Digitrode
цифровая электроника вычислительная техника встраиваемые системы
Языки программирования для искусственного интеллекта
Рейтинг языков программирования для ИИ и машинного обучения
Искусственный интеллект (ИИ) – это широкое и растущее технологическое поле, и это означает, что ИИ может быть реализован на разных языках программирования. Однако по-прежнему трудно определить, какой из многих языков следует использовать для разработки ИИ. Поэтому в данном материале мы приведем некоторые из лучших языков программирования ИИ, которые помогут вам реализовать его.
Julia
Julia – это высокоуровневый язык программирования общего назначения, разработанный Джеффом Безансоном, Стефаном Карпински, Вирал Б. Шахом и Аланом Эдельманом в 2009 году. Он разработан с нацеленностью на высокопроизводительный численный анализ и вычислительную науку, поэтому он не включает необходимость отдельной компиляции по скорости. Простой синтаксис и глубокие математические корни делают Julia дружественным языком программирования для аналитиков данных. Он также включает Flux, основу для машинного обучения и ИИ. В сочетании с математическим синтаксисом Julia предлагает идеальный способ выражения алгоритмов. Julia также поддерживает другие платформы машинного обучения, такие как TensorFlow и MXNet.
Haskell
Haskell – стандартизированный, универсальный язык программирования, разработанный с нестрогой семантикой и сильной статической типизацией. Первоначально разработанный в 1990 году, Haskell в основном используется в академических кругах, хотя есть и некоторые примеры его использования в промышленности и коммерции для проектов в AT&T, Facebook, Google и других. Haskell основан на семантике языка программирования Miranda и позволяет эффективным библиотекам реализовывать алгоритмы ИИ.
В отличие от других, R – уникальный язык программирования, а также бесплатная программная среда с открытым исходным кодом для статистических вычислений и графики. Разработанный в 1993 году Росом Ихакой и Робертом Джентльменом, R широко используется среди аналитиков данных для разработки статистического программного обеспечения и анализа данных. Он также используется в искусственном интеллекте нового стиля и общем машинном обучении. R предоставляет несколько парадигм программирования, таких как векторное вычисление, функциональное программирование и объектно-ориентированное программирование и рассматривается как один из основных стандартных языков для таких областей, как финансы, биология и медицина.
C++ был разработан с учетом производительности, эффективности и гибкости, что делает его идеальным выбором для многих проектов программирования ИИ, которым необходима скорость. По сравнению с другими языками программирования, C++ имеет более быстрое выполнение и более низкую задержку, что делает его полезным для поиска решений сложных проблем ИИ. Он также позволяет широко использовать алгоритмы и является эффективным средством написания статистических методов ИИ, таких как нейронные сети.
MATLAB
MATLAB (Matrix Laboratory) является патентованным языком программирования, разработанным MathWorks. Он широко используется многими разработчиками программного обеспечения и разработчиками для анализа краевых систем и проектов ИИ. Это простой в использовании язык со встроенной графикой, которая позволяет разработчикам визуализировать данные и получать от них значимую информацию. MATLAB – хороший выбор для машинного обучения и проектов ИИ при задачах визуализации и выполнения матриц.
Python
Python – широко применяемый язык программирования и может быть использован для реализации ИИ из-за простой и бесшовной структуры, которую он предлагает. Синтаксис Python позволяет легко реализовать различные алгоритмы ИИ, что также позволяет сократить время разработки по сравнению с другими доступными языками программирования. Применение Python позволяет пользователям создавать нейронные сети с набором полезных библиотек, которые могут использоваться для разработки ИИ. Другие функции включают возможность тестирования алгоритмов без необходимости их реализации. Он также поддерживает объектно-ориентированные, функциональные и процедурно-ориентированные стили программирования.
Lisp является одним из самых старых доступных языков программирования, но все же остается одним из предпочтительных вариантов разработки ИИ из-за его уникальных функций. Это, по сути, практическая математическая нотация для компьютерных программ. Разработчики склонны идти на Lisp в машинном обучении его гибкости приспосабливаться к проблеме, которая нуждается в решении. Помимо этого, Lisp также предлагает быстрые возможности прототипирования, библиотеку типов коллекций, поддержку символических выражений и другое.
