بهترین زبان ML کدامند؟

بهترین زبان ML چیست؟ مقایسه ویژگی‌ها، کتابخانه‌ها و موارد استفاده

بهترین زبان ML: پایتون و R هستند. دو تا از محبوب ترین و پرکاربردترین زبان های برنامه نویسی. هر دو زبان نقاط قوت و ضعف خود را دارند و انتخاب بین آنها به اهداف، اولویت ها و مهارت های پروژه شما بستگی دارد.

ML یا یادگیری ماشینی چیست؟

یادگیری ماشینی (ML) Machine Learning زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است و علمی است که رایانه‌ها را به یادگیری و عمل کردن مانند انسان‌ها وادار می کند.

در این مقاله پایتون و R را از نظر ویژگی‌ها، کتابخانه‌ها، چارچوب‌ها و موارد استفاده برای ML مقایسه می‌کنیم.

پایتون

پایتون یک زبان برنامه نویسی همه منظوره و شی گرا است که بر خوانایی و سادگی کد تاکید دارد. این زبان برنامه نویسی در سال 1991 توسط Guido van Rossum منتشر شد. پایتون یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی در جهان است. پایتون برای اهداف مختلفی مانند توسعه وب، اتوماسیون، اسکریپت نویسی و ML استفاده می شود. این زبان یک جامعه بزرگ و فعال دارد که در توسعه و نگهداری آن سهیم است.

پایتون همچنین دارای مجموعه عظیمی از کتابخانه ها و چارچوب های منبع باز است که از وظایف ML پشتیبانی می کند، مانند:

Numpy: کتابخانه ای برای مدیریت آرایه ها و ماتریس های چند بعدی.

Pandas: کتابخانه ای برای ویرایش و تجزیه و تحلیل داده ها.

Matplotlib: کتابخانه ای برای تجسم داده ها.

Scikit-learn: کتابخانه ای برای الگوریتم های ML.

TensorFlow: چارچوبی برای یادگیری عمیق.

Keras: یک API سطح بالا برای یادگیری عمیق.

PyTorch: چارچوبی برای یادگیری عمیق.

یادگیری و استفاده از پایتون مخصوصاً برای مبتدیان آسان است. Python دارای یک نحو واضح و سازگار است که آن را خوانا و قابل درک می کند. پایتون همچنین از چندین پارادایم مانند برنامه نویسی رویه ای، عملکردی و شی گرا پشتیبانی می کند. انعطاف پذیر و همه کاره است و به شما امکان می دهد آن را با زبان ها و ابزارهای دیگر ادغام کنید

برخی از مزایای استفاده از پایتون برای ML عبارتند از:

دارای مجموعه وسیع و متنوعی از کتابخانه ها و چارچوب ها برای ML است.

یادگیری و استفاده از آن آسان است، با یک نحو ساده و رسا.

انعطاف پذیر و همه کاره است، با پارادایم ها و ادغام های متعدد.

اانجمن بزرگ و فعالی دارد که پشتیبانی و منابع را فراهم می کند.

برخی از معایب استفاده از پایتون برای ML عبارتند از:

این زبان به دلیل ماهیت تفسیری آن کندتر از برخی زبان های دیگر است.

توابع آماری داخلی کمتری نسبت به R دارد.

نسبت به R از قابلیت های گرافیکی کمتری برخوردار است.

R

R یک زبان برنامه نویسی تخصصی است که بر محاسبات آماری و گرافیک تمرکز دارد. آر در سال 1992 توسط راس ایهاکا و رابرت جنتلمن در دانشگاه اوکلند توسعه یافت. R زبان محبوب آماردانان، تحلیلگران داده، محققان و دانشگاهیان است.

R دارای یک اکوسیستم غنی و جامع است که ابزارها و بسته های مختلفی را برای وظایف ML فراهم می کند، مانند:

Tidyverse: مجموعه ای از بسته ها برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها

Ggplot2: بسته ای برای تجسم داده ها

Dplyr: بسته ای برای دستکاری داده ها

Caret: بسته ای برای الگوریتم های ML

Shiny: بسته ای برای ایجاد برنامه های کاربردی وب تعاملی

RStudio: یک محیط توسعه یکپارچه (IDE) برای R

طراحی R به طور خاص برای محاسبات و تجزیه و تحلیل آماری است.

شما به راحتی می توانید عملیات سخت را با حداقل کدنویسی انجام دهید. چون آر دارای یک نحو قدرتمند و گویا است. R همچنین از چندین پارادایم مانند برنامه نویسی تابعی، شی گرا و برداری پشتیبانی می کند. این زبان برنامه نویسی قابل توسعه و سفارشی سازی است. شما امکان ایجادبسته و توابع خود را دارید.

برخی از مزایای استفاده از R برای ML عبارتند از:

شامل مجموعه ای غنی و جامع ازبسته و ابزارهای ML است.

برای محاسبات و تجزیه و تحلیل آماری بسیار مناسب است.

R یک نحو قدرتمند و رسا دارد که کد مختصر را امکان پذیر می کند.

از قابلیت های گرافیکی برتری نسبت به پایتون برخوردار است.

برخی از معایب استفاده از R برای ML عبارتند از:

این برنامه کاربردی کمتری نسبت به پایتون دارد و برنامه های کاربردی کمتری خارج از آمار دارد.

نسبت به پایتون انعطاف پذیری کمتری دارد و پارادایم ها و ادغام های کمتری دارد.

جامعه کوچکتری نسبت به پایتون دارد.

در نتیجه، بهترین زبان ML: پایتون و R هستند.

پایتون و R بهترین زبان برنامه نویسی برای ML هستند. آنها نقاط قوت و ضعف خود را دارند. اگر می‌خواهید روی فناوری‌های جدید و نوظهور مانند یادگیری عمیق یا هوش مصنوعی تمرکز کنید، پایتون می‌تواند انتخاب بهتری باشد. اگر می‌خواهید روی آمار سنتی یا تجسم داده‌ها تمرکز کنید، R ممکن است مناسب‌تر باشد. در نهایت، بهترین راه برای تصمیم گیری این است که هر دو زبان را امتحان کنید و ببینید کدام یک برای شما بهترین کارایی را دارد.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *