Bahasa manakah yang lebih baik untuk mempelajari pembelajaran mesin: C++, Python atau R?

Pembelajaran Mesin

ML merujuk kepada kajian algoritma komputer yang mampu belajar tanpa pengaturcaraan manusia yang jelas. Mereka membantu mengenal pasti corak dan aliran dengan menelan dan memproses data.

Pembelajaran mesin digunakan dalam bidang seperti penjagaan kesihatan, pemasaran, perkhidmatan perubatan, logistik, sumber manusia, tenaga, pemuliharaan, e-dagang, pembuatan, seni dan kreativiti, kewangan, pengangkutan, automotif, pengawasan kerajaan, insurans, dan media digital dan hiburan Terpakai secara universal. Perusahaan besar seperti Apple, Google, Microsoft, IBM, dsb. semuanya menggunakan pembelajaran mesin secara meluas. Selain gergasi teknologi ini, syarikat permulaan bersaiz kecil dan sederhana juga bergantung pada pembelajaran mesin. Kebanyakan syarikat teknologi menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dengan memanfaatkan pengalaman pelanggan.

Mengetahui Bahasa yang Lebih Baik untuk Belajar ML (C++, Python, atau R)

C++

• C++ ialah bahasa pengaturcaraan berorientasikan objek. Diperkenalkan pada tahun 1980-an sebagai bahasa sistem (untuk membina reka bentuk sistem), ia adalah kompleks tetapi cemerlang dalam melaksanakan tugas asas.

• C++ mempunyai banyak aplikasi secara amnya kerana ia adalah bahasa peringkat rendah Ini membayangkan ia bercakap dengan mesin berhampiran kod tempatan mereka (Pilihannya ialah bahasa peringkat tinggi yang abstrak seperti Python, yang lebih mudah digunakan tetapi lebih perlahan untuk melaksanakan). Sebagai tahap rendah, C++ mempunyai jangkaan yang tidak menentu untuk belajar dan menyesuaikan diri, ia juga cemerlang untuk mengawal memori.

• Berkenaan ML, klien C++ boleh mengawal pengiraan dan mengurus sumber memori dengan kawalan halus. Itulah sebabnya ia sesuai untuk bidang seperti kecerdasan buatan, yang memerlukan analisis pantas set data yang besar. Walau bagaimanapun, ia tidak sesuai untuk prototaip pantas dan kekal sebagai pilihan pilihan di kalangan pakar data dan jurutera AI.

• Oleh kerana C++ mempunyai kawalan ketat ke atas pelaksanaan, ia sangat popular dalam bidang yang memerlukan responsif tinggi seperti teknologi mekanikal dan permainan. Ini juga merupakan kawasan di mana kecerdasan buatan berkembang pesat. Selain itu, C++ mempunyai beberapa perpustakaan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan.

Python

• Ia adalah bahasa pengaturcaraan yang ringan, fleksibel dan ringkas yang boleh memacu penyusunan awal yang kompleks dan aplikasi web apabila digunakan dalam struktur yang berkuasa Ia telah dibuat pada tahun 1991 sebagai bahasa pengaturcaraan yang berguna secara meluas, dan pembangun secara konsisten menghormatinya sebagai asas, mudah. untuk belajar, dan kelazimannya melebihi semua batasan rasional Ia menyokong banyak struktur dan perpustakaan, menjadikannya boleh disesuaikan.

• Pembangun Python telah menggunakan corak ini kerana ia merupakan bahasa yang paling dicari dalam bidang kecerdasan buatan, analisis maklumat dan pembangunan laman web. Pembangun mendapati pengekodan cepat dan mudah dipelajari. Semua orang menyukai Python kerana ia membolehkan banyak fleksibiliti semasa pengekodan. Oleh kerana fleksibiliti dan sifat sumber terbuka, ia mempunyai banyak pakej visualisasi dan perpustakaan teras penting, seperti sklearn, seaborn, dsb. Perpustakaan berkuasa ini menjadikan pengekodan tugas yang mudah dan membolehkan mesin menemui lebih banyak lagi.

