instrument puternic de analiză a datelor, este utilizat pe scară largă în tehnologia de date mari, iar o comunitate puternică de dezvoltatori de învățare a mașinilor au contribuit la ridicarea statutului său în domeniul în creștere a inteligenței artificiale.
Datorită acestei comunități vibrante, există deja multe biblioteci pre-construite pentru învățarea mașinii în Python. Iar Python este platforma agnostică, ceea ce înseamnă că este adaptabil la aproape orice sistem de operare. De asemenea, este open source, ceea ce îl face foarte accesibil publicului larg.
Python este un limbaj tastat dinamic, care poate crea probleme în mediile de învățare a mașinilor. Pentru una, erorile pot deveni dificil de urmărit, deoarece programul devine mai mare și mai complex. Acest lucru poate crea dezavantaje costisitoare și, de asemenea, încetinește performanța.
R
De asemenea, dezvoltat la începutul anilor 1990, R face parte din proiectul GNU. Este utilizat pe scară largă în analiza datelor și este de obicei aplicat la sarcini comune de învățare automată, cum ar fi regresia, clasificarea și formarea arborelui decizional. Este un limbaj de programare foarte popular în rândul statisticienilor.
R este de asemenea open source și este recunoscut pe scară largă pentru faptul că este relativ ușor de instalat, configurat și utilizat. Este platformă agnostică și se integrează bine cu alte limbaje de programare. Alături de analiza datelor, R are o capacitate deosebit de puternică de vizualizare a datelor.
Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de software care poate schimba viața fără a vă distruge viața
Nu îți poți îmbunătăți abilitățile de programare atunci când nimeni nu îi pasă de calitatea software-ului.
În ciuda faptului că este relativ ușor de integrat cu alte instrumente, R are câteva aspecte unice care pot face o confuzie oarecum confuză, cum ar fi structurile sale de date și indexarea neconvenționale (care începe de la 1 în loc de 0). De asemenea, este mai puțin popular decât Python și astfel nu are la fel de multă documentație disponibilă pentru aplicațiile de învățare automată. (Pentru mai multe despre aceste două limbi, consultați Dezbaterea dintre R și Python.)
JavaScript
Dezvoltat la mijlocul anilor ’90 ca instrument de îmbunătățire a practicilor de dezvoltare web, JavaScript a devenit de atunci unul dintre cele mai utilizate limbi în acest domeniu. Este un limbaj la nivel înalt și tastat dinamic, flexibil și multi-paradigmă. Deși aplicațiile sale în învățarea mașinii au fost limitate, proiectele cu profil înalt, cum ar fi Tensorflow.js Google se bazează pe JavaScript.
Una dintre cele mai promițătoare caracteristici ale JavaScript în domeniul învățării automate este faptul că deschide oportunități pentru dezvoltatorii web și front-end, care în mare parte sunt deja familiarizați cu acesta și au astfel un punct de intrare accesibil într-un alt mod oarecum obscur și nișă dificilă.
Așa cum există acum, ecosistemul pentru învățarea mașinii cu JavaScript este încă oarecum imatur, astfel încât sprijinul pentru acest tip de dezvoltare este în prezent limitat. De asemenea, îi lipsește gama de funcționalități pentru știința datelor pe care deja le-au integrat limbi precum R și Python.
C ++
Printre cele mai comune limbaje de programare din zilele noastre, C ++ este probabil cel mai vechi. Dezvoltat la Bell Labs la începutul anilor 1980, C ++ a ieșit din cercetările doctorale care au căutat să extindă limbajul C. Activat cu o capacitate de programare atât la nivel scăzut, cât și la nivel înalt, C ++ permite un nivel de control și eficiență mai ridicat decât alte limbaje de programare în contra de învățare automată.
C ++ funcționează deosebit de bine pentru aplicațiile cu resurse mari, ceea ce face parte din ceea ce îl face excelent pentru învățarea automată. Și ca un limbaj scris tipic, poate executa sarcini cu o viteză relativ mare.
Cu toate acestea, C ++ necesită o mulțime de coduri complexe pentru a crea aplicații noi, care pot necesita foarte mult timp și pot provoca o mare dificultate de întreținere. Acest lucru poate face foarte ușor pentru începători să creeze erori.
Java
Dezvoltat de Sun Microsystems la mijlocul anilor 1990, Java a fost inițial construit pentru a fi un limbaj de programare la nivel înalt și orientat pe obiecte, care arată și se simte similar cu C ++. Pe lângă faptul că este extrem de popular, Java poate implementa o mare varietate de algoritmi, care sunt foarte utili comunității de învățare a mașinilor.
Java este considerat unul dintre cele mai sigure limbaje de programare, în mare parte datorită utilizării sale de bytecode și cutii de nisip. Java reușește să utilizeze o mare parte din puterea C ++ în timp ce depășește problemele sale de securitate și complexitatea generală.
Dar, cu toate îmbunătățirile sale față de C ++, Java are reputația de a fi mai lent decât multe alte limbaje de programare. În plus, începând cu 2019, Java a implementat licențe comerciale pentru anumite aplicații de afaceri, care pot fi costisitoare.
Concluzie
Dintre toate limbajele de programare aplicate învățării automate, Python rămâne cel mai popular. Cu toate acestea, limbi precum JavaScript ar putea crește în popularitate pe măsură ce peisajul se schimbă în timp. Și deși programarea umană nu va dispărea niciodată (sau cel puțin nu o dată în viitorul apropiat), programarea pentru învățarea mașinilor va deveni mai puțin concentrată pe cod în anii următori, deoarece mașinile sunt instruite să se codifice.