Java, чрезвычайно популярный язык программирования, также может рассматриваться как хороший выбор для программирования ИИ, поскольку он обеспечивает алгоритмы поиска и нейронные сети. Это простой для понимания язык, который предлагает графическое представление, отладку и масштабируемость. Его портативность делает его предпочтительной реализацией для различных приложений на основе наличия различных встроенных типов.
Топ-5 языков для машинного обучения
Существует великое множество языков программирования, однако не все они подходят для машинного обучения (МО). Портал Techopedia рассказывает о наиболее подходящих языках, их преимуществах и недостатках.
Специалист по вычислительной техники Стэнфордского университета Эндрю Нгом дал МО следующее определение: «наука, которая работает над тем, как научить компьютеры функционировать без явного программирования». Предпосылки к рождению науки появились в однако вплоть до начало они носили лишь теоретический характер. Настоящий прорыв произошел десятилетие назад, когда МО стало катализатором развития нескольких прорывных технологий, особенно это касается искусственного интеллекта. МО можно разбить на несколько категорий, включая контролируемое (supervised), неконтролируемое (unsupervised), полууправляемое (semi-supervised ) и обучение с подкреплением (reinforcement learning).
В то время, как контролируемое обучение для выведения взаимосвязи с выходными результатами опирается на маркированные (помеченные) входные данные, неконтролируемое МО предназначено для обнаружения закономерностей среди немаркированных входных данных. В полууправляемом (или МО с частичным привлечением учителя) применяется комбинация контролируемого и неконтролируемого обучения, тогда как обучение с подкреплением направлено на то, чтобы программы могли повторять заданную последовательность циклов или разрабатывать процессы с желаемыми результатами, избегая при этом ошибок.
МО в современной итерации востребовано во многих отраслях промышленности, растет также спрос на продукты и услуги, основой которых являются машинные алгоритмы. Предприятия применяют прогностические возможности МО, стремясь разработать предписывающие (prescriptive) методы для принятия обоснованных решений. Технология предусматривает несколько методов разработки ПО на базе машинных алгоритмов, однако самым популярным из них является задействование языков программирования.
Python. Это высокоуровневый язык программирования, который имеет множество различных способов применений, включая науку о данных и внутреннюю веб-разработку. Он был создан Python Foundation в начале и является мощным инструментом для анализа данных, широко используется в технологии больших данных. Особый статус ему придает многочисленное сообщество разработчиков МО, которое в основном сосредоточено на быстрорастущем ИИ-направлении.
Благодаря активному сообществу для Python появилось множество готовых библиотек МО. Этот язык — платформенно независимый, поэтому его можно адаптировать практически к любой операционной системе. Еще одно преимущество Python связано с его открытостью — он построен на базе технологий Open Source, поэтому разработчики могут получить доступ к любому стеку языка.
Что касается минусов Python, то поскольку это динамически типизированный язык, работа с ним в среде МО может вызывать проблемы. Одной из них является сложность отслеживания ошибок в коде, что связано с разрастанием кодовой базы программы и, соответственно, с ее сложностью. В некоторых случаях (сложные проекты для крупных организаций) аудит кода может выливаться в значительные финансовые затраты, отнимать много времени и сказываться на продуктивности проекта.
R. Этот язык программирования появился в начале и является частью проекта GNU. Он широко применяется в анализе данных и, как правило, является целевым для решения общих задач МО, таких как регрессия, классификация и формирование дерева решений. R помимо прочего пользуется популярностью среди статистиков. Как и Python, R обладает открытым исходным кодом и широко известен как язык, пакеты для работы с которым относительно легко установить, настроить и применять.
R — платформенно независимый, он хорошо интегрируется с другими языками программирования. Наряду с анализом данных, R приспособлен для визуализации данных.
Несмотря на относительную простоту интеграции с другими инструментами, R обладает рядом особенностей, которые усложняют его изучение. К ним, например, можно отнести нетрадиционные структуры данных и индексирование (которое начинается с 1 вместо 0).
R менее популярен, чем Python, поэтому массив документации, требуемый разработчикам для создания приложений в области МО, у него меньше.
JavaScript. Этот язык появился в середине как инструмент для улучшения практики веб-разработки и является одним из наиболее востребованных в этой области. JavaScript — высокоуровневый и динамически типизированный язык, гибкий и мультипарадигмальный. Применение языка в МО получило ограниченное применение, но, тем не менее, такие известные проекты, как Google Tensorflow.js, основаны на JavaScript.
