چگونه یک زبان برنامه نویسی را برای پروژه ML خود انتخاب کنیم؟

زبان برنامه نویسی ML و یافتن بهترین زبان برای یادگیری ML چالش برانگیز است. زیرا بیش از 700 زبان برنامه نویسی مختلف در حال استفاده هستند که هر کدام دارای مزایا و معایبی هستند. با این حال، خبر خوب این است که با شروع کار خود به عنوان یک مهندس ML، مشخص خواهید کرد که کدام زبان برنامه نویسی برای یک موضوع تجاری خاص مناسب تر است.

اول از همه: بیایید یاد بگیریم که ML چیست و چقدر برنامه نویسی برای پیاده سازی آن لازم است.

ML چگونه کار می کند؟

به سیستم‌های رایانه‌ای این امکان داده می‌شود. که بر اساس داده‌هایی که از طریق ML که زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است، به‌طور خودکار یاد بگیرند و پیش‌بینی کنند. هر چیزی می تواند یک پیش بینی باشد: تشخیص اینکه آیا این تصویر یک گربه یا سگ دارد؟

کدی که به سیستم ML می گوید که چگونه بین تصویر گربه و سگ تمایز قائل شود. توسط یک برنامه نویس ML نوشته نشده است. بلکه، نمونه‌های بزرگی از داده‌ها برای آموزش مدل‌های ML استفاده می‌شوند که یاد می‌گیرند بین سگ و گربه تفاوت قائل شوند (در این مورد، تعداد زیادی از تصاویر با برچسب گربه و سگ وجود دارد). هدف نهایی ML این است که سیستم ها به تنهایی یاد بگیرند و به آنچه می آموزند عمل کنند.

چقدر تجربه برنامه نویسی برای ML لازم است؟

بسته به برنامه مورد نظر شما، سطح تخصص برنامه نویسی مورد نیاز برای یادگیری ML متفاوت است. اگر می‌خواهید از مدل‌های ML برای حل مسائل کسب‌وکار در دنیای واقعی استفاده کنید. به پیشینه برنامه‌نویسی نیاز دارید. اما اگر فقط می‌خواهید اصول اولیه را یاد بگیرید، ریاضیات و آمار کافی است. همه چیز بستگی به این دارد که چگونه می خواهید از ML استفاده کنید.

برای پیاده سازی مدل های ML، باید با اصول برنامه نویسی، الگوریتم ها، ساختارهای داده، مدیریت حافظه و منطق آشنا بود. برای هر کسی که دانش اولیه برنامه نویسی دارد، بسیار ساده است که یادگیری ML حرفه ای را شروع کند. چندین محیط ML گرافیکی و اسکریپتی مانند Weka، Orange، BigML و موارد دیگر به شما امکان می دهند الگوریتم های ML را بدون نیاز به کدنویسی سخت پیاده سازی کنید. اما باید درک اساسی از برنامه نویسی داشته باشید.

بهترین زبان برنامه نویسی ML برای یادگیری وجود ندارد

هر کدام در جای خود مفید هستند. بله، هیچ یک از زبان های ML برتر از بقیه نیست. با این حال، چند زبان برنامه نویسی وجود دارند که برای پروژه های ML مناسب تر از بقیه هستند. مهندسان ML یک زبان یادگیری ماشینی را بخاطر نوع مشکل تجاری که روی آن کار می کنند، انتخاب می کنند. به عنوان مثال، اکثر مهندسانی که با ML کار می کنند. ترجیح می دهند از Python برای مسائل NLP استفاده کنند. از R یا Python هم برای کارهای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کنند. از سوی دیگر، برخی از زبان برنامه نویسی جاوا برای سایر برنامه های ML مانند امنیت و تشخیص تهدید استفاده می کنند. هنگام کار با ML، مهندسان نرم افزار با سابقه توسعه جاوا، ممکن است گهگاه به استفاده از جاوا به عنوان زبان برنامه نویسی ادامه دهند.

به خاطر داشته باشید که همه چیز در طول زمان تغییر می کند. و هیچ راه حل ثابتی در مورد استفاده ML وجود ندارد. حوزه کاربرد، محدوده پروژه ML، زبان های برنامه نویسی مورد استفاده در صنعت یا شرکت شما و چندین عامل دیگر، همگی بر بهترین زبان برای ML تأثیر می گذارند. به طور طبیعی، یادگیری حداقل دو زبان برنامه نویسی ML بهترین گزینه است. زیرا انجام این کار رزومه شما را به بالاترین سطح می رساند. یادگیری یک زبان جدید ML زمانی ساده است که در آن مهارت داشته باشید.