Quel langage est le meilleur pour apprendre le machine learning : C++, Python ou R ?

Apprentissage automatique

ML fait référence à l'étude d'algorithmes informatiques capables d'apprendre sans programmation humaine explicite. Ils aident à identifier les modèles et les tendances en ingérant et en traitant les données.

L'apprentissage automatique est utilisé dans des domaines tels que la santé, le marketing, les services médicaux, la logistique, les ressources humaines, l'énergie, la conservation, le commerce électronique, la fabrication, les arts et la créativité, la finance, les transports, l'automobile, la surveillance gouvernementale, les assurances et les médias numériques. divertissement Applicable universellement. Les grandes entreprises comme Apple, Google, Microsoft, IBM, etc. utilisent toutes largement l'apprentissage automatique. Outre ces géants de la technologie, les petites et moyennes startups s’appuient également sur le machine learning. La plupart des entreprises technologiques utilisent l’intelligence artificielle pour améliorer la satisfaction client en tirant parti de l’expérience client.

Savoir quel est le meilleur langage pour apprendre le ML (C++, Python ou R)

C++

• C++ est un langage de programmation orienté objet. Introduit dans les années 1980 en tant que langage système (pour la conception de systèmes de construction), il était complexe mais excellent pour effectuer des tâches de base.

• C++ a généralement de nombreuses applications car il s'agit d'un langage de bas niveau. Cela implique qu'il parle avec des machines proches de leur code local (l'option est un langage abstrait de haut niveau similaire à Python, qui est plus simple à utiliser mais plus lent. à exécuter). Étant de bas niveau, le C++ a des attentes précaires en matière d'apprentissage et d'adaptation. Quoi qu'il en soit, il est également génial pour le contrôle de la mémoire.

Concernant le ML, le client C++ peut contrôler le calcul et gérer les ressources mémoire avec un contrôle précis. C’est pourquoi il est idéal pour des domaines comme l’intelligence artificielle, qui nécessitent une analyse rapide de grands ensembles de données. Cependant, il n’est pas adapté au prototypage rapide et reste le choix préféré des experts en données et des ingénieurs en IA.
Parce que le C++ a un contrôle strict sur l'exécution, il est très populaire dans les domaines qui nécessitent une grande réactivité tels que la technologie mécanique et les jeux. Ce sont aussi des domaines où l’intelligence artificielle se développe rapidement. De plus, C++ dispose de bibliothèques d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle.
Python

Il s'agit d'un langage de programmation léger, flexible et simple qui peut piloter des pré-arrangements et des applications Web complexes lorsqu'il est utilisé dans une structure puissante. Il a été créé en 1991 en tant que langage de programmation largement utile, et les développeurs l'ont toujours respecté comme un langage de base simple. pour apprendre, et sa prévalence dépasse toutes les limites rationnelles. Il soutient de nombreuses structures et bibliothèques, le rendant adaptable.

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Les développeurs Python utilisent ce modèle car il s'agit du langage le plus recherché dans le domaine de l'intelligence artificielle, de l'analyse d'informations et du développement de sites Web. Les développeurs trouvent le codage rapide et facile à apprendre. Tout le monde aime Python car il permet une grande flexibilité lors du codage. En raison de sa flexibilité et de sa nature open source, il dispose de nombreux packages de visualisation et de bibliothèques de base importantes, telles que sklearn, seaborn, etc. Ces bibliothèques puissantes simplifient le codage et permettent aux machines d’en découvrir davantage.
Python prend en charge les normes d'amélioration orientées objet, impératives, fonctionnelles et de processus. TensorFlow et Scikit sont deux bibliothèques d'intelligence artificielle très populaires utilisées par les développeurs Python. Il est idéal pour le prototypage, l'analyse des sentiments, le calcul scientifique, le traitement du langage naturel et la science des données.
Python est devenu un langage bien connu pour le développement d'IA et de ML. Avec une structure de langage simple, un vaste système de bibliothèques et divers domaines d'ingénieurs locaux, Python offre une méthodologie beaucoup plus réflexive pour les développeurs en herbe.
Le langage est profondément adaptable et sa bibliothèque standard intègre des modules allant du traitement d'images à la gestion régulière du langage.
ML est une application bien connue pour Python. Elle est devenue la norme pour certaines organisations car elle leur permet de fabriquer des arrangements rapidement sans investir de ressources dans des frameworks exorbitants. L'accessibilité des bibliothèques comme sci-kit-learn, TensorFlow et Keras. simplifie la construction de modèles sans aucune préparation.

• La traduction chinoise de
R

est :

R

R est un langage open source bien connu et axé sur l'information et jouit d'un statut élevé dans le domaine de l'intelligence artificielle. Les équipes de la R Foundation et du R Development Center en assurent la gestion. Il prend en charge la ligne de commande et d'autres IDE, est facile à utiliser et fournit divers outils pour une meilleure gestion des bibliothèques et pour dessiner de meilleurs diagrammes.
R dispose d'un pool de ressources décent en raison d'éléments notables qui aident à créer des applications de ML. Son utilisation pour les informations et les mesures a été importante. Les arrangements de ML viables peuvent être transmis avec leurs importantes capacités d'enregistrement. Étant conçus sur la base du langage, il est utilisé par. chercheurs en information pour examiner les informations à travers des graphiques, par d'énormes combinaisons, en particulier dans le domaine biomédical.

• R est connu pour exécuter des systèmes d'apprentissage automatique tels que la formation d'arbres de décision, la régression, la classification, etc. Grâce à ses caractéristiques fonctionnelles et statistiques, il est devenu un langage dynamique, basique et utile. Il prend en charge les frameworks de travail tels que Windows, Linux et OS X.

• Le ML est actuellement le domaine le plus passionnant du génie logiciel. La capacité de construire des cadres judicieux sans aucune préparation utilisant des calculs peut changer des secteurs tels que la fabrication, la santé, la finance et les transports.

• Néanmoins, cela nécessite beaucoup de connaissances et de compétences en programmation. Il est facile de trouver des personnes connaissant à la fois les statistiques et la programmation pour créer des modèles pertinents.

• R donne un climat environnemental à ce type de travail. Il est gratuit, largement utilisé et dispose d'un territoire local en développement et animé.

Conclusion

L'apprentissage automatique est le domaine de l'étude des algorithmes informatiques sans intervention humaine. L'apprentissage automatique a d'innombrables applications, du traitement du langage naturel à la vision par ordinateur en passant par l'analyse prédictive et bien plus encore. Les langages de bas niveau (tels que R, C++ ou Java) offrent une plus grande rapidité mais sont plus difficiles à apprendre. Les langages de haut niveau tels que JavaScript et Python sont plus faciles à utiliser mais fonctionnent plus lentement. Python est un langage important pour l'apprentissage automatique et l'analyse de données. Pour les débutants, c’est le meilleur choix tant en termes de vitesse que de puissance.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!