C++, Python 또는 R 중 기계 학습 학습에 더 적합한 언어는 무엇입니까?

기계 학습

ML은 명시적인 인간 프로그래밍 없이 학습할 수 있는 컴퓨터 알고리즘에 대한 연구를 말합니다. 데이터를 수집하고 처리하여 패턴과 추세를 식별하는 데 도움이 됩니다.

머신러닝은 의료, 마케팅, 의료 서비스, 물류, 인적 자원, 에너지, 보존, 전자 상거래, 제조, 예술 및 창의성, 금융, 운송, 자동차, 정부 감시, 보험, 디지털 미디어 등의 분야에서 사용되며, 엔터테인먼트 보편적으로 적용 가능합니다. Apple, Google, Microsoft, IBM 등과 같은 대기업은 모두 기계 학습을 광범위하게 사용합니다. 이러한 거대 기술 기업 외에도 중소 규모의 스타트업도 머신러닝에 의존하고 있습니다. 대부분의 기술 회사는 고객 경험을 활용하여 고객 만족도를 높이기 위해 인공 지능을 사용합니다.

ML(C++, Python 또는 R)을 학습하는 데 더 나은 언어가 무엇인지 알기

C++

• C++는 객체 지향 프로그래밍 언어입니다. 1980년대에 시스템 언어(빌딩 시스템 설계용)로 도입된 이 언어는 복잡하지만 기본 작업을 수행하는 데 탁월했습니다.

• C++는 일반적으로 저수준 언어이기 때문에 다양한 응용 프로그램이 있습니다. 이는 로컬 코드 근처의 기계와 대화한다는 것을 의미합니다. (이 옵션은 Python과 유사한 추상적인 고급 언어로, 활용하기 더 간단하지만 속도가 느립니다. 실행하기 위해) 낮은 수준이기 때문에 C++는 학습 및 적응에 대한 위태로운 기대를 갖고 있지만, 여기서는 속도도 매우 중요합니다.

• ML과 관련하여 C++ 클라이언트는 세밀한 제어로 계산을 제어하고 메모리 리소스를 관리할 수 있습니다. 그렇기 때문에 대규모 데이터 세트의 신속한 분석이 필요한 인공 지능과 같은 분야에 이상적입니다. 그러나 신속한 프로토타이핑에는 적합하지 않으며 데이터 전문가와 AI 엔지니어 사이에서 여전히 선호되는 선택입니다.

• C++는 실행에 대한 제어가 엄격하기 때문에 기계기술, 게임 등 높은 응답성을 요구하는 분야에서 큰 인기를 끌고 있습니다. 인공지능이 빠르게 발전하고 있는 분야이기도 하다. 또한 C++에는 기계 학습 및 인공 지능 라이브러리도 있습니다.

파이썬

• 강력한 구조로 활용될 때마다 복잡한 사전 정렬 및 웹 애플리케이션을 구동할 수 있는 가볍고 유연하며 간단한 프로그래밍 언어입니다. 1991년에 광범위하게 유용한 프로그래밍 언어로 만들어졌으며 개발자들은 이를 기본적이고 단순한 언어로 지속적으로 존중해 왔습니다. 학습할 수 있으며, 그 보급률은 모든 합리적인 한계를 뛰어넘어 수많은 구조와 라이브러리를 유지하므로 적응력이 뛰어납니다.

• Python 개발자들은 이 패턴이 인공 지능, 정보 분석 및 웹 사이트 개발 분야에서 가장 많이 찾는 언어이기 때문에 사용해 왔습니다. 개발자는 코딩을 빠르고 쉽게 배울 수 있습니다. Python은 코딩하는 동안 많은 유연성을 허용하기 때문에 누구나 Python을 좋아합니다. 유연성과 오픈 소스 특성으로 인해 많은 시각화 패키지와 sklearn, seaborn 등과 같은 중요한 핵심 라이브러리가 있습니다. 이러한 강력한 라이브러리를 사용하면 코딩 작업이 간단해지고 기계가 더 많은 것을 발견할 수 있습니다.

