بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟

زیرمجموعه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین (Machine Learning) یک زمینه پیچیده اما هیجان‌انگیز است. بسیاری از کارشناسان داده، زمان بسیار زیادی را به تسلط بر آن اختصاص می‌دهند. اگر در تجزیه و تحلیل داده یا علم داده تازه‌کار هستید و به یادگیری ماشین علاقه دارید، مهارت‌های خاصی وجود دارد که باید آن‌ها را توسعه دهید. علاوه بر دانش نظری، این مهارت‌ها شامل درک اساسی برنامه‌نویسی می‌شود.

اما با وجود صدها زبان برنامه‌نویسی، بهترین زبان برای یادگیری ماشین چیست؟ در این مقاله، ما قبل از بررسی برخی از زبان‌های برنامه‌نویسی که ممکن است بخواهید آن‌ها را به رزومه خود اضافه کنید، به بررسی یادگیری ماشین خواهیم پرداخت.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (ML) مطالعه الگوریتم‌های رایانه‌ای است که بدون اینکه بطور صریح توسط انسان برنامه‌ریزی شوند، آموزش می‌بینند. یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است. اگرچه الگوریتم‌های یادگیری ماشین با دستورالعمل‌های اساسی طراحان انسانی شروع می‌شوند، اما آن‌ها به تنهایی یاد می‌گیرند و پیش‌بینی می‌کنند. طراحان با استفاده از داده‌های آموزشی به آن‌ها کمک می‌کنند تا بتوانند الگوها و روندها را شناسایی کنند. همانطور که خواهیم دید، از این اطلاعات می‌توان به طرق مختلف استفاده کرد.

چه زمانی از یادگیری ماشین استفاده می‌کنیم؟

ما از یادگیری ماشین در مواردی استفاده می‌کنیم که ایجاد الگوریتم‌های خاص برای انسان عملی نیست. این معمولاً به این دلیل است که داده‌های زیادی وجود دارد و سال‌های بی‌شماری برای یک شخص طول می‌کشد تا پردازش آن‌ها را به صورت دستی انجام دهد! با افزایش روزانه حجم داده‌ها، یادگیری ماشین یک ضرورت فزاینده است. اما در عمل چگونه کار می‌کند؟

برای شروع بیایید به زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) نگاهی بیندازیم. این جایی است که الگوریتم‌ها می‌آموزند تا تفاوت‌های ظریف متن زبان انسان را بفهمند. NLP از ترجمه زبان گرفته تا جستجوی اینترنتی استفاده می‌شود. ارائه‌دهندگان ایمیل حتی از آن برای فیلتر کردن هرزنامه استفاده می‌کنند.

از یادگیری ماشین برای بینش رایانه نیز استفاده می‌شود. این یعنی الگوریتم‌ها تصاویر دیجیتال یا فیلم را می‌گیرند تا از این داده‌ها استفاده کنند. چنین چیزی می‌تواند در حوزه‌هایی مانند دارو به تشخیص بیماران براساس اسکن آن‌ها کمک کند. با تجزیه و تحلیل داده‌های بصری، ما همچنین می‌توانیم سیستم‌های مسیریابی را در خودروهای خودمختار، مانند اتومبیل‌های خودران یا هواپیماهای بدون سرنشین نظامی، برنامه‌ریزی کنیم.

از کلاهبرداری با کارت اعتباری تا حل مشکلات پیچیده ریاضی، یادگیری ماشین کاربردهای بی‌شماری دارد. به طور خلاصه، این فناوری بخشی عظیم و در حال رشد از جهانی است که ما در آن زندگی می‌کنیم.

