ماشین لرنینگ یکی از مهارت‌هایی است که به عنوان یک برنامه نویس که در عصر هوش مصنوعی زندگی می‌کند، باید بلد باشید. اما سخت‌ترین بخش یادگیری ماشین، این است که تصمیم بگیرید کار را از کجا شروع کنید؟ این موضوع به ویژه وقتی در زمینه برنامه نویسی تازه کار هستید، اهمیت ویژه‌تری پیدا می‌کند.
سخت نگیرید. چون خیلی طبیعی است که تعجب کنید که در این تصمیم گیج شده باشید. چون به طور کلی یافتن بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین چالش برانگیز است. چون در جهان بیش از 700 زبان برنامه نویسی مختلف در حال استفاده است که هر کدام دارای مزایا و معایبی هستند.
با این حال، خبر خوب این است که با شروع کار خود به عنوان یک مهندس ماشین لرنینگ، این موضوع که کدام زبان برای این کار بهتر است هم کم کم پاسخ درست را پیدا خواهد کرد. در ضمن حتما به مرور متوجه خواهید شد که کدام زبان از نظر اهداف تجاری و کسب درآمد در زمینه ماشین لرنینگ بهتر است؟
البته اول لازم است بدانیم که ماشین لرنینگ چیست و چقدر برنامه نویسی برای پیاده سازی آن لازم است؟
ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین یکی از زیر مجموعه‌های هوش مصنوعی است. از طریق ماشین لرنینگ به سیستم‌های کامپیوتری این امکان داده می‌شود که بر اساس داده‌هایی که به آن‌ها داده می‌شود، چیزی را به طورخودکار یاد بگیرند یا پیش‌بینی کنند.
هرچیزی می‌تواند توسط ماشین قابل پیش‌بینی باشد. به طور مثال کلمه "قرارداد" آیا به معنی قرارداد تجاری است یا قرارداد ازدواج؟ این که عکس روی یک تصویر سگ است یا گربه؟ یا این که آیا این ایمیل یک Spam ایمیل است یا یک ایمیل خبرنامه؟
کدی که به سیستم یادگیری ماشینی می گوید که چگونه بین تصویر گربه و سگ تمایز قائل شود، توسط یک برنامه نویس در ماشین لرنینگ نوشته نمی‌شود. اما نمونه‌های بسیار زیادی از داده‌ها برای آموزش مدل‌های ماشین لرنینگ استفاده می‌شوند که یاد می‌گیرند بین سگ و گربه تفاوت قائل شوند. هدف نهایی ماشین لرنینگ این است که سیستم ها به تنهایی و مستقل موضوعات را یاد بگیرند و به آنچه می آموزند، عمل کنند.
این موضوع به برنامه مورد نظر شما بستگی دارد. سطح تخصص برنامه نویسی مورد نیاز برای یادگیری ماشین لرنینگ متفاوت است.
اگر می‌خواهید از مدل‌های یادگیری ماشین برای حل مسائل کسب‌وکار در دنیای واقعی استفاده کنید، به پیشینه برنامه‌نویسی خیلی زیادی نیاز دارید؛ اما اگر فقط می‌خواهید اصول اولیه را یاد بگیرید، داشتن علم ریاضیات و آمار کافی است.
همه چیز بستگی به این دارد که چگونه می خواهید از ماشین لرنینگ تا حد امکان استفاده کنید. پاسخ دقیق‌تر این است که برای پیاده سازی مدل های MLباید با:
· اصول برنامه نویسی
· الگوریتم ها
· ساختارهای داده
· مدیریت حافظه
· منطق
آشنا باشید. یعنی به طور کلی برای هر کسی که دانش اولیه‌ای در برنامه نویسی دارد، بسیار ساده است که ماشین لرنینگ را شروع کند، چون کتابخانه های یادگیری ماشینی زیادی وجود دارد که در زبان های برنامه نویسی مختلف ساخته شده اند.
چندین محیط یادگیری ماشین گرافیکی و اسکریپتی مانند Weka، Orange، BigML و موارد دیگر به شما امکان می دهند الگوریتم های ML را بدون نیاز به کدنویسی سخت پیاده سازی کنید، اما باید درک اساسی از برنامه نویسی داشته باشید.
به یاد داشته باشید که بهترین زبان برای ماشین لرنینگ وجود ندارد. هر زبانی در مسیر خود مفید و بهترین است. یعنی هیچ یک از زبان های یادگیری ماشین برتری نسبت به دیگری ندارند.
با این حال، چند زبان برنامه نویسی وجود دارند که برای پروژه های یادگیری ماشینی مناسب تر از بقیه هستند. بسته به نوع مشکل تجاری که روی آن کار می کنند، مهندسان یادگیری ماشین یک زبان یادگیری ماشینی را انتخاب می کنند. به عنوان مثال، اکثر مهندسانی که در حوزه ماشین لرنینگ کار می کنند ترجیح می دهند از Python برای مسائل NLPو R یا Pythonبرای کارهای تجزیه و تحلیل احساسات استفاده کنند.
از طرفی، برخی دیگر احتمالاً از جاوا برای سایر برنامه های یادگیری ماشینی مانند امنیت و تشخیص تهدید استفاده می کنند.
به خاطر داشته باشید که همه چیز در طول زمان تغییر می کند و هیچ راه حلی وجود ندارد که مطمئن باشیم تا همیشه در زمینه ماشی لرنینگ جواب میدهد.
حوزه کاربرد، محدوده پروژه یادگیری ماشینی، زبان های برنامه نویسی مورد استفاده در صنعت یا شرکت شما و چندین عامل دیگر، همگی بر انتخاب بهترین زبان برای یادگیری ماشین تاثیر می گذارند.
یک متخصص یادگیری ماشین از تجربه و آزمایش برای انتخاب بهترین زبان برنامه نویسی برای هر مشکل یادگیری ماشینی استفاده می کند. به طور طبیعی، یادگیری حداقل دو زبان برنامه نویسی برای ماشین لرنینگ لازم است. زیرا انجام این کار رزومه شما را به بالاترین سطح می رساند. اما یادگیری یک زبان جدید یادگیری ماشینی زمانی ساده است که در آن مهارت داشته باشید.
تهیه شده توسط: تیم تولید محتوای شرکت نرم افزاری یگانه
