اگر در زمینه یادگیری ماشینی تازه کار هستید، سخت ترین بخش یادگیری ماشینی این است که تصمیم بگیرید از کجا شروع کنید. چه بخواهید مهارت‌های یادگیری ماشینی خود را تازه کنید یا به طور کامل به یادگیری ماشین تبدیل کنید، طبیعی است که تعجب کنید که بهترین زبان برای یادگیری ماشینی کدام است. با بیش از 700 زبان برنامه نویسی مختلف که به طور گسترده مورد استفاده قرار می گیرند و هر کدام مزایا و معایب خود را دارند، کشف بهترین زبان برای یادگیری ماشینی قطعاً کار دشواری است. با این حال، خبر خوب این است که با شروع سفر خود به عنوان یک مهندس یادگیری ماشین، شروع به کشف زبان برنامه نویسی خواهید کرد که برای یک مشکل تجاری که سعی در حل آن دارید، مناسب تر است.
یادگیری ماشینی چیست؟
یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به سیستم‌های رایانه‌ای توانایی یادگیری خودکار و پیش‌بینی بر اساس داده‌های تغذیه‌شده را می‌دهد. پیش‌بینی‌ها می‌توانند هر چیزی باشند. چه کلمه «کتاب» در یک جمله به معنای قرار ملاقات باشد یا یک جلد شومیز، اینکه آیا یک تصویر یک گربه دارد یا یک سگ، تشخیص اینکه آیا ایمیل اسپم است یا خیر. در یادگیری ماشینی، یک برنامه نویس کدی را نمی نویسد که به سیستم یادگیری ماشینی آموزش می دهد که چگونه بین تصویر گربه و سگ تفاوت قائل شود. در عوض، مدل‌های یادگیری ماشینی توسعه یافته‌اند که نحوه تمایز بین سگ و گربه را با آموزش نمونه‌های بزرگی از داده‌ها آموزش می‌دهند (در این مورد، سیستم با تعداد زیادی از تصاویر با برچسب گربه و سگ تغذیه می‌شود). هدف نهایی یادگیری ماشینی این است که به سیستم‌ها اجازه دهیم بدون دخالت انسان به طور خودکار یاد بگیرند و بر اساس آن اقدامات انجام دهند.
برای یادگیری ML چه مقدار دانش برنامه نویسی لازم است؟
سطح دانش برنامه نویسی مورد نیاز برای یادگیری یادگیری ماشین به نحوه استفاده از یادگیری ماشین بستگی دارد. اگر کسی بخواهد مدل‌های یادگیری ماشینی را برای مقابله با مشکلات تجاری دنیای واقعی پیاده‌سازی کند، پیش‌زمینه برنامه‌نویسی لازم است، در حالی که اگر کسی می‌خواهد مفاهیم یادگیری ماشین را یاد بگیرد، دانش ریاضی و آمار کافی است. کاملاً به این بستگی دارد که چگونه می خواهید قدرت یادگیری ماشین را آزاد کنید. به طور دقیق، درک اصول برنامه نویسی، الگوریتم ها، ساختارهای داده، مدیریت حافظه و منطق برای پیاده سازی مدل های ML مورد نیاز است. با تعداد بسیار زیادی از کتابخانه های داخلی یادگیری ماشینی که توسط زبان های برنامه نویسی مختلف برای یادگیری ماشین ارائه می شود، برای هر کسی که دانش اولیه برنامه نویسی را دارد شروع به کار در یادگیری ماشین بسیار آسان است. حتی اگر در برنامه نویسی حرفه ای نیستید، چندین محیط یادگیری ماشین گرافیکی و اسکریپت نویسی مانند Weka، Orange، BigML و موارد دیگر وجود دارد که به شما امکان می دهد الگوریتم های ML را بدون نیاز به کدنویسی هاردکور پیاده سازی کنید، اما اصول برنامه نویسی ضروری است.
بهترین زبان ها برای یادگیری ماشینی
به گفته کارشناسان صنعت در Springboard، بهترین زبان برای یادگیری ماشینی وجود ندارد، هر کدام در جایی که به بهترین وجه مناسب هستند، خوب هستند. بله، هیچ زبان یادگیری ماشینی به عنوان بهترین زبان برای یادگیری ماشین وجود ندارد. با این حال، قطعاً برخی از زبان های برنامه نویسی وجود دارند که برای کارهای یادگیری ماشینی مناسب تر از سایرین هستند. بسیاری از مهندسین یادگیری ماشین بر اساس نوع مشکل تجاری که روی آن کار می کنند، زبان یادگیری ماشینی را انتخاب می کنند. به عنوان مثال، اکثر مهندسین یادگیری ماشین ترجیح می دهند از Python برای مشکلات NLP استفاده کنند در حالی که همچنین ترجیح می دهند از R یا Python برای کارهای تجزیه و تحلیل احساسات استفاده کنند و برخی احتمالاً از جاوا برای سایر برنامه های یادگیری ماشین مانند امنیت و تشخیص تهدید استفاده می کنند. مهندسان نرم افزار با پیشینه ای در توسعه جاوا که در حال انتقال به یادگیری ماشین هستند، گاهی اوقات به استفاده از جاوا به عنوان زبان برنامه نویسی در نقش های شغلی یادگیری ماشین ادامه می دهند.
زبان برنامه نویسی پایتون بهترین زبان برای یادگیری ماشین
با بیش از 8.2 میلیون توسعه‌دهنده در سراسر جهان که از پایتون برای کدنویسی استفاده می‌کنند، پایتون در آخرین رتبه‌بندی سالانه زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب توسط IEEE Spectrum با امتیاز 100 در رتبه اول قرار دارد. روند زبان برنامه‌نویسی Stack Overflow به وضوح نشان می‌دهد که این تنها زبانی است که برای پنج سال گذشته رتبه بالایی بدست آورده است.