چه مهارت‌هایی برای یادگیری ماشین مهم است؟

اگر وارد دنیای یادگیری ماشین می‌شوید، باید مهارت‌های اصلی تجزیه و تحلیل داده را پرورش دهید. این مورد شامل یادگیری حداقل یک زبان برنامه‌نویسی است. یادگیری ماشین شامل دستکاری داده‌ها به روش‌های بسیار خاص می‌باشد. شما باید الگوریتم‌های نمونه اولیه داشته و مکانیسم‌های داخلی مفاهیم یادگیری ماشین را درک کنید. برنامه‌نویسی در این امر ضروری است. مهندسان یادگیری ماشین احتمالاً زمان بیشتری را صرف نوشتن کد می‌کنند تا توسعه مدل‌های آماری؛ و برای برقراری ارتباط با رایانه‌ها، به مهارت‌های اساسی کدنویسی نیاز داریم.

با این حال، زبانی که یاد می‌گیرید در مقایسه با تسلط بر مفاهیم اساسی یادگیری ماشین از اولویت کمتری برخوردار است. بدون داشتن دانش بنیادی از آمار، یادگیری عمیق، فرآیند و طراحی سیستم‌ها و موارد دیگر، شما هرگز نخواهید دانست که چگونه مدل‌های مناسب را انتخاب یا مشکلات یادگیری ماشین را حل کنید.

اگر در تجزیه و تحلیل داده و یادگیری ماشین تازه کار هستید، یادگیری زبانی مانند پایتون (Python) را در نظر بگیرید. پایتون از نظر نحوی ساده و یادگیری آن آسان است. اگر شما در حال حاضر یک برنامه‌نویس باتجربه هستید و به عنوان مثال زبان C++ را به خوبی بلدید، بهتر است به آنچه می‌دانید پایبند باشید.

پنج زبان برتر برنامه‌نویسی یادگیری ماشین

در سال ۲۰۱۹، GitHub ده زبان برتر برنامه‌نویسی یادگیری ماشین را در سیستم‌عامل خود بررسی کرد. از R گرفته تا جاوا و C ++ ، ما پنج زبان رایج‌تر را انتخاب کرده‌ایم.

R برای یادگیری ماشین

R چیست؟

زبان برنامه‌نویسی R یک زبان برنامه‌نویسی کاربردی است که اغلب برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجسم آن‌ها استفاده می‌شود. این زبان در بین دانشمندان، آمارشناسان و سایر افراد جامعه دانشگاهی محبوب است. R از زبان قدیمی‌تر S گرفته شده و اولین بار در اوایل دهه ۹۰ در دانشگاه اوکلند نیوزیلند ایجاد شده است. از آن زمان رشد کرده و اکنون از برنامه‌نویسی شیءگرا پشتیبانی می‌کند (یک اصل طراحی که برای یادگیری ماشین مهم است).

این واقعیت که R بسیار مورد توجه آمارشناسان می‌باشد، تا حدی توضیح می‌دهد که چرا در جامعه یادگیری ماشین نیز بسیار محبوب است. یکی از نقاط قوت اصلی R تعداد زیاد بسته‌های الحاقی ایجاد شده توسط کاربران است که به شما امکان می‌دهد از تکنیک‌های آماری تخصصی استفاده کنید. در حال حاضر بیش از ۱۵ هزار بسته در شبکه آرشیو جامع R (CRAN) موجود است.

R چگونه در یادگیری ماشین استفاده می‌شود؟

در یادگیری ماشین، R اغلب به عنوان ابزاری مکمل برای پشتیبانی از زبان‌های دیگر استفاده می‌شود. با این حال، برای کارهایی مانند تجزیه و تحلیل احساسات نیز در نوع خود محبوب است. R معمولاً در زمینه‌های علمی مانند مهندسی زیستی (طراحی و آزمایش تجهیزات پزشکی)، بیوانفورماتیک (مطالعه مقادیر زیادی از داده‌های بیولوژیکی) و محیط زیست مورد استفاده قرار می‌گیرد. اما برای هر کار یادگیری ماشین که از نظر آماری سنگین باشد، بسیار مناسب است.

بسته‌های R زیادی وجود دارد که برای ساده‌سازی کارهای یادگیری ماشین سنگین داده طراحی شده‌اند. به عنوان مثال، بسته طبقه‌بندی و آموزش رگرسیون (caret) ایجاد مدل‌های پیش‌بینی را بسیار آسان‌تر می‌کند. Randomforest می‌تواند الگوریتم‌های تصادفی جنگل را با استفاده از درخت تصمیم‌گیری (Decision Tree) ایجاد کند. در همین حال، بسته‌هایی مانند ggplot2 و plotly برای داده‌ها بسیار عالی هستند.