Что касается плюсов JavaScript в области МО, то он открывает возможности проще вступить на неизведанную тропу для веб-разработчиков и разработчиков приложений, которые в значительной степени уже хорошо с ним знакомы. Однако нынешняя JavaScript-экосистема для МО все еще выглядит незрелой, поэтому поддержка этого типа разработки в настоящее время ограничена. Помимо этого ей недостает функций для работы с данными, которые в таких языках, как R и Python, присутствуют по умолчанию.
C++. Это самый старый среди наиболее распространенных на сегодняшний день языков программирования. Он был создан в недрах Bell Labs в начале как научно-исследовательский проект, направленный на расширение возможностей языка Си. Обладая возможностями одновременно как низкоуровневого, так и высокоуровневого языка программирования, в контексте МО C++ обеспечивает более высокий уровень контроля и эффективности, чем другие языки программирования.
Гибкость языка хорошо подходит для ресурсоемких приложений, и подмножество программ МО здесь — не исключение. Учитывая, что C++ — статически типизированный язык, он может выполнять задачи с относительно высокой скоростью.
Что касается его минусов, то основным из них является то, что для создания новых приложений на базе C++ требуется написание большого объема сложного кода, что занимает много времени и может вызвать большие трудности в обслуживании. Язык C++ определенно сложен в овладении и, создавая на нем новые проекты, начинающие программисты очень часто допускают невынужденные ошибки.
Java. За созданием Java стоит Sun Microsystems. Появившийся в середине он изначально замышлялся как высокоуровневый и объектно-ориентированный язык программирования, который во многом напоминает по структуре C++. Обладая огромной популярностью, Java может похвастаться широким спектром алгоритмов, которые очень полезны для сообщества разработчиков софта МО. Во многом Java считается одним из самых безопасных языков программирования благодаря использованию байт-кода и песочниц.
Его можно обозначить как удачную инкарнацию C++ (Java обладает большинством функционала, заложенным в C++), которая лишена недостатков последнего — проблем с безопасностью кодовой базы и сложностью компиляции.
Несмотря на все свои преимущества, Java имеет репутацию более медленного языка, чем многие другие языки программирования и в том числе C++. Кроме того, начиная с 2019 г. для написания определенных бизнес-приложений на Java требуется коммерческое лицензирование, что выльется в дополнительные расходы для предприятий.
Выводы
Python — самый популярный из всех языков программирования, применяемых в МО. Тем не менее, сбрасывать со счетов JavaScript и ряд некоторых других языков, может быть непредусмотрительно. Это связано с тем, что со временем их популярность будет расти, отражая изменения бизнес-ландшафта. Что касается тенденций программирования, то можно с уверенностью сказать, что в ближайшие несколько лет написание кода останется востребованной функцией, однако оно станет менее ориентированным на код и больше на функционал, поскольку машины сами научатся писать код.
Какой язык программирования выбрать специалисту по машинному обучению?
Машинное обучение ― это только Python и R или нет? Разбираемся, какие ещё языки любят инженеры по ML.
На GitHub есть рейтинг популярности языков программирования для машинного обучения. Критерий оценки — количество ML-проектов, которые хостятся на платформе. Расскажем, почему именно они стали популярными и какой лучше изучать. Языки размещены в порядке от наиболее используемых к наименее.
Python
Python лидирует в машинном обучении. И вот почему:
Но есть и минусы: низкая скорость выполнения программ и высокое потребление памяти.
Пример ML-проекта на Python: Video Object Removal ― программа, которая использует алгоритмы глубокого обучения, чтобы убрать из видео любые лишние объекты всего за пару секунд.
Одновременно существует две версии языка: Python 2 и Python 3. У Python 3 нет обратной совместимостью со второй версией — то есть код, написанный на старой версии, не будет работать в новой. Советуем изучать именно Python 3 — предыдущий уже официально не поддерживается.
Пишет про digital и машинное обучение для корпоративных блогов. Топ-автор в категории «Искусственный интеллект» на Medium. Kaggle-эксперт.
C++ — мощный язык, программы на нём работают стабильно и быстро. Но многие не любят его из-за сложного синтаксиса и обилия абстрактных функций. С++ создавался как дополненная версия С — в то время сложность использования языка ещё не воспринималась как серьёзный барьер, ведь программировали на нём только учёные и высококлассные инженеры.
