Python-оос гадна машин сургалтын програмчлалд ямар хэлүүдийг ашигладаг вэ?

/ / онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ

Python хэл нь машин сургалтын програмчлалын цорын ганц хэл мөн үү гэсэн асуулт, ялангуяа хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын салбарт шинээр орж ирж буй хүмүүсийн дунд түгээмэл байдаг. Хэдийгээр Python бол машин сургалтын салбарт зонхилох хэл боловч энэ зорилгоор ашигладаг цорын ганц хэл биш юм. Програмчлалын хэлний сонголт нь машин сургалтын төслийн тусгай шаардлага, одоо байгаа дэд бүтэц, хөгжүүлэлтийн багийн туршлага зэрэг янз бүрийн хүчин зүйлээс шалтгаална.

Python нь энгийн, уншихад хялбар, машин сургалтын хөгжлийг хөнгөвчлөх өргөн хүрээтэй номын сан, фреймворкийн экосистем зэргээс шалтгаалан машин сургалтын олон мэргэжилтнүүдийн сонгосон хэл болжээ. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras зэрэг номын сангууд нь машин сургалтын загваруудыг бүтээх, ашиглах хүчирхэг хэрэгслээр хангадаг. Python-ийн синтакс нь ойлгомжтой бөгөөд цэвэр, засвар үйлчилгээтэй код бичихэд тустай бөгөөд энэ нь машин сургалтын нарийн төвөгтэй алгоритмуудыг боловсруулахад онцгой ач холбогдолтой юм.

Google-ийн бүтээсэн TensorFlow нь машин сургалтын хамгийн алдартай хүрээнүүдийн нэг юм. Энэ нь мэдрэлийн сүлжээг бий болгох цогц хэрэгслээр хангадаг бөгөөд судалгаа, үйлдвэрлэлийн орчинд өргөн хэрэглэгддэг. TensorFlow-ийн Python-той нийцтэй байгаа нь үүнийг хөгжүүлэгчдийн дуртай сонголт болгодог. PyTorch, өөр нэг өргөн хэрэглэгддэг хүрээ нь динамик тооцооллын графикаараа илүүд үздэг бөгөөд энэ нь мэдрэлийн сүлжээг бий болгоход илүү уян хатан байх боломжийг олгодог. PyTorch нь ашиглахад хялбар, Python-той нэгдмэл байдгаараа эрдэм шинжилгээний болон судалгааны орчинд илүүд үздэг.

Scikit-learn бол Python ашиглан машин сурахад зайлшгүй шаардлагатай өөр нэг номын сан юм. Энэ нь өгөгдөл олборлох, дүн шинжилгээ хийх энгийн бөгөөд үр дүнтэй хэрэгслээр хангадаг. NumPy, SciPy, Matplotlib дээр бүтээгдсэн Scikit-learn нь ангилал, регресс, кластер, хэмжээсийг багасгах өргөн хүрээний алгоритмуудыг санал болгодог. Python-ийн шинжлэх ухааны стектэй нэгтгэсэн нь үүнийг машин сургалтын даалгавруудад хүчирхэг хэрэгсэл болгодог.

Python алдартай хэдий ч бусад програмчлалын хэлүүдийг машин сургалтанд ашигладаг. Жишээлбэл, R хэл нь статистикийн тооцоолол, график дээр онцгой хүчтэй хэл юм. Өгөгдлийн шинжилгээ, дүрслэл нь чухал ач холбогдолтой эрдэм шинжилгээний болон салбаруудад өргөн хэрэглэгддэг. R нь машин сургалтын загвар боловсруулахад хэрэг болох caret, randomForest, nnet зэрэг машин сургалтын төрөл бүрийн багцуудыг санал болгодог.