C ++ برای یادگیری ماشین

C ++ چیست؟

C ++ یک زبان برنامه‌نویسی شیءگرا با کاربردهای عمومی است. در دهه ۱۹۸۰ به عنوان زبان سیستم (برای ساخت معماری سیستم) راه‌اندازی شد، یادگیری آن پیچیده اما محبوبیت آن در کسب و کارهای مهم افزایش یافته است. اکنون برای ایجاد برنامه‌های دسکتاپ، بازی‌های ویدیویی و حتی برنامه‌ریزی مریخ‌نوردها استفاده می‌شود.

C ++ عمدتا به دلیل اینکه یک زبان سطح پایین است، برنامه‌های زیادی دارد. این بدین معنی است که با ماشین‌ها نزدیک به کد اصلی آن‌ها ارتباط برقرار می‌کند. (گزینه جایگزین یک زبان سطح بالا و انتزاعی مانند پایتون که استفاده از آن آسان‌تر اما اجرای آن کندتر است). در سطح پایین، یادگیری C ++ سخت‌تر اما برای دستکاری حافظه بسیار عالی است. سرعت در اینجا اهمیت زیادی دارد.

++ C در یادگیری ماشین چگونه استفاده می‌شود؟

از نظر یادگیری ماشین، کاربران C ++ می‌توانند الگوریتم‌ها را دستکاری کرده و منابع حافظه را در سطح جزئی مدیریت کنند. به همین دلیل است که به خوبی در حوزه‌هایی مانند هوش مصنوعی قابل استفاده است، جایی که سرعت برای تجزیه و تحلیل مجموعه‌های داده بزرگ حرف اول را می‌زند. تنها مشکل این است که C ++ برای نمونه‌سازی سریع عالی نیست. حتی در این صورت، این زبان همچنان نزد تحلیل‌گران داده و مهندسان یادگیری ماشین محبوبیت زیادی دارد.

از آنجا که C ++ کنترل دقیق بر عملکرد را ارائه می‌دهد، در مناطقی مانند رباتیک و بازی که به پاسخگویی بالایی نیاز دارند، محبوب است. یادگیری ماشین نیز در این مناطق به سرعت در حال رشد می‌باشد. علاوه بر این، C ++ چندین کتابخانه پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دارد. این کتابخانه‌ها شامل چارچوب یادگیری عمیق، Caffe، کتابخانه شبکه عصبی ، DyNet و Shogun، یک کتابخانه منبع باز یادگیری ماشین با تعداد زیادی مدل مختلف است.

جاوا (Java) برای یادگیری ماشین

جاوا چیست؟

جاوا مانند C ++، یک زبان شیءگرا می‌باشد. روش آن مانند C ++ پیچیده است اما در سطح پایین کار نمی‌کند. جاوا نیز یک زبان برنامه‌نویسی عمومی است. این زبان برای ایجاد برنامه‌هایی استفاده می‌شود که از طریق ماشین مجازی جاوا (نوعی شبیه‌ساز سیستم) در هر پلتفرمی اجرا می‌شوند. جاوا معمولاً برای ایجاد برنامه‌های کاربردی برای صفحات وب، سیستم‌های سازمانی در مقیاس بزرگ و برنامه‌ها در بستر تلفن همراه اندروید کاربرد دارد.

جاوا در حوزه حرفه‌ای دارای سابقه طولانی است. کاربران آن به طور سنتی در موسسات مالی و صنعت سازمانی کار می‌کردند. اکنون اغلب در مناطقی مانند امنیت شبکه، امنیت سایبری و تشخیص جعل استفاده می‌شود. بسیاری از کسانی که از جاوا برای یادگیری ماشین استفاده می‌کنند، این کار را انجام می‌دهند زیرا عادت کرده‌اند که آن را در پروژه‌های توسعه شرکت استفاده کنند.