• Python은 객체 지향, 필수, 기능 및 프로세스 개선 표준을 지원합니다. Python 개발자가 사용하는 두 가지 매우 인기 있는 인공 지능 라이브러리는 TensorFlow와 Scikit입니다. 프로토타입 제작, 감정 분석, 과학 컴퓨팅, 자연어 처리 및 데이터 과학에 이상적입니다.

• Python은 AI 및 ML 개발을 위한 잘 알려진 언어가 되었습니다. Python은 간단한 언어 구조, 광범위한 라이브러리 시스템, 다양한 현지 엔지니어 영역을 통해 신진 개발자에게 훨씬 더 반사적인 방법론을 제공합니다.

• 언어는 적응력이 뛰어나며 표준 라이브러리에는 이미지 처리부터 일반 언어 처리까지의 모듈이 통합되어 있습니다.

• ML은 sci-kit-learn, TensorFlow 및 Keras와 같은 라이브러리에 리소스를 투입하지 않고도 신속하게 배열을 제작할 수 있기 때문에 일부 조직에서는 잘 알려진 애플리케이션입니다. 아무런 준비 없이 모델을 간단하게 구성할 수 있습니다.

R

의 중국어 번역은

R

입니다.

• R은 잘 알려진 오픈 소스 정보 인식 기반 언어로 인공 지능 분야에서 높은 지위를 가지고 있습니다. R Foundation과 R Development Center 팀이 관리하고 있습니다. 명령줄 및 기타 IDE에 대한 지원을 제공하고 사용하기 쉬우며 라이브러리를 더 잘 관리하고 더 나은 다이어그램을 그릴 수 있는 다양한 도구를 제공합니다.

• R은 ML 애플리케이션을 만드는 데 도움이 되는 중요한 요소로 인해 적절한 리소스 풀을 가지고 있습니다. 정보 및 측정에 대한 사용이 중요합니다. 실행 가능한 ML 배열은 언어를 기반으로 설계되어 활용될 수 있습니다. 특히 생물 의학 분야에서 엄청난 조합으로 차트를 통해 정보를 조사하는 정보 연구원입니다.

• R은 의사결정 트리 형성, 회귀, 분류 등의 기계 학습 시스템을 수행하는 것으로 알려져 있습니다. 기능적 특징과 통계로 인해 역동적이고 기본적이며 유용한 언어가 되었습니다. Windows, Linux 및 OS X와 ​​같은 작업 프레임워크를 지원합니다.

• ML은 현재 소프트웨어 엔지니어링에서 가장 흥미로운 분야입니다. 아무런 준비 없이 계산을 활용하여 현명한 프레임워크를 구성하는 능력은 제조, 의료, 금융, 운송과 같은 벤처를 변화시킬 수 있습니다.

• 그럼에도 불구하고 많은 프로그래밍 지식과 기술이 필요합니다. 관련 모델을 구축하기 위해 통계와 프로그래밍을 모두 아는 사람을 찾는 것은 쉽습니다.

• R은 이러한 작업을 수행할 수 있는 환경적 분위기를 제공하며 무료이며 일반적으로 활용되며 지역이 발전하고 활발합니다.

결론

머신러닝은 사람의 입력 없이 컴퓨터 알고리즘을 연구하는 분야입니다. 기계 학습에는 자연어 처리부터 컴퓨터 비전, 예측 분석 등에 이르기까지 수많은 응용 프로그램이 있습니다. R, C++ 또는 Java와 같은 저수준 언어는 더 빠른 속도를 제공하지만 배우기가 더 어렵습니다. JavaScript, Python과 같은 고급 언어는 사용하기 쉽지만 성능이 느립니다. Python은 기계 학습 및 데이터 분석에 중요한 언어입니다. 초보자에게는 속도와 위력 모두를 고려한 최고의 선택입니다.

위 내용은 C++, Python 또는 R 중 기계 학습 학습에 더 적합한 언어는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!