Преимущество C++ в том, что на нём можно вручную управлять оперативной памятью и извлечением данных. Это помогает оптимизировать работу программы, если данных для обработки очень много, а ресурсы ограничены и скорость критически важна.
Пример ML-проекта на C++: AirSim — симулятор дронов и беспилотных автомобилей.
JavaScript
Многие слышали о JavaScript только в связке с HTML и CSS — когда речь идёт о веб-дизайне и фронтенде. JS часто используют для разработки пользовательских интерфейсов.
Примеры ML-проекта на JavaScript: «Катана» — текстовый виртуальный ассистент, который любая компания может подстроить под себя в пару кликов; Beat Blender — фановый софт для создания музыки.
Синтаксис Java похож на синтаксис С/C++. Но это высокоуровневый язык программирования, который не требует ручного управления памятью. У тех, кто занимается разработкой для ML на Java, есть отличные библиотеки: Weka, MOA, MALLET.
Примеры ML-проектов на Java: Seldon Server ― движок для создания рекомендательных систем, который позволяет развернуть нейронную сеть для рекомендаций, даже если вы новичок; GROBID ― программа для парсинга и извлечения информации даже из неструктурированных документов.
Если вы уже знакомы с Java, то сможете зайти с ним в машинное обучение. Но если вы его не знаете и собираетесь идти в ИИ, лучше изучите другой язык. Да, на GitHub есть много Java-проектов в сфере машинного обучения. Но инфраструктура в сфере ML для того же Python гораздо богаче, выучить его с нуля до хорошего уровня проще.
C# — универсальный, гибкий и многофункциональный язык от Microsoft. Он позволяет программистам писать всё — от системных приложений до сайтов.
Microsoft активно поддерживает C# и даже создала для него библиотеку ML.NET, которая содержит всё необходимое для работы с машинным обучением. Компания активно обкатывала библиотеку на протяжении десяти лет и только после этого выложила в открытый доступ. По замыслу разработчиков, она должна стать альтернативой многочисленным библиотекам Python и сделать C# ведущим языком в ML. Но пока это только мечты — прямо сейчас найти работу в сфере искусственного интеллекта на C# не так просто.
Пример ML-проекта на C#: BotSharp ― опенсорс-платформа для создания чат-ботов.
Julia
Julia — молодой язык, конкурент R и Python, совместимый с ними. Однако он гораздо быстрее Python и по скорости может сравниться с C/C++. Julia — универсальный язык, хотя изначально его разработали для числовых и технических вычислений.
Его можно и нужно использовать для веб-программирования низкоуровневого системного программирования в качестве языка спецификации. Он поддерживает динамическую типизацию — это делает его более гибким, но и увеличивает вероятность ошибки. В Julia есть и мастхэв-библиотеки для ML: Flux, Mocha.jl, Knet, TensorFlow.jl, ScikitLearn.jl.
Примеры ML-проектов на Julia: SALSA — софт для продвинутой работы со стохастическими алгоритмами ; MLJTuning — программа для оптимизации гиперпараметров.
Проекты на Julia в основном создают для учёных и для ML-поддержки лабораторий. Из этого вывод: делать ставку только на Julia не нужно — язык ещё растёт. Но обратить внимание точно стоит.
Лучший язык программирования для машинного обучения
Дата публикации 2014-05-10
Вопрос, который мне часто задают:
Какой язык программирования лучше всего подходит для машинного обучения?
Я отвечал на этот вопрос много раз, и теперь пришло время подробнее об этом поговорить в блоге.
В конечном счете, язык программирования, который вы используете для машинного обучения, должен учитывать ваши собственные требования и пристрастия. Никто не может осмысленно решить эти проблемы для вас.
Никто не может осмысленно решить эти проблемы для вас.
Какие языки используются
Прежде чем высказать свое мнение, было бы полезно осмотреться и посмотреть, какие языки и платформы популярны в сообществах специалистов по анализу данных и машинному обучению, которые выбирают сами себя.
KDnuggets всегда проводил языковые опросы. Недавний опрос под названием «Какие языки программирования / статистики вы использовали для аналитики / интеллектуального анализа данных / работы с данными в 2013 году«. Тенденции практически идентичны предыдущему году. Результаты показывают интенсивное использование R и Python и SQL для доступа к данным. SAS и MATLAB стоят выше, чем я ожидал. Я ожидаю, что SAS учитывает более крупный корпоративный (Fortune 500) анализ данных и MATLAB для разработки, исследований и использования студентами.