جاوا چگونه در یادگیری ماشین استفاده می‌شود؟

جاوا بسیار مقیاس‌پذیر است. این امر آن را در ایجاد الگوریتم‌های پیچیده و بزرگ یادگیری ماشین بسیار مفید می‌سازد. بسیاری از چارچوب‌های کلان داده مانند Hadoop، Hive و Spark (که برای یادگیری ماشین استفاده می‌شوند) نیز مبتنی بر جاوا هستند. Java Virtual Machine به کاربران این امکان را می‌دهد تا ابزارهای یادگیری ماشین را بسازند و آن‌ها را با سرعت گسترش دهند. جاوا همچنین سریع اجرا می‌شود. به همه این دلایل، غول‌های فناوری مانند توییتر، لینکدین و فیسبوک همه از جاوا برای مدیریت کلان داده استفاده می‌کنند.

جاوا همچنین چندین کتابخانه و ابزار یادگیری ماشین دارد. به عنوان مثال، Weka یک میز کار جاوا است که برای داده‌کاوی، تجزیه و تحلیل، مدل‌سازی پیش‌بینی و تجسم داده استفاده می‌شود. چارچوب Massive Online Analysis (MOA) برای استخراج جریان داده استفاده شده و شامل الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای مواردی مانند طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و موارد دیگر است.

جاوا اسکریپت (JavaScript) برای یادگیری ماشین

جاوا اسکریپت چیست؟

بر خلاف زبان‌هایی که تاکنون بررسی کرده‌ایم، جاوا اسکریپت یک زبان سطح بالا می‌باشد. این بدان معنی است که درک نحو آن بسیار ساده‌تر بوده و یادگیری آن را آسان‌تر می‌کند. جاوا اسکریپت در ابتدا به عنوان زبان اسکریپت‌نویسی طراحی شد. از آن زمان به یک زبان برنامه‌نویسی عمومی تبدیل شده است که معمولاً به صورت مواردی مانند پیام‌های پاپ-آپ یا ساعت‌های زنده در مرورگر خود پیدا می‌کنید.

اگرچه جاوا اسکریپت برای فرانت اند (front-end) بسیار مناسب است، اما در سمت سرور نیز اجرا می‌شود. در اینجا، اغلب به عنوان API برای برنامه‌های ساخته‌شده با استفاده از زبان‌هایی که ممکن است فاقد عملکرد سطح بالای جاوا اسکریپت باشند، استفاده می‌گردد. جالب است بدانید جاوا اسکریپت هیچ ارتباطی با جاوا ندارد! آن‌ها اصول طراحی متفاوتی دارند و توسط سازمان‌های مختلف اداره می‌شوند.

جاوا اسکریپت چگونه در یادگیری ماشین استفاده می‌شود؟

با اینکه جاوا اسکریپت سرعت زبان‌های سطح پایین را ندارد، برنامه‌های وب آن برای یادگیری ماشین مفید است. به عنوان مثال، توسعه‌دهندگان اغلب از الگوریتم‌های یادگیری ماشین به داشبورد وب مبتنی بر جاوا، خروجی انتقال می‌دهند. با این حال، این زبان برای کارهای پرمشغله چندان مناسب نیست. در حالی که یادگیری ماشین اغلب به خرد کردن اعداد پیچیده نیاز دارد، جاوا اسکریپت حاوی عملکردهای کاملاً اساسی ریاضی است.

با این اوصاف، تعداد کتابخانه‌های جاوا اسکریپت برای یادگیری ماشین در حال رشد است. به عنوان مثال، math.js انعطاف‌پذیری ریاضی و قدرت محاسباتی بیشتری را در اختیار زبان قرار می‌دهد. این برنامه همچنین از بسته‌های ساخته‌شده برای زبان‌های دیگر مانند TensorFlow.js (که در اصل برای پایتون ساخته شده) پشتیبانی می‌کند. این به توسعه‌دهندگان جاوا اسکریپت اجازه می‌دهد تا مدل‌های موجود یادگیری ماشین را اجرا کرده یا دوباره آموزش دهند و مدل‌های جدیدی را ایجاد کنند. همچنین دارای کتابخانه‌های شبکه عصبی، مانند Synaptic (که از عملکرد مغز تقلید می‌کند) و ابزارهای پردازش تصویر مانند OpenCV.js. می‌باشد.

