خودکارسازی فرآیندها و اخذ تصمیمات مبتنی بر داده‌ها
بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی ویژه یادگیری ماشینی در سال 2017
آینده از آن افرادی است که به خوبی می‌دانند چگونه باید با ماشین‌ها ارتباط تعاملی برقرار کنند. رویکردی که از طریق هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و البته یادگیری عمیق به دست می‌آید.

مهم‌ترین عاملی که باعث شده است یادگیری ماشینی به یکی از داغ‌ترین ترندهای دنیای فناوری تبدیل شود به سرعت بالای این فناوری و تصمیمات درستی باز می‌گردد که بر پایه داده‌ها اتخاذ می‌کند. در حالی که یادگیری ماشین مزایای متعددی را برای ما به همراه می‌آورد، اما در مقابل پیاده‌سازی الگوریتم‌های آن کار پیچیده و طاقت‌فرسایی است. اما به لطف جامعه متن‌باز ما می‌توانیم از کتابخانه‌های از پیش ساخته شده در زبان‌های برنامه‌نویسی استفاده کنیم. برای آن‌که ورود موفقی به حوزه یادگیری ماشینی داشته باشید باید زبان‌هایی را انتخاب کنید که در این زمینه بهترین هستند.

پایتون

مردم اغلب از پایتون به نام چاقوی سویسی در حوزه یادگیری ماشین یاد می‌کنند. در حالی که این زبان اسکریپت‌نویسی سرعت بالایی ندارند، اما در مقابل ماژول‌های تحلیل داده‌ای قدرتمندی همچون pandas و Numpy در اختیار دارد که عملکرد این زبان در حوزه تحلیل داده‌ها را مثال زدنی کرده‌اند. مهم‌ترین عاملی که باعث شده است این زبان نزد توسعه‌دهندگان و متخصصان علم داده‌ها محبوب شود به توانایی بالای آن در حل مشکلات پیچیده در کوتاه‌ترین زمان و ساده‌ترین شکل باز می‌گردد. پایتون همچنین به شما اجازه می‌دهد از کتابخانه‌های Pylam، Scikit-learn و statmodel  در حوزه یادگیری ماشینی استفاده کنید. در زمینه یادگیری عمیق نیز ماژول‌هایی همچون Theano، TensorFlow و Pyleam در اختیارتان قرار دارد.

اسکالا

این زبان برنامه‌نویسی شی‌گرا و تابعی گزینه ایده‌آلی در ارتباط با یادگیری ماشینی است. این زبان به شکل ساده‌ای به شما اجازه می‌دهد فرآیند اشکال‌زدایی و تنظیم پارامترها را انجام دهید. اگر جزء آن گروه از توسعه‌دهندگان هستید که با جاوا و فناوری‌هایی همچون هادوپ و آپاچی اسپارک سروکار داشته‌اید و اکنون در نظر دارید به دنیای یادگیری ماشینی وارد شوید ایده‌آل است. این زبان به خوبی با آپاچی اسپارک یکپارچه می‌شود. در حالی که Pyspark (پلتفرم اسپارک مبتنی بر اسکالا) پیش روی شما قرار دارد، اما از این موضوع غافل نشوید که این زبان در مقایسه با اسکالا محدودیت‌های متعددی داشته و همچنین در زمان کار با کتابخانه‌های اسپارک نیز کنترل کمتری در اختیارتان قرار می‌دهد. اسکالا همچنین ماژول‌های یادگیری عمیق DeepLearning4j و H2o.ai را در اختیارتان قرار می‌دهد. همچنین کتابخانه‌های ویژه‌ای همچون Saddle که شبیه به ماژول Pandas پایتون است را در زمینه کار با داده‌ها در اختیارتان قرار می‌دهد.

زبان آر

زمانی که صبحت از یادگیری ماشین و بزرگ داده‌ها به میان می‌آید امکان ندارد از زبان برنامه‌نویسی آر غافل شویدم. زبانی که در زمینه محاسبات آماری و مجازی‌سازی تبحر خاصی دارد. این زبان به شکل گسترده‌ای در حوزه‌های داده‌کاری و علم داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. آر این قابلیت را دارد تا داده‌های چند بعدی را به ساده‌ترین و موثرترین شکل مدیریت کند. صرفنظر از این‌که آر در زمینه کار با بزرگ داده‌ها کاملا حرفه‌ای عمل می‌کند، اما در کنار آن مجموعه بزرگی از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را در اختیارتان قرار می‌دهد. البته به این نکته توجه داشته باشید که در زمینه الگوریتم‌های یادگیری عمیق نباید روی آر حساب باز کنید.

مطلب پیشنهادی

10 زبانی که برنامه‌نویسان علاقه دارند و 15 زبانی که بیزارند
تقابل علاقه و اجبار: بر اساس یافته‌های سایت استک‌اورفلو

جولیا

جولیا چند سال قبل به دلیل نیاز مبرم به زبانی که بتواند تحلیل‌های آماری (محاسبات عددی) را با بالاترین کارایی انجام دهد و همچنین در زمینه علم محاسبات نیز قدرتمند ظاهر شود ساخته شد. جولیا پس از پایتون و آر یکی از ایده‌آل‌ترین زبان‌هایی است که در زمینه محاسبات پیچیده مربوط به یادگیری ماشینی می‌توان از آن استفاده کرد. ترکیب نحوی و عملکرد این زبان به پایتون شباهت زیادی دارد. از جمله قابلیت‌هایی که جولیا در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد به کتابخانه‌های گسترده ریاضی، اجرای موازی توزیع شده و دقت عددی بالای آن می‌توان اشاره کرد. این زبان در مقایسه با آر و پایتون در زمینه محاسبات موازی گزینه ایده‌آلی است. 

برچسب: 

دیدگاه‌ها

تصویر سپیده
سپیده (تایید نشده)

سلام . اگه امکانش هست کمکم کنین.
من میخواهم با اسکالا برنامه بنویسم البته با فراخوانی لایبری های اسپارک
برنامم باید با اسکالا باشه و فقط لایبری های اسپارک رو import کنم؟

افزودن دیدگاه جدید