Жава бол машин сурахад, ялангуяа аж ахуйн нэгжийн орчинд хэрэглэгддэг өөр хэл юм. Түүний хүчирхэг гүйцэтгэл, зөөврийн байдал, өргөн хүрээний номын сан нь үүнийг том хэмжээний машин сургалтын програмуудад тохиромжтой болгодог. Weka, MOA, Deeplearning4j зэрэг номын сангууд Java хөгжүүлэгчдэд машин сургалтын алгоритмыг хэрэгжүүлэхэд шаардлагатай хэрэгслээр хангадаг.

C++ нь машин сургалтанд голчлон гүйцэтгэлд чухал ач холбогдолтой програмуудад ашиглагддаг. Санах ойг үр дүнтэй удирдах, нарийн төвөгтэй тооцооллыг хурдан гүйцэтгэх чадвар нь түүнийг өндөр хүчин чадалтай машин сургалтын системийг хөгжүүлэхэд тохиромжтой сонголт болгодог. Shark, Dlib зэрэг номын сангууд C++ хэл дээр машин сургалтын функцуудыг санал болгодог.

Жулиа бол машин сургалтын нийгэмлэгт олны анхаарлыг татаж буй харьцангуй шинэ хэл юм. Өндөр гүйцэтгэл, ашиглахад хялбар гэдгээрээ алдартай Жулиа нь өндөр хүчин чадалтай тоон болон шинжлэх ухааны тооцооллын хэрэгцээг хангахад зориулагдсан. Энэ нь Flux.jl болон MLJ.jl зэрэг машин сургалтын загваруудыг бүтээх, сургах боломжийг олгодог хэд хэдэн машин сургалтын багцуудыг санал болгодог.

Эдгээр хэлүүдээс гадна домэйнд тусгайлан зориулсан хэл, хэрэгслийг машин сургалтын тусгай даалгаварт ашигладаг. Жишээлбэл, MATLAB нь математикийн хүчирхэг чадавхи, өргөн хүрээний хэрэгслийн хайрцагнуудаас шалтгаалан машин сургалтын алгоритмыг загварчлахад эрдэм шинжилгээний болон судалгааны орчинд ихэвчлэн ашиглагддаг.

Машины сургалтын програмчлалын хэлийг сонгохдоо төслийн тодорхой шаардлагыг харгалзан үзэх нь чухал юм. Алгоритмуудын нарийн төвөгтэй байдал, өгөгдлийн багцын хэмжээ, бодит цагийн гүйцэтгэлийн хэрэгцээ, одоо байгаа дэд бүтэц зэрэг хүчин зүйлсийг харгалзан үзэх шаардлагатай. Нэмж дурдахад, хөгжүүлэлтийн багийн туршлага, сонголт нь хэлний сонголтод нөлөөлж болно.

Python-ийн өргөн хүрээтэй экосистем болон олон нийтийн дэмжлэг нь үүнийг машин сургалтын өргөн хүрээний програмуудад зориулсан олон талт сонголт болгодог. Машин сургалтын алдартай хүрээ, номын сангуудтай нэгтгэсэн нь хөгжүүлэгчдэд машин сургалтын загваруудыг үр дүнтэй бүтээх, ашиглахад шаардлагатай хэрэгслээр хангадаг. Гэсэн хэдий ч зарим програмын хувьд бусад хэл нь гүйцэтгэл, өргөтгөх чадвар эсвэл ашиглахад хялбар давуу талыг санал болгож болно.

Python хэл нь машин сургалтын салбарт тэргүүлэгч хэл боловч энэ нь зөвхөн хэрэглэгддэг хэл биш юм. Програмчлалын хэлний сонголт нь төслийн тодорхой хэрэгцээ, хөгжүүлэлтийн багийн туршлагаас хамаарч өөр өөр байж болно. Төрөл бүрийн програмчлалын хэлний давуу болон хязгаарлалтыг ойлгосноор дадлагажигчид машин сургалтын зорилгодоо нийцсэн мэдээлэлтэй шийдвэр гаргаж чадна.

Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу

Илүү олон асуулт, хариулт:

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,