4 زبان برنامه نویسی مناسب یادگیری ماشین Machine Learning

یادگیری ماشین یا Machine Learning یکی از حوزه های تکنولوژی است که نقشی قابل توجه در بهبود سرویس های ارائه شده در تلفن های همراه و فضای مجازی دارد.

یادگیری ماشین یکی از زیرشاخه های Artificial Intelligence (هوش مصنوعی) است و یکی از اهداف آن درک ساختار دیتا و سپس قرار دادن دیتا در مدل‌هایی است که برای سیستم قابل‌فهم و استفاده باشد. در حقیقت زمانی که یک سیستم به طور خودکار از محیط پیرامونش درس گرفته و عملکرد خود را بهبود بخشد، می‌گوییم یادگیری اتفاق افتاده است.

یادگیری ماشینی با بر عهده گرفتن وظایف تحلیلی زمان‌بر به کسب‌ و کارها کمک می‌کند تا در کارهایشان سریع‌تر عمل کنند. یادگیری ماشین محصول ریاضیات، آمار و علوم کامپیوتری است.

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی آنقدر پیچیده هستند که به ساعت ها و خطوط بی‌نهایتی از کد برای اجرا و پیاده‌سازی احتیاج دارد اما با پیشرفت‌های صورت گرفته از طریق جامعهٔ متن باز (Open source)، نیازی به صرف زمان های بسیار برای اجرا و پیاده سازی این الگوریتم ها نیست.

تعدادی از توسعه دهندگان این جامعه تاکنون بخش های دشوار و پیچیده را انجام داده اند که در این مقاله قصد داریم زبان های برنامه نویسی مناسب یادگیری ماشین را به همراه کتابخانه های اختصاصی آنها معرفی کنیم.

زبان های برنامه نویسی مناسب یادگیری ماشین

1. پایتون (Python)

همانطور که می دانید، پایتون در میان برنامه‌نویسان به چاقوی سوئیسی (چاقوی چندین کاره) معروف است. اگرچه پایتون نسبت به زبان های دیگر سریع‌ نیست، اما داشتن ماژول هایی همچون Pandas و NumPy باعث شده که پایتون در زمینهٔ تحلیل دیتا بسیار محبوب شود.

دلیل محبوب بودن این زبان در بین تحلیل گران داده و متخصصین یادگیری ماشینی در توانایی حل مشکلات پیچیده در کمترین زمان و با کمترین تلاش است. این زبان به معنای واقعی کلمه برای هر مسئله‌ای یک ماژول حاضر و آماده دارد.

با استفاده از پایتون، شما به کتابخانه های یادگیری ماشینی همچون Statsmodel ،Scikit-learn ،Pylearn و غیره دسترسی خواهید داشت و علاوه بر آن به طرح‌ها یا پلات‌های تعاملی مانند Seabprn ،ggplot2 و Bokeh نیز دسترسی دارید. در ارتباط با یادگیری عمیق هم ماژول‌هایی همچون TensorFlow ،Skflow ،Theano و Pylearn عرضه شده‌اند به علاوه اینکه یکسری ماژول هم برای پردازش زبان طبیعی یا NLP در دسترس هستند.

به طور کلی، کدنویسی سریع و خوانایی بالای سینتکس این زبان به همراه تعداد زیادی کتابخانه تخصصی یادگیری ماشینی، پایتون را به یکی از اولین انتخاب‌ها در این زمینه تبدیل کرده است.

2. اسکالا (Scala)

اسکالا پیوندی میان برنامه نویسی عملکردی و جاوا است و انتخابی مناسب برای افرادی است که با جاوا و تکنولوژی‌های Big data مانند Hadoop و Apache Spark آشنا هستند و می‌خواهند وارد حوزه یادگیری ماشین شوند. از مزایای این زبان می‌توان به عملکرد یکپارچه‌ با Apache Spark اشاره کرد.

پیشنهاد مطالعه: 6 نکته امنیتی مهم در برنامه نویسی بک اند Back-End

با اینکه می توانید در این زمینه Pyspark (پلتفرم Spark مبتنی بر Python) را هم مد نظر داشته باشید اما باید بدانید که در این مقایسه Pyspark محدودیت‌های بیشتری داشته و کنترل کمتری بر روی کتابخانه های Spark دارد. به طور کلی زمانی که صحبت از Hadoop و Spark به میان می آید، به نظر می‌رسد که اسکالا عملکرد بهتری داشته باشد.

همچنین اسکالا از کتابخانه های کار روی داده‌‌ها مانند Saddle برخوردار بوده که خیلی هم شبیه به ماژول Pandas پایتون می‌باشند. علاوه بر این، اسکالا از ماژول‌های یادگیری عمیق مانند Deeplearning4j و H2o.ai نیز بهره‌مند می‌باشد.

3. آر (R)

در حقیق این لیست بدون وجود زبان برنامه‌نویسی آر که هدف اصلی آن رایانش آماری و تجسم (visualization) است، لیستی ناقص است و باید گفت زبان R یکی از زبان‌هایی است که به طور گسترده توسط تحلیل گران داده مورد استفاده قرار می‌گیرد چرا که ويژگی‌هایی برای مدیریت دیتای چندبعدی دارد که بسیار کارآمد می‌باشند.

ساختار داده در زبان برنامه نویسی آر برای ارائه هر گونه داده آماری بسیار ساختار یافته است و این زبان توابع پیش‌فرضی را برای مدیریت دیتا به شما ارائه می‌کند و در واقع پیچیدگی‌ها را مخفی می‌کند تا توسعه دهنده بتواند تنها بر روی وظیفه پیش روی خود تمرکز کند.

4. جولیا (julia)

جولیا ابتدا با هدف رفع نیاز در زمینه تحلیل های عددی و علم محاسبات به وجود آمد اما در عین حال یک انتخاب مناسب در زمینهٔ انجام تسک‌های پیچیدهٔ مربوط به یادگیری ماشینی نیز می باشد.

در حقیقت، دلیل اشاره به جولیا در این لیست کارایی و سینتکس بسیار مشابه آن به زبان پایتون می‌باشد. جولیا اجرای موازی توزیع‌شده (Distributed Parallel Execution)، دقت عددی و کتابخانه ریاضیاتی گسترده‌ای را برای دولوپر فراهم می‌آورد به علاوه اینکه عملکرد محاسباتی فوق‌العاده‌ بالایی دارد که از این بابت قابل‌ قیاس با زبان C می‌باشد.

پکیج‌های نوشته‌شده برای این زبان با سرعت خوبی در حال پیشرفت هستند و کتابخانه های قابل‌توجهی برای استفاده در یادگیری عمیق در این زبان ارائه شده است و جولیا در حال حاضر یک انتخاب خوب به حساب آمده و تقریباً می‌توانید با آن هر کاری را انجام دهید و لازم به ذکر است که در هر نسخهٔ جدید، مدام بهبود یافته و ویژگی های بیشتری به آن افزوده می‌شود.