Kaggle предлагает соревнования по машинному обучению и опрашивает свою пользовательскую базу в отношении инструментов и языков программирования, используемых участниками соревнований. Они опубликовали результаты в 2011 году под названиемЛюбимые инструменты Kagglers(также см.обсуждение на форуме). Результаты предполагают обильное использование R. Результаты также показывают хорошее использование MATLAB и SAS с гораздо более низким представлением Python. Я могу засвидетельствовать, что я предпочитаю R над Python для конкурсной работы. Он просто чувствует, что у него есть больше предложений с точки зрения анализа данных и выбора алгоритма.
Бен Хамнер, администратор Kaggle и автор вышеприведенного поста в блоге Kaggle, более подробно расскажет об опциях, касающихся языков программирования для машинного обучения, в сообщении на форуме под названием «Какие инструменты люди обычно используют для решения проблем«.
Бен отмечает, что MATLAB / Octave является хорошим языком для матричных операций и может быть полезен при работе с четко определенной матрицей объектов. Python разбит на части и может быть очень медленным, если вы не перейдете в C. Он предпочитает Python, когда не работает с четко определенной матрицей функций, и использует Pandas и NLTK. Бен комментирует, что «как правило, если это показалось интересным для статистиков, оно было реализовано в R» (хорошо сказано). Он также жалуется на то, что сам язык уродлив и болезнен для работы. Наконец, Бен комментирует Джулию, которая не может многое предложить библиотеке, но является его новым любимым языком. Он комментирует, что он обладает лаконичностью таких языков, как MATLAB и Python со скоростью C.
Джон Лэнгфорд в своем блоге. У Hunch есть отличная статья о свойствах языка программирования, которую следует учитывать при работе с алгоритмами машинного обучения, под названием «Языки программирования для машинного обучения«. Он делит свойства на проблемы скорости и возможности программирования (простота программирования). Он указывает на мощные стандартные реализации алгоритмов, все на C, и комментирует, что он не использовал R или MATLAB (пост был написан 8 лет назад). Потратьте некоторое время и прочитайте некоторые комментарии ученых и специалистов отрасли. Это глубокая и нюансированная проблема, которая действительно сводится к особенностям проблемы, которую вы решаете, и к среде, в которой вы ее решаете.
Языки машинного обучения
Я думаю о языках программирования в контексте машинного обучения, которое я хочу выполнить.
MATLAB / Octave
Я думаю, что MATLAB отлично подходит для представления и работы с матрицами. Таким образом, я думаю, что это отличный язык или платформа для использования при лазании по линейной алгебре данного метода. Я думаю, что он подходит для изучения алгоритмов как поверхностно, так и глубоко, когда вы пытаетесь что-то понять или углубиться в метод. Например, он популярен в университетских курсах для начинающих, таких какКурс Эндрю Нг «Курс машинного обучения»,
Я думаю, что вы можете исследовать, моделировать и создавать прототипы с R. Я думаю, что это подходит для одноразовых проектов с таким артефактом, как набор прогнозов, отчет или исследовательская работа. Например, этосамая популярная платформа для машинного обучения конкурентов, таких как Kaggle,
питон
Я думаю, что стек SciPy для машинного обучения и анализа данных может быть использован для одноразовых проектов (таких как документы) и таких структур, какscikit учитьсядостаточно зрелы для использования в производственных системах.
Java-семья / C-семья
Есть надежные библиотеки, например, Java имеетWekaи Mahout. Также обратите внимание, что более глубокие реализации основных алгоритмов, таких как регрессия (LIBLINEAR) и SVM (LIBSVM) написаны на C и используются Python и другими инструментами. Я думаю, что вы серьезно, вы можете создать прототип на R или Python, но вы будете внедрять более тяжелый язык по таким причинам, как скорость выполнения и надежность системы. Например, бэкэндBigML реализован в Clojure,
Другие проблемы
Вопрос о языке машинного обучения популярен в блогах и на сайтах с вопросами и ответами. Несколько вариантов обсуждения включают в себя:
Какой язык программирования вы используете для машинного обучения и анализа данных, почему вы рекомендуете его?
Я хотел бы услышать ваши мысли, оставить комментарий.