Adakah Python pilihan terbaik untuk pembelajaran mesin?

“Bahasa pengaturcaraan manakah yang terbaik?” Ini adalah soalan paling popular dan kontroversi dalam dunia pengaturcaraan. Jawapan kepada soalan ini bukanlah linear atau mudah kerana secara teknikalnya setiap bahasa pengaturcaraan mempunyai kelebihan dan kekurangan tersendiri. Tidak ada bahasa pengaturcaraan "terbaik", kerana setiap bahasa mempunyai sedikit kelebihan berbanding yang lain bergantung pada masalahnya. Tidak dinafikan bahawa Python ialah bahasa yang sangat digemari apabila kita bercakap tentang pembelajaran mesin, tetapi terdapat beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan

Kami akan membincangkan faktor ini secara terperinci, tetapi sebelum kita membahasnya, mari dapatkan gambaran ringkas artikel ini.

Apakah pembelajaran mesin?

Istilah pembelajaran mesin cukup jelas, ia adalah teknik di mana mesin terus belajar dan mengubah suai datanya berdasarkan pembolehubah input dan output yang dimuat naik. Kami menyuap mesin jenis data input dan output yang berbeza, dan mesin menjana program atau algoritma.

Ini adalah definisi asas pembelajaran mesin, tetapi kita mesti memahami peranan Python dalam pembelajaran mesin dan pengaruhnya dalam bidang ini. Python menyediakan sejumlah besar perpustakaan dan modul terbina dalam yang membantu pembangun menjana alatan berstruktur.

Maksud ular sawa

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, Python telah berkembang pesat dan menjadi popular di kalangan pembangun. Terdapat banyak alternatif di luar sana, tetapi Python kekal sebagai pilihan pertama untuk ramai saintis data dan penganalisis data. Menurut laporan terbaru daripada Google Search Trends -

Python ialah bahasa pengaturcaraan paling popular dengan bahagian 25.95%.

Apakah yang istimewa tentang Python?

Membina aplikasi dengan bantuan pembelajaran mesin adalah rumit, dan perkara menjadi lebih rumit jika bahasa yang dipilih tidak menyokong persekitaran. Walau bagaimanapun, ini tidak berlaku dengan Python kerana ia sangat serasi dengan banyak perpustakaan luaran. Ciri ini membolehkan pembangun membina pelbagai algoritma dan model. Perpustakaan ini ialah kod pratulis yang meningkatkan kebolehbacaan program anda.

Dalam pembelajaran mesin, berbilang model dibina untuk meramalkan hasil dan menjana pengalaman daripada peristiwa. Berdasarkan pengalaman ini, mesin boleh mempelajari perkara baharu sendiri. Mari bercakap tentang beberapa perpustakaan -

• "spaCy" ialah perpustakaan sumber terbuka untuk pembelajaran mendalam. Ia digunakan untuk penandaan PoS dan lemmatisasi pertuturan. Ini menjadikan python sebagai alat analisis sentimen yang sangat mengagumkan.

• Pustaka "NumPy" digunakan untuk mengendalikan data matematik lanjutan dan membenarkan manipulasi matriks.

• "SciPy" sering digunakan dalam pembelajaran mesin untuk tujuan pengoptimuman.

• "TensorFlow" ialah perpustakaan lain yang diperlukan untuk pengiraan berangka berkelajuan tinggi.

Kebaikan/keburukan menggunakan ular sawa

Untuk memahami bahasa pengaturcaraan yang sesuai untuk tugas tertentu, kita perlu menjalankan analisis SWOT. Dalam analisis ini kita perlu mempertimbangkan banyak parameter dan memilih pilihan terbaik. Sekarang mari kita bandingkan python dengan bahasa pengaturcaraan lain -

• Parameter Runtime - Dalam parameter ini, python ketinggalan di belakang Java dan JavaScript kerana jurubahasa python menyemak jenis pembolehubah sebelum menjalankan operasi. Sebaliknya, dalam Java, jenis data sudah ditentukan pada masa pengisytiharan berubah-ubah, yang mengurangkan masa larian. Bagaimanapun Python lebih pantas daripada C++.

• Kebolehbacaan - Python ialah bahasa yang paling mudah dibaca. Python lebih mudah dibaca dan ditulis kerana baris tunggal kodnya yang pendek dan persamaan yang tinggi dengan bahasa Inggeris. Itulah sebabnya pakar dan pemula sama-sama menyukainya. Untuk Java, JavaScript dan C++, panjang kod adalah 4-12 kali ganda daripada python.

• Kesihatan dan Penggunaan Komuniti - Kesihatan komuniti Python sangat mengagumkan kerana pangkalan penggunanya yang besar. Memandangkan ia digunakan oleh sebilangan besar pembangun, ia mempunyai sokongan yang sempurna. Terdapat berbilang platform yang menangani ralat dan gangguan yang berkaitan dengan perpustakaan yang berbeza.

• Keserasian dan Kebolehskalaan - Dalam pembelajaran mesin, pembangun mencipta model, yang memerlukan latihan dan suapan data. Proses ini hanya boleh dilakukan jika bahasa yang digunakan adalah mudah alih dan menyokong tugas merentas platform. Untuk operasi sedemikian, Python pasti mempunyai kelebihan berbanding bahasa lain. Satu lagi ciri ular sawa yang menakjubkan ialah persekitaran bersepadu. Python boleh disepadukan dengan banyak bahasa pengaturcaraan lain seperti Java, C++, dll.

Kami telah membincangkan beberapa parameter dan berdasarkan perbandingan yang dibuat, kami boleh mengatakan bahawa python adalah bahasa yang sangat prolifik yang boleh digunakan dengan berkesan untuk pembelajaran mesin tetapi apabila ia menjadi bahasa terbaik pada masa kini, sesetengah bahasa tidak memilikinya. Boleh mengatasi orang lain sepenuhnya.

Dalam pembelajaran mesin, setiap bahasa mempunyai kelebihan dan aplikasi tersendiri. Contohnya -

C/C++ digunakan terutamanya untuk pembangunan permainan kerana bilangan perpustakaan AI yang banyak. "R" digunakan secara meluas dalam bidang bioengineering dan bioinformatik. Oleh itu, Python sudah pasti sangat popular dan cekap dalam bidang pembelajaran mesin, tetapi aplikasi terbaik sentiasa subjektif dan bergantung kepada masalah yang dihadapi oleh pembangun.

Kesimpulan

Dalam artikel ini, kami memperkenalkan asas pembelajaran mesin dan melihat implikasi pengaturcaraan dalam Python. Kami membincangkan banyak perpustakaan Python dan aplikasinya dalam bidang pembelajaran mesin.

Atas ialah kandungan terperinci Adakah Python pilihan terbaik untuk pembelajaran mesin?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!