پایتون برای یادگیری ماشین

پایتون چیست؟

پایتون که یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا و عمومی است، یادگیری بسیار آسانی دارد. محبوبیت آن در سال‌های اخیر رونق گرفته و در زمینه‌هایی مانند تجزیه و تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین از C ++ پیشی گرفته است. روش ساده و سرعت پایتون، یادگیری آن را آسان و برای نمونه‌سازی سریع بسیار مناسب می‌سازد.

پایتون به عنوان یک زبان سطح بالا (مانند جاوا اسکریپت) کندتر از برخی زبان‌ها اجرا می‌شود، اما این ویژگی را با مجموعه وسیعی از کتابخانه‌ها، از بازی و جلوه‌های ویژه گرفته تا تجزیه و تحلیل داده‌ها، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین جبران می‌کند. حتی اگر قبلاً از زبان پیچیده‌تری استفاده کرده باشید، پایتون هنوز ارزش یادگیری را دارد.

پایتون چگونه در یادگیری ماشین استفاده می‌شود؟

در یادگیری ماشین، پایتون کاربردهای مشابه جاوا دارد. با این حال، این زبان اغلب در زمینه‌های علمی و کمتر متمرکز بر بنگاه‌های اقتصادی استفاده می‌شود، به عنوان مثال تحلیل احساسات و پردازش زبان طبیعی. افزایش محبوبیت اخیر پایتون با این واقعیت مرتبط می‌باشد که در کنار حوزه علم داده تکامل یافته است. در نتیجه این دو اکنون تقریباً هم‌زیست شده‌اند.

ویژگی برجسته پایتون، Python Package Index است. این بسته شامل هزاران کتابخانه کد است که بسیاری از آن‌ها به طور خاص برای یادگیری ماشین ایجاد شده‌اند. TensorFlow به مبتدیان و متخصصان اجازه می‌دهد تا الگوریتم‌های یادگیری ماشین را با کمترین تلاش آموزش دهند. Keras یک کتابخانه محبوب شبکه عصبی می‌باشد، در حالی که NLTK (مخفف Natural Language Toolkit) برای کار با داده‌های زبان بسیار مناسب است. اگرچه پایتون سریع‌ترین زبان نیست، اما برای کسانی که به رایانه‌های علمی و یادگیری ماشین علاقه‌مند هستند، یک مهارت فوق‌العاده است.

جمع‌بندی

در این مقاله، ما اهمیت برنامه‌نویسی در زمینه یادگیری ماشین را بررسی کرده‌ایم. اکنون می‌دانیم که:

• یادگیری ماشین مطالعه الگوریتم‌های رایانه است که بدون بینش انسانی یاد می‌گیرند.
• یادگیری ماشین کاربردهای بی‌شماری دارد، از پردازش زبان طبیعی گرفته تا بینایی رایانه، شبکه‌های عصبی، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی و موارد دیگر.
• زبان‌های سطح پایین (مانند R ، C ++ یا جاوا) سرعت بیشتری را ارائه می‌دهند اما یادگیری آن‌ها دشوارتر است.
• استفاده از زبان‌های سطح بالاتر (مانند جاوا اسکریپت و پایتون) آسان‌تر اما اجرای آن‌ها کندتر است.
• پایتون زبان اصلی برای یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده‌ها است. برای سرعت و توانایی و گستردگی کاربرد، شاید بهترین مورد برای مبتدیان باشد.
• با این وجود، زبان مناسب به مشکلی که شما حل می‌کنید، تخصص و تجربه برنامه‌نویسی شما بستگی دارد. خود را محدود نکنید!