یادگیری ماشین، شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که توصیف کننده علم نوینی است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌ریزی مستقیم برای کاری قادر به انجام آن باشند. قبل از توصیف بهترین زبانهای برنامه‌نویسی یادگیری ماشین، لازم به ذکر است که یادگیری ماشین بر مطالعه الگوریتم‌های محاسباتی و داده‌ها در یک سامانه متمرکز است تا به سامانه اجازه دهد بدون نوشتن کدهای خاص تصمیم‌گیری کند.

اگر تمایل دارید به دنیای یادگیری ماشین وارد شوید، ابتدا باید درباره الزامات و ابزارهای موردنیاز این حوزه اطلاعاتی به دست آورید. یادگیری ماشین یک حوزه مطالعاتی گسترده است که هم‌پوشانی زیادی با حوزه‌های مختلف هوش مصنوعی دارد و برخی ایده‌های آن متاثر از سایر حوزه‌های این علم است.

تمرکز یادگیری ماشین بر یادگیری از طریق کسب مهارت یا دانش است. برای نیل به این هدف، باید مفاهیم مرتبط و داده‌های تاریخی که از قبل به دست آمده‌اند به شکل ساخت‌یافته با یکدیگر ترکیب شوند.

همین مسئله باعث شکل‌گیری انواع مختلفی از مدل‌های یادگیری شده که ممکن است به عنوان یک متخصص یا علاقه‌مند به این حوزه با آن‌ها روبرو شوید. برخی از این حوزه‌ها همه منظوره هستند و در صنایع مختلف قابل استفاده هستند، در حالی که برخی دیگر از تکنیک‌های خاص استفاده می‌کنند.

مؤسسه دانش‌بنیان دانش و فناوری بامداد ارائه می‌کند:

پایتون نوجوان

دوره آموزشی برنامه نویسی پایتون ویژه نوجوانان(حضوری)

انواع یادگیری

با توجه به این‌که مبحث یادگیری ماشین بر یادگیری تمرکز است، انواع مختلفی از یادگیری وجود دارد که در مقاصد خاصی از آن‌ها استفاده می‌شود. بخش عمده‌ای از کاربران فضای مجازی سه نوع اصلی یادگیری ماشین با ناظر، بدون ناظر و تقویتی را می‌شناسند. اما در مجموع 14 نوع الگوریتم یادگیری ماشین در زیر مجموعه هوش مصنوعی وجود دارند که به ترتیب عبارتند از: یادگیری با ناظر، بدون ناظر، تقویتی، خودناظر، چند نمونه‌ای، القایی، استنتاج استقرایی، یادگیری ماشین ترارسانی (Transudative)، چند وظیفه‌ای، برخط، انتقال دهنده و یادگیری ماشین گروهی (Ensemble)

پیشنهاد مقالهچگونه الگوریتم‌های یادگیری ماشین هرزنامه‌ها را شناسایی می‌کنند

بهترین زبانهای برنامه‌نویسی یادگیری ماشین

به سختی می‌توان یک زبان برنامه‌نویسی یادگیری ماشین را به عنوان زبان واحد این حوزه توصیف کرد. نظرسنجی‌ها و داده‌های مختلف نشان می‌دهند که مهم‌ترین عامل در انتخاب زبان، نوع پروژه‌ای است که قرار است روی آن کار شود. با این‌حال، برخی زبان‌ها در حوزه پیاده‌سازی سامانه‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین عملکرد بهتری دارند. این زبان‌ها به شرح زیرند:

۱- زبان پایتون

آمارها نشان می‌دهند که پایتون توسط 57٪ دانشمندان علم داده‌ها و توسعه‌دهندگان یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد و 33٪ متخصصان، پایتون را نسبت به زبان‌های پیشرفته‌تر ترجیح می‌دهند. پایتون نه تنها یک زبان پرکاربرد است، بلکه به دلیل تعامل کاملا هماهنگ با چهارچوب TensorFlow و وجود کتابخانه‌های گسترده دیگری که برای این زبان ارائه شده و به متخصصان اجازه می‌دهد به بهترین شکل با مدل‌ها در تعامل باشند، مورد توجه متخصصان این علم قرار گرفته است.

پایتون بهترین انتخاب برای مبتدیان در این حوزه است. بسیاری از کتابخانه‌های پایتون مانند Teano ، Keras و scikit-learn به‌طور ویژه برای یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، هوش مصنوعی، زبان پردازش طبیعی و موارد دیگر در دسترس هستند. به‌طور مثال، Numpy کتابخانه‌ای است که به حل بسیاری از محاسبات کمک می‌کند، در حالی که Pybrain گزینه ایده‌الی برای یادگیری ماشین در پایتون است.

