機械学習の学習には、C++、Python、R のどれが適していますか?

機械学習

ML は、明示的な人間によるプログラミングを行わずに学習できるコンピューター アルゴリズムの研究を指します。データを取り込んで処理することで、パターンと傾向を特定するのに役立ちます。

機械学習は、ヘルスケア、マーケティング、医療サービス、物流、人事、エネルギー、保全、電子商取引、製造、芸術と創造、金融、交通、自動車、政府監視、保険、デジタル メディアとエンターテイメントで使用されています。他の分野にも一般的に適用されます。 Apple、Google、Microsoft、IBM などの大企業はすべて、機械学習を広範囲に使用しています。これらのテクノロジー大手に加えて、中小規模のスタートアップ企業も機械学習に依存しています。ほとんどのテクノロジー企業は、顧客体験を活用することで顧客満足度を向上させるために人工知能を使用しています。

ML (C、Python、または R) を学ぶのにどの言語が適しているかを知る

C

• C はオブジェクト指向プログラミング言語です。 1980 年代に (システム設計を構築するための) システム言語として導入されたこの言語は、複雑ではありましたが、基本的なタスクの実行には優れていました。

• C は低水準言語であるため、一般に多数のアプリケーションがあります。これは、ローカル コードに近いマシンと通信することを意味します (このオプションは、Python に似た抽象的な高水準言語であり、より単純です)利用することはできますが、実行は遅くなります)。低レベルであるため、C は学習して適応するという不安定な期待を持っています。それはともかく、メモリ制御にも同様に優れています。ここでの速度は非常に重要です。

• ML に関しては、C クライアントは計算を制御し、きめ細かい制御でメモリ リソースを管理できます。そのため、大規模なデータセットの迅速な分析が必要な人工知能などの分野に最適です。ただし、ラピッド プロトタイピングには適していませんが、依然としてデータ専門家や AI エンジニアの間で好まれている選択肢です。

• C は実行を厳密に制御するため、機械技術やゲームなど、高い応答性が必要な分野で非常に人気があります。これらは人工知能が急速に発展している分野でもあります。さらに、C にはいくつかの機械学習ライブラリと人工知能ライブラリがあります。

Python

• これは、強力な構造で利用されるときはいつでも、複雑な事前配置や Web アプリケーションを駆動できる、軽量で柔軟でシンプルなプログラミング言語です。広く役立つプログラミング言語として 1991 年に作成され、開発者は一貫してこの言語を尊敬してきました。基本的で、学習が簡単で、その普及率はあらゆる合理的な制限を超えています。多数の構造とライブラリが支持されており、適応可能です。

• Python 開発者は、人工知能、情報分析、Web サイト開発の分野で最も人気のある言語であるため、このモデルを使用してきました。開発者は、コーディングをすばやく簡単に学習できると感じています。 Python はコーディング時に柔軟性が高いため、誰もが Python を愛しています。その柔軟性とオープンソースの性質により、多くの視覚化パッケージと、sklearn、seaborn などの重要なコア ライブラリが含まれています。これらの強力なライブラリにより、コーディング作業が簡単になり、マシンがより多くのことを発見できるようになります。

• Python は、オブジェクト指向、命令型、機能およびプロセスの改善標準をサポートしています。 Python 開発者によって使用される 2 つの非常に人気のある人工知能ライブラリは、TensorFlow と Scikit です。プロトタイピング、感情分析、科学技術コンピューティング、自然言語処理、データ サイエンスに最適です。

• Python は、AI および ML 開発用のよく知られた言語になりました。簡単な言語構造、広範なライブラリ システム、エンジニアのさまざまな分野により、Python は開発者を育成するための大幅に再帰的な方法論を提供します。

• この言語は非常に適応性が高く、その標準ライブラリには画像処理から通常の言語処理までのモジュールが組み込まれています。

• ML は Python のよく知られたアプリケーションです。法外なフレームワークにリソースを投入せずに迅速に取り決めを作成できるため、一部の組織では標準となっています。sci-kit-learn などのライブラリのアクセシビリティTensorFlow と Keras を使用すると、準備なしでモデルを簡単に構築できます。

#R

の中国語訳は次のとおりです。

#R

• R は、有名なオープンソースの情報認識型言語であり、人工知能の分野で高い地位を占めています。 R Foundation と R Development Center のチームが管理しています。コマンド ラインおよびその他の IDE のサポートを提供し、使いやすく、ライブラリをより適切に管理し、より適切な図を描画するためのさまざまなツールを提供します。

• R には、ML アプリケーションの作成に役立つ注目すべき要素があるため、適切なリソース プールがあります。情報と測定へのその使用は重要です。実行可能な ML の取り決めは、その重要な登録機能によって伝達できます。言語に基づいて設計されているため、これは、特に生物医学分野で、情報研究者によって、チャートを通じて情報を調べるために、非常に多くの組み合わせによって利用されています。

• R は、決定木の形成、回帰、分類などの機械学習システムを実行することが知られています。その機能的特徴と統計により、それは動的で基本的で便利な言語となっています。 Windows、Linux、OS X などの動作するフレームワークをサポートしています。

• ML は、現在ソフトウェア エンジニアリングの中で最もエキサイティングな分野です。準備なしで計算を活用して賢明なフレームワークを構築できる能力は、製造、医療、金融、運輸などのベンチャーを変える可能性があります。

• それにもかかわらず、多くのプログラミングの知識とスキルが必要です。関連するモデルを構築するための統計とプログラミングの両方を知っている人を見つけるのは簡単です。

• R は、この種の作業を行うのに適した環境を提供します。無料で広く利用されており、発展しつつある活気のある地元エリアがあります。

＃＃＃結論＃＃＃

機械学習は、人間の入力を必要としないコンピューター アルゴリズムの研究分野です。機械学習には、自然言語処理からコンピューター ビジョン、予測分析などに至るまで、無数のアプリケーションがあります。低レベル言語 (R、C、Java など) は高速ですが、習得がより困難です。 JavaScript や Python などの高級言語は使いやすいですが、パフォーマンスは遅くなります。 Python は、機械学習とデータ分析にとって重要な言語です。初心者にとっては、スピードとパワーの両方において最良の選択です。

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