• Python menyokong standard penambahbaikan berorientasikan objek, penting, berfungsi dan proses. Dua perpustakaan kecerdasan buatan yang sangat popular yang digunakan oleh pembangun Python ialah TensorFlow dan Scikit. Ia sesuai untuk prototaip, analisis sentimen, pengkomputeran saintifik, pemprosesan bahasa semula jadi dan sains data.

• Python telah menjadi bahasa yang terkenal untuk pembangunan AI dan ML Dengan struktur bahasa yang mudah, sistem perpustakaan yang luas dan pelbagai bidang jurutera tempatan, Python menawarkan metodologi yang jauh lebih refleksif untuk pembangun bercambah.

• Bahasa ini boleh disesuaikan secara mendalam, dan perpustakaan standardnya menggabungkan modul daripada pemprosesan imej kepada pengendalian bahasa biasa.

• ml adalah aplikasi yang terkenal untuk Python. menjadikannya mudah untuk membina model tanpa sebarang persediaan.

Terjemahan bahasa Cina bagi

R

ialah:

R

• R ialah bahasa dipacu maklumat sumber terbuka yang terkenal dan mempunyai status tinggi dalam bidang kecerdasan buatan. Pasukan Yayasan R dan Pusat Pembangunan R menguruskannya. Ia menyediakan sokongan untuk baris arahan dan IDE lain, mudah digunakan dan menyediakan pelbagai alatan untuk pengurusan perpustakaan yang lebih baik dan melukis gambar rajah yang lebih baik.

• R mempunyai kumpulan sumber yang baik kerana unsur-unsur penting yang membantu mencipta aplikasi ML Penggunaannya untuk maklumat dan pengukuran adalah penting penyelidik maklumat untuk memeriksa maklumat melalui carta, dengan kombinasi yang hebat, terutamanya dalam bidang bioperubatan.

• R dikenali untuk melaksanakan sistem pembelajaran mesin seperti pembentukan pepohon keputusan, regresi, pengelasan, dsb. Oleh kerana ciri-ciri fungsi dan statistiknya, ia telah menjadi bahasa yang dinamik, asas dan berguna. Ia menyokong rangka kerja seperti Windows, Linux dan OS X.

• ML ialah bidang yang paling menarik dalam kejuruteraan perisian pada masa ini Keupayaan untuk membina rangka kerja yang bijak tanpa sebarang persediaan menggunakan pengiraan boleh mengubah usaha sama seperti pembuatan, penjagaan kesihatan, kewangan dan pengangkutan.

  #🎜. 🎜#
• Namun begitu, ia memerlukan banyak pengetahuan dan kemahiran pengaturcaraan. Sangat mudah untuk mencari orang yang mengetahui kedua-dua statistik dan pengaturcaraan untuk membina model yang berkaitan.

• R memberikan iklim persekitaran untuk melakukan kerja seperti ini secara percuma, digunakan secara umum dan mempunyai kawasan tempatan yang membangun dan meriah.
  .

Kesimpulan

Pembelajaran mesin ialah bidang kajian algoritma komputer yang tidak memerlukan input manusia. Pembelajaran mesin mempunyai banyak aplikasi, daripada pemprosesan bahasa semula jadi kepada penglihatan komputer kepada analisis ramalan dan banyak lagi. Bahasa peringkat rendah (seperti R, C++ atau Java) menawarkan kelajuan yang lebih tinggi tetapi lebih sukar untuk dipelajari. Bahasa peringkat tinggi, seperti JavaScript dan Python, lebih mudah digunakan tetapi berprestasi lebih perlahan. Python ialah bahasa penting untuk pembelajaran mesin dan analisis data. Untuk pemula, ia adalah pilihan terbaik untuk kedua-dua kelajuan dan kuasa.

Atas ialah kandungan terperinci Bahasa manakah yang lebih baik untuk mempelajari pembelajaran mesin: C++, Python atau R?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!