دلیل دیگر محبوبیت پایتون ترکیب نحوی ساده و یادگیری سریع است که اجازه می‌دهد گزینه مناسبی برای کار با الگوریتم‌ها باشد. این ترکیب نحوی، به لطف خوانایی زیادی که دارد به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد فرآیند تجزیه و تحلیل‌ها را با سهولت بیشتری نسبت به زبان‌های دیگر انجام دهند. این زبان انتخاب مناسبی برای توسعه‌دهندگانی است که قصد دارند توانایی خود در زمینه سامانه‌های یادگیری ماشین را بهبود بخشند.

مؤسسه دانش‌بنیان دانش و فناوری بامداد ارائه می‌کند:

برنامه‌نویسی پایتون

بوتکمپ برنامه‌نویسی پایتون با رویکرد یادگیری عمیق در بینایی ماشین

۲- زبان جاوا

جاوا دومین زبان پر کاربرد در این حوزه است که توسط متخصصان علم داده‌ها و  توسعه‌دهندگان یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد. آمارها نشان می‌دهند نزدیک به 15 درصد کارشناسان امنیت و شبکه از جاوا برای شناسایی تقلب‌ها و حملات سایبری استفاده می‌کنند، به بیان دقیق‌تر، در مواردی که پایتون قابلیت‌های حداقلی را ارائه می‌کند، جاوا گزینه کارآمدی در این زمینه است.

این زبان به متخصصان اجازه می‌دهد با ساخت برنامه‌ها یا اسکریپت‌های کوچکی که بر جنبه‌های مختلف یک سامانه نظارت می‌کنند، هرگونه فعالیت مشکوک را شناسایی کنند. جاوا یک زبان با کاربری بسیار ساده است که فرآیند اشکال‌زدایی ساده، بسته‌های کاربردی قدرتمند، ساده‌سازی کار در پروژه‌های بزرگ، نمایش گرافیکی قدرتمند داده‌ها و تعامل بهتر برای کاربر را ارائه می‌کند.

جدیدترین نسخه جاوا که نگارش 11 است ویژگی‌های بهبودیافته‌ای را در ارتباط با یادگیری ماشین ارائه می‌کند که از آن جمله می‌توان به متدهای رشته‌ای جدید نظیر writeString، readString و متدهای تشخیصی isSameFile Pattern ، asMatchPredicate و نمونه‌های مشابه اشاره کرد.

جاوا به دلیل استفاده از بایت کد و جعبه‌های شن (Sandbox) به عنوان یک زبان امن شناخته می‌شود. جای تعجب نیست که جدیدترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین در کنار الگوریتم‌های قدیمی‌تر به زبان جاوا نوشته شده‌اند. جاوا یک زبان برنامه‌نویسی کاربردی است که سیستم‌های یادگیری ماشین را با سرعت، دقت و صحت مثال‌زدنی پیاده‌سازی می‌کند. اگر تصمیم دارید در یک محیط سازمانی به عنوان یک توسعه‌دهنده مشغول به کار شوید، بهتر است از یادگیری جاوا غافل نشوید.

۳- زبان R

R یک زبان مبتنی بر مولفه‌های گرافیکی است که برای محاسبات آماری، تجزیه و تحلیل و تجسم‌سازی در یادگیری ماشین از آن استفاده می‌شود. آر برای افرادی که می‌خواهند داده‌های آماری را از طریق نمودار کشف کنند، بستر مناسبی را فراهم می‌کند. علاوه بر این، برای کاربردهای مختلف توسط دانشمندان علم داده‌ها در شرکت‌هایی نظیر فیس‌بوک، گوگل و بسیاری از شرکت‌های بزرگ از آر استفاده می‌شود.

آر یک زبان برنامه‌نویسی بسیار محبوب در بین کارشناسان آمار است و علاوه بر این برای کارهای یادگیری ماشین مانند طبقه‌بندی (رگرسیون‌) و شکل‌دهی درخت تصمیم‌گیری از آن استفاده می‌شود. همچنین R در مهندسی زیستی، بیوانفورماتیک و مباحث زیست پزشکی آماری کاربرد بسیاری دارد.

از مهم‌ترین بسته‌های ارائه شده برای این زبان در ارتباط با یادگیری ماشین می‌توان به RODBC ، Gmodels ، Class و TM اشاره کرد. آر قابلیت‌های قدرتمندی در ارتباط با پروژه‌های یک‌بار مصرف (پروژه‌هایی که یکبار آماده می‌شوند و به دفعات استفاده می‌شوند) نظیر آماده‌سازی گزارش‌ها و مقالات پژوهشی ارائه می‌کند. برخی کارشناسان و سایت‌های فعال در حوزه مباحث آماری و هوش مصنوعی پایتون را اغلب با R مقایسه می‌کنند. در حالی که باید بدانید این دو زبان کاملاً متفاوت هستند و برای اهداف مختلف ساخته شده‌اند.

