ستساعدك المقالة التالية: ما هي أفضل لغة للتعلم الآلي؟ (يونيو 2023)
إذا كنت قد بدأت للتو في مجال التعلم الآلي (ML) ، أو إذا كنت تتطلع إلى تحديث مهاراتك ، فقد تتساءل عن أفضل لغة يمكن استخدامها. قد يكون اختيار لغة التعلم الآلي الصحيحة أمرًا صعبًا ، خاصة وأن هناك العديد من الخيارات الرائعة.
هناك أكثر من 700 لغة برمجة مستخدمة على نطاق واسع ، ولكل منها مزاياها وعيوبها. إذا كنت قد بدأت للتو حياتك المهنية كمهندس تعلم آلي ، فستكتشف بمرور الوقت أفضل لغات البرمجة لمشاكل العمل المحددة التي تحاول حلها.
قبل الغوص في أفضل لغات التعلم الآلي ، دعنا نستكشف المفهوم.
ما هو التعلم الآلي؟
بدون الخوض في الكثير من التفاصيل ، يعد التعلم الآلي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي الذي يوفر لأنظمة الكمبيوتر القدرة على التعلم والتنبؤ تلقائيًا بناءً على البيانات. يمكن أن تختلف هذه التنبؤات بشكل كبير اعتمادًا على حالة الاستخدام المحددة.
في مجال التعلم الآلي ، لا يتعين على متخصص التعلم الآلي كتابة جميع الخطوات اللازمة لحل مشكلة ما لأن الكمبيوتر قادر على “التعلم” من خلال تحليل الأنماط داخل البيانات. يمكن للنموذج بعد ذلك تعميم الأنماط على البيانات الجديدة.
لمزيد من القراءة حول التعلم الآلي ، أوصيك بإلقاء نظرة على مقالتنا “ما هو التعلم الآلي؟”
لغة تعلم الآلة الأكثر شيوعًا: Python
قبل الغوص في لغات التعلم الآلي المختلفة ، من المهم أن ندرك أنه لا توجد لغة واحدة “أفضل” حقًا. كل واحد له إيجابياته وسلبياته وقدراته الخاصة. يعتمد الأمر إلى حد كبير على ما تحاول بناءه وخلفيتك.
مع ذلك ، فإن لغة التعلم الآلي الأكثر شيوعًا ، بلا شك ، هي Python. يعتمد حوالي 57٪ من علماء البيانات ومطوري التعلم الآلي على Python ، ويعطيها 33٪ الأولوية للتطوير.
لقد تطورت أطر بايثون بشكل كبير خلال السنوات القليلة الماضية ، مما زاد من قدراتها من خلال التعلم العميق. تم إصدار أفضل المكتبات مثل TensorFlow ومختلف المكتبات الأخرى.
يعتمد أكثر من 8.2 مليون مطور في جميع أنحاء العالم على Python للترميز ، وهناك سبب وجيه لذلك. إنه خيار مفضل لتحليلات البيانات وعلوم البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. يتيح النظام البيئي للمكتبة الواسع لممارسي التعلم الآلي الوصول إلى البيانات ومعالجتها وتحويلها ومعالجتها بسهولة. كما أنه يوفر استقلالية النظام الأساسي ، وتعقيدًا أقل ، وإمكانية قراءة أفضل.
توفر المكتبات والحزم المدمجة رمزًا أساسيًا ، مما يعني أن مهندسي التعلم الآلي ليسوا مضطرين لبدء الكتابة من البداية. ونظرًا لأن التعلم الآلي يتطلب معالجة مستمرة للبيانات ، فإن مكتبات وحزم Python المدمجة تساعد في كل مهمة تقريبًا. كل هذا يؤدي إلى تقليل وقت التطوير وتحسين الإنتاجية عند العمل مع تطبيقات التعلم الآلي المعقدة.
بعض أكبر عمالقة التكنولوجيا في العالم مثل Google ، Instagramو Facebook، دروب بوكس ، نتفليكس ، والت ديزني ، YouTubeو Uber و Amazon يفضلون Python كلغة برمجتهم.
بينما تبرز Python بوضوح باعتبارها اللغة الأكثر شيوعًا ، هناك العديد من اللغات الأخرى التي يجب أخذها في الاعتبار. الخمسة الجارية هي Python و R و C / C ++ و Java و JavaScript. عادةً ما تعتبر الثانية البعيدة لبايثون C / C ++. جافا متقاربة ، وعلى الرغم من أن Python غالبًا ما تتم مقارنتها بـ R ، إلا أنها لا تتنافس حقًا من حيث الشعبية. في الاستطلاعات التي شملت علماء البيانات ، حققت R في كثير من الأحيان أقل نسبة أولوية إلى الاستخدام بين اللغات الخمس. غالبًا ما يتم وضع جافا سكريبت في الطرف السفلي من القائمة.
في حين أنه لا يوجد مكان قريب من أفضل خمس لغات ، إلا أن هناك العديد من اللغات الأخرى التي يستخدمها ممارسو التعلم الآلي وتستحق الدراسة ، مثل Julia و Scala و Ruby و MATLAB و Octave و SAS.
الاختيار بناءً على طلبك
عند اختيار أفضل لغة