10 leistungsstarke Programmiersprachen für maschinelles Lernen

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10 leistungsstarke Programmiersprachen für maschinelles Lernen

In der Informatik sind Machine Learning und künstliche Intelligenz die am schnellsten wachsenden Bereiche. Wer mit diesen Technologien arbeitet, hat gewonnen. In letzter Zeit erben immer mehr Branchen und Unternehmen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. ML und KI bieten eine Welt endloser Möglichkeiten. Fast jedes andere Unternehmen verwendet Dienstleistungen für maschinelles Lernen in irgendeiner Weise.



Laut dem jüngsten Bericht gab es ein Wachstum von 34 % bei den Patenten für KI/Maschinelles Lernen. Apple, Google, Microsoft und viele andere Technologiegiganten investieren Geld in KI und ML. Die International Data Corporation (IDC) prognostiziert, dass die Ausgaben für KI und ML von 12 Milliarden US-Dollar im Jahr 2017 auf 57,6 Milliarden US-Dollar bis 2021 steigen werden.( Quelle )

Programmiersprachen für maschinelles Lernen



Es gibt Tausende von Programmiersprachen. Aber Sie müssen nicht alle studieren. Bevor Sie ML lernen, ist es wichtig zu wissen, welche Sprache für ML am besten geeignet ist. Hier besprechen wir die Top-Programmiersprachen für maschinelles Lernen.

1. Python

Python ist die beste maschinelle Lernsprache für Anfänger. Die Syntax von Python ist so einfach. Abgesehen von maschinellen Lerndiensten kann es für verschiedene Zwecke verwendet werden. Es ist eine High-Level-Open-Source-Allzweck-Programmiersprache. Es unterstützt zwingende, funktionale, objektorientierte und prozedurale Entwicklungsparadigmen, da es sich um eine dynamische Sprache handelt.



2. Maßstab

Leiter ist ein beliebter Name für Big Data. Scala läuft viel schneller als Python, da es Java Virtual Machine verwendet Laufzeit.It hat eine Bibliothek namens Aerosolve für maschinelles Lernen, die speziell für Menschen entwickelt wurde. Apache Spark enthält Tools wie Microsoft Machine Learning.
Diese Tools wurden für die Verwendung mit einem verteilten Computing-Framework entwickelt.

3. C++

C++ ist eine der am weitesten verbreiteten populären und ältesten Programmiersprachen. Einschließlich Tensorflow unterstützen die meisten Plattformen für maschinelles Lernen C++. C++ ist eine objektorientierte, universelle Programmiersprache. Es gibt viele Bibliotheken für maschinelles Lernen in C++ wie mlpack und Shark. Beide sind Open-Source-Bibliotheken, die verwendet werden, um Benutzerfreundlichkeit, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit hervorzuheben.

4. Golang

Golang ist eine weit verbreitete Sprache für maschinelles Lernen, die von Google entwickelt wurde. Es ist eine sichere, quelloffene, statisch typisierte, universelle Programmiersprache. Die Syntax von Go ist C ähnlich. Es hat viele umfangreiche Standardbibliotheken wie GoLearn, Gorgonia, Goml. Go ist eine kompilierte Programmiersprache wie C und C++. Go ist aufgrund seiner Syntax einfach, eine Sprache zu lernen.

5. R

Programmiersprache R Build-Umgebung für Grafik und statisches Computing. Die Programmiersprache R bietet eine breite Palette grafischer und statischer Techniken wie klassische statistische Tests, lineare und nichtlineare Modellierung, Klassifizierung, Zeitreihenanalyse, Clustering usw. R bietet einige Pakete für maschinelles Lernen wie Caret, MLR und H2O.

6. Java

Java ist die weltweit am weitesten verbreitete Programmiersprache. Es ist auch eine Open-Source-Allzweck-Programmiersprache. Die erste Implementierung von Java als Java 1.0 wurde von Sun Microsystems entwickelt. Später wurde es von Oracle übernommen. Einige Java-Bibliotheken, die für Machine Learning-Dienste verwendet werden, sind JDMP, MLlib(spark) und WEKA.

7. Julia

Julia erschien erstmals im Jahr 2012 auf dem Markt. Es handelt sich um eine leistungsstarke, dynamische Programmiersprache. Julia kombiniert Funktionen aus anderen Programmiersprachen wie Geschwindigkeit aus Java und C++ und andere Funktionalitäten aus R-, Python- und Stata-Sprachen. Bibliotheken für maschinelles Lernen, die Julia hat, sind ScikitLearn.jl, MLBase.jl und MachineLearning.jl.

8. C#

C # ist eine einfache, einfache, flexible, moderne, sichere, quelloffene und objektorientierte Programmiersprache. C# ist eine der vielseitigsten Programmiersprachen der Welt. Mit C# können Anwendungsentwickler alle Arten von Anwendungen erstellen, einschließlich Konsolen, mobile Apps, Web-Apps, Windows-Clients und Backend-Systeme. C# im maschinellen Lernen kann mit Hilfe von .NET verwendet werden.

9. JavaScript

JavaScript ist eine objektorientierte Programmiersprache. JavaScript war neben HTML und CSS eine der Technologien hinter dem World Wide Web. Es wird auch bei der Frontend-Entwicklung mehrerer berühmter Websites wie Google, Facebook, YouTube, Wikipedia und Amazon verwendet. Es wird auch in beliebten Web-Frameworks wie Node.js, AngularJS und React.JS verwendet.

10. Haskell

Haskell ist eine robuste statische Typisierungssprache. Haskell bietet Unterstützung für eingebettete domänenspezifische Sprachen, was für die KI-Forschung von entscheidender Bedeutung ist. Es verwendet gängige algebraische Strukturen wie Monoide und Module, um die Effizienz von Algorithmen des maschinellen Lernens zu verbessern. Haskell ist in akademischen Kreisen sehr beliebt, jedoch verwenden viele renommierte Organisationen Haskell in ihren Projekten.

Abschluss

Sprache ist die relevanteste Form von APIs, die von globalen KI- und Machine-Learning-Entwicklern ab 2019 verwendet wird, da 55,9 % der befragten KI- und Machine-Learning-Entwickler angaben, dass sich ihre Unternehmen auf Sprach-APIs verlassen. ( Quelle )

Das Erlernen einer Programmiersprache für maschinelles Lernen kann Ihnen auf verschiedene Weise zugute kommen. Heutzutage besteht eine große Nachfrage nach Anbietern von Machine Learning-Software und Entwickler für maschinelles Lernen einstellen auf dem Markt.

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