Tüm eğitimler için: https://www.muratkarakaya.net
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi için Hangi Programlama Dilini öğrenmeli? Python, R, Java, C++, C# ?
Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi için Hangi Programlama Dili Öğrenilmelidir? Python, R, Java, C++, C#?
Yapay zeka, evrensel, herkese uyan tek bir çözüm alanı değildir. AI programlama dili seçiminiz, projenizin kapsamına ve gereksinimlerine bağlı olacaktır. Projeniz kapsamlı veri analizi içeriyorsa, büyük sayıları kolaylıkla kırmak için tasarlanmış R'ye bakın. Ancak R, üretimde makine öğrenimi modellerini dağıtmak için uygun değildir; Python bu görev için daha iyi bir seçim olacaktır.
Python, makine öğrenimi, NLP ve sinir ağı bağlantıları için kullanılan ideal kodlama dilidir. Python, esnek olduğundan ve Pandas, SciPy ve NLTK gibi önceden var olan kitaplıklarla birlikte geldiğinden, yapay zeka geliştirme konusunda yeni olsanız bile kullanılabilir. Makine öğrenimi için en iyi dil yoktur, her biri en uygun olduğu yerde iyidir. Evet, makine öğrenimi için en iyi dil olarak tek bir makine öğrenimi dili yoktur. Ancak kesinlikle makine öğrenmesi görevlerine diğerlerinden daha uygun olan bazı programlama dilleri vardır. Birçok makine öğrenimi mühendisi, üzerinde çalıştıkları iş sorununun türüne göre bir makine öğrenimi dili seçer. Örneğin, çoğu makine öğrenimi mühendisi, duyarlılık analizi görevleri için R veya Python kullanmayı tercih ederken NLP sorunları için Python kullanmayı tercih eder ve bazılarının güvenlik ve tehdit algılama gibi diğer makine öğrenimi uygulamaları için Java kullanması muhtemeldir. Java geliştirme geçmişi olan ve makine öğrenimine geçiş yapan yazılım mühendisleri, bazen makine öğrenimi iş rollerinde programlama dili olarak Java'yı kullanmaya devam eder.
Bir programlama dili için bireysel tercihlerden bağımsız olarak, makine öğrenimi için en iyi beş programlama dilinin profilini çıkardık.
R programlama dili, konu büyük sayıları kırmak olduğunda harika bir seçimdir ve çok sayıda istatistiksel veri kullanan makine öğrenimi uygulamaları için tercih edilen seçimdir. RStudio gibi kullanıcı dostu IDE'ler ve grafikler çizmek ve kitaplıkları yönetmek için çeşitli araçlarla – R, bir makine öğrenimi mühendisinin araç setinde bulunması gereken bir programlama dilidir.
Python ve R, makine öğrenimi meraklılarının favorileri olmaya devam etse de, Java geliştirme geçmişinden gelen makine öğrenimi mühendisleri arasında, makine öğrenimini uygulamak için Python veya R gibi yeni bir programlama dili öğrenmeleri gerekmediğinden Java popülerlik kazanıyor. Birçok kuruluşun halihazırda devasa Java kod tabanları vardır ve Hadoop, Spark gibi büyük veri işlemeye yönelik açık kaynaklı araçların çoğu Java ile yazılmıştır. Java'yı makine öğrenimi projeleri için kullanmak, makine öğrenimi mühendislerinin mevcut kod havuzlarıyla bütünleşmesini kolaylaştırır.
Julia, yalnızca makine öğrenimi için birçok baskın özelliğe sahip Python ve R için potansiyel bir rakip olarak ortaya çıkan yüksek performanslı, genel amaçlı bir dinamik programlama dilidir. Genel amaçlı bir programlama dili olduğunu ve her türlü uygulamanın geliştirilmesi için kullanılabileceğini söylemekle birlikte, yüksek performanslı sayısal analiz ve hesaplamalı bilim için en iyi sonucu verir.
1958 yılında John McCarthy tarafından kurulan LISP (Liste İşleme), halen kullanılmakta olan en eski ikinci programlama dilidir ve esas olarak AI merkezli uygulamalar için geliştirilmiştir. LISP, Python, Julia ve Java gibi birçok makine öğrenimi programlama dilinin oluşturulmasını etkileyen dinamik olarak yazılmış bir programlama dilidir. LISP, Okuma-Değerlendirme-Baskı-Döngüsü (REPL) üzerinde çalışır ve 30'dan fazla programlama dilinde kodlama, derleme ve kod çalıştırma yeteneğine sahiptir.