Introduction aux langages de programmation d'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique est présent sur le marché depuis maintenant plus d'une décennie. La plupart des entreprises ont désormais adopté des techniques d'apprentissage automatique pour créer et améliorer leurs produits et services. Si vous êtes nouveau dans l'apprentissage automatique, il est évident que vous vous demanderez quel langage de programmation vous devez utiliser pour commencer. Il y a une énorme quantité de langage pour que vous puissiez commencer à écrire votre algorithme d'apprentissage automatique. Chacun d'eux a sa propre fonctionnalité unique et il est bon de connaître plusieurs langages de programmation, mais au lieu de vous submerger de plusieurs langages, vous pouvez simplement choisir un langage de programmation pour commencer et vous concentrer davantage sur les concepts. Jetons un coup d'œil aux quelques langages de programmation populaires de l'apprentissage automatique.
Meilleurs langages de programmation d'apprentissage automatique
Jetons un coup d'œil aux quelques langages de programmation populaires les plus utilisés de l'apprentissage automatique:
1. Python
Actuellement, la langue qui connaît la croissance la plus rapide au monde. Python a été construit pour la lisibilité et la facilité d'utilisation. Il utilise les concepts oops mais peut également être utilisé comme langage de script. Il est préférable pour le traitement du langage naturel et l'analyse sentimentale. Il contient presque tous les packages nécessaires aux tâches d'apprentissage automatique. Consultez le tableau ci-dessous pour quelques exemples de la bibliothèque d'apprentissage automatique:
| Tâche | Bibliothèque |
| Compute Vision | OpenCV |
| Prétraitement des données | Pandas |
| Apprentissage automatique polyvalent | Scikit learn, TensorFlow, pytorch |
| visualisation de données | Matplotlib |
| application Web | Django |
Parallèlement à cela, nous avons le bloc-notes Jupyter spécialement conçu pour la programmation python pour vérifier la sortie de chaque ligne de code en temps réel. Afin de développer votre propre algorithme à partir de zéro, vous pouvez utiliser la bibliothèque max de matrice appelée numpy et créer votre propre algorithme d'apprentissage automatique. Python possède une vaste communauté de forums ouverts comme le débordement de pile et GitHub. Google a récemment mis au point un excellent service cloud gratuit connu sous le nom de google Colab que vous pouvez utiliser pour créer et former votre réseau en python à partir de zéro. Il est également livré avec GPU et TPU, ce qui vous permet également de coder dans un système à faible configuration.
2. Java
Java est un langage de programmation à usage général, portable et parmi les langages les plus couramment utilisés dans le monde. C'est préférable dans le cas où l'on souhaite avoir une détection de sécurité et de fraude dans notre application. Supposons que l'application soit construite en java et que nous voulons qu'une petite partie de celle-ci utilise l'apprentissage automatique, alors il est évident d'implémenter cette partie en java plutôt que de passer à un autre langage. Il est accepté par les membres de la communauté ML en raison de sa commercialisation, de sa lisibilité, de sa facilité d'entretien, de sa sécurité et de bien d'autres. Il fournit des bibliothèques open source prêtes à l'emploi dans le domaine de l'IA. Peu de la bibliothèque d'apprentissage automatique utilisée en Java pour la programmation ML est:
| Bibliothèque | La description |
| ADAMS | Pour contrôler le flux de données dans le réseau |
| Deeplearning4j | Prend en charge l'algorithme d'apprentissage en profondeur |
| ELKI | Exploration de données |
| JSAT | Cadre pour démarrer facilement avec l'apprentissage automatique |
| MAILLET | Utilisé dans des domaines comme la PNL, l'analyse de cluster, la classification de texte, etc. |
3. Script Java
L'un des langages de script Web les plus puissants. Si vous devez exécuter une application d'apprentissage automatique du côté client dans un navigateur, le javascript est la meilleure option. Un avantage de l'apprentissage automatique exécuté sur le navigateur est que le client n'a pas besoin d'installer de bibliothèque supplémentaire pour utiliser l'application comme les autres langues. Google a publié sa bibliothèque d'apprentissage automatique pour javascript, c'est-à-dire Tensorflow.js, il vous aide à développer un algorithme d'apprentissage automatique à partir de zéro. L'API de celui-ci peut être utilisé pour construire directement et former votre modèle dans le navigateur. Pensez à exécuter l'application Web qui utilise l'apprentissage automatique sur votre application mobile, ce qui vous permet de profiter du capteur intégré des données mobiles et d'utiliser leurs données pour former vos modèles. Peu d'autres bibliothèques d'apprentissage machine populaires sont, Brain.js, ConvNetJS, Webdnn, Synaptic, etc.
4. C / C ++
C'est l'une des plus anciennes langues utilisées pour créer des applications hautes performances. Il fournit un contrôle de haut niveau sur les ressources système et la mémoire, grâce à quoi son utilisation principale est dans le développement d'applications sur un système embarqué. Dans le développement de la reconnaissance vocale, des robots et des jeux, le langage largement utilisé est le C / C ++. Donc, si vous voulez avoir une application à hautes performances, ce sera une bonne option.
5. R
C'est un langage de script et il est bon de gérer et de visualiser les données qui jouent un rôle clé dans les algorithmes d'apprentissage automatique. R est principalement utilisé dans les universités et la recherche. Il est facile à apprendre et à mettre en œuvre et constitue une bonne option pour travailler avec vos données. Si vos données ne sont pas bonnes, vous n'obtiendrez jamais un bon résultat. R fournit une analyse de données conviviale et des modèles graphiques. Son domaine est l'analyse des données. Il est préféré dans l'inférence statistique et dispose d'un forum de support actif. R propose le package qui aide à améliorer la précision de la prédiction. Quelques paquets de R sont Nnet, Caret, Rgl, Mgcv.
6. Matlab
MATLAB est un autre langage de programmation facile à utiliser pour les débutants à experts dans le domaine de l'apprentissage automatique. Il prend une ligne de codes moindre par rapport aux autres langues pour la formation et le développement de modèles pour ML ou DL. Il fournit l'interopérabilité avec d'autres cadres d'apprentissage en profondeur open source. L'un des plus gros inconvénients de MATLAB est son coût de licence. Son coût est trop élevé et l'utilisateur doit payer pour chaque module. Bien qu'il ait des communautés larges et actives comme le débordement de pile, mathworks, github, etc.
Vous devez maintenant avoir une idée de quelques-unes des langues populaires utilisées dans l'apprentissage automatique. Parmi ceux-ci, si nous avons parlé du classement global basé sur l'utilisation, alors python est en haut du graphique, après quoi nous avons javascript, C / C ++.
Conclusion
Conclurons cet article en disant qu'il est plus important d'apprendre les concepts de l'apprentissage automatique plutôt que le langage de programmation. Parce qu'une fois que vous maîtrisez les concepts, en fonction de l'application que vous souhaitez développer, vous pouvez choisir le langage de programmation le plus approprié.
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