۴- جاوا اسکریپت

جاوااسکریپت پرکاربردترین زبان توسعه وب است، با این حال، قابلیت‌های کاربردی مختلفی که در طول سال‌های گذشته به این زبان افزوده شده‌اند، جاوااسکریپت را به زبانی پر کاربرد در دنیای فناوری‌اطلاعات تبدیل کرده‌ است.

توسعه‌دهندگانی که در علم داده و یادگیری ماشین تازه وارد هستند، این شانس را دارند تا جاوااسکریپت را برای شروع کار انتخاب کنند. جاوااسکریپت با ارائه قابلیت‌هایی در ارتباط با تجسم‌سازی نتایج الگوریتم‌های یادگیری ماشین در یک داشبورد تحت وب به توسعه‌دهندگان تازه‌کار اجازه می‌دهد به دور از پیچیدگی‌های رایج وضعیت عملکرد مدل‌ها را به بهترین شکل مشاهده کنند.

جاوااسکریپت یک زبان سطح بالا، پویا، untyped، شی‌گرا و تفسیر شده است که بر مبنای مشخصات ECMAScript استانداردسازی شده است. جاوااسکریپت به افرادی که حتی پیش‌زمینه فنی ندارند اجازه می‌دهد به سراغ یادگیری ماشین بروند و با الگوریتم‌های یادگیری ماشین و مدل‌ها در مرورگرشان در تعامل باشند.

جاوااسکریپت با اجرای NodeJS ، به یکی از بهترین زبانهای برنامه‌نویسی یادگیری ماشین تبدیل شده و علاوه بر این با افزایش جامعه برنامه‌نویسان جاوااسکریپت، مخازن NPM مرتبط با این حوزه نیز بزرگ‌تر شده است. جاوا اسکریپت حتی در ساخت بازی‌ها و برنامه‌های موبایل نیز قابلیت‌های گسترده‌ای در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد. جاوااسکریپت یک زبان اسکریپت‌نویسی با پشتوانه غنی است که انتظار می‌رود در آینده نیز به شکل گسترده‌ای توسط توسعه‌دهندگان مورد استفاده قرار گیرد.

۵- زبان Scala

اسکالا از جمله زبان‌های اصلی است که توسط زیرساخت آپاچی اسپارک پشتیبانی می‌شود. اسکالا یک زیرساخت جامع داده‌ای است که از طریق کتابخانه MLLIB، قابلیت پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ را فراهم می‌کند. این زبان با استفاده بهینه از قابلیت‌های ارائه شده توسط اسپارک و سایر فناوری‌های کلان داده، برنامه‌نویسان را برای توسعه، طراحی، کدگذاری و استقرار الگوریتم‌های یادگیری ماشین یاری می‌رساند.

مؤسسه دانش‌بنیان دانش و فناوری بامداد ارائه می‌کند:

برنامه‌نویسی پایتون

بوتکمپ برنامه‌نویسی (مبتنی بر Net Core.)

بسیاری از کتابخانه‌های زبان برنامه‌نویسی اسکالا به خوبی توسعه یافته‌اند و برای کاربردهایی نظیر جبر خطی، تولید اعداد تصادفی و محاسبات علمی مناسب هستند. Saddle یک کتابخانه داده‌ای با پشتیبانی از اسکالا است که زیرساختی قدرتمند برای دستکاری داده‌ها از طریق پشتیبانی آرایه‌ها ، ترازبندی خودکار داده‌ها و ساختارهای داده‌های دو بعدی فراهم می‌کند.

کلام آخر

همان‌گونه که مشاهده می‌کنید، پارادیم‌های مختلفی بر دنیای یادگیری ماشین حاکم هستند که هر یک برای کاربردهای خاصی استفاده می‌شوند. از طرفی بهترین زبانهای برنامه نویسی یادگیری ماشین، هر یک نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارند.

به‌طور مثال، پایتون از محبوب‌ترین زبانهای برنامه‌نویسی یادگیری ماشین است که برای کارهای مختلف در ارتباط با یادگیری ماشین مناسب است. R برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و محاسبات آماری استفاده می‌شود یا اسکالا، زبانی است که توسط زیرساخت آپاچی اسپارک پشتیبانی می‌شود و در نتیجه به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد با سهولت بیشتری از آن استفاده کنند. همان‌گونه که مشاهده می‌شود، انتخاب بهترین زبان برای یادگیری ماشین بستگی به پروژه‌ای دارد که در حال کار روی آن هستید.

نویسنده: هیمانی بنسال

مترجم: حمیدرضا تائبی

منبع: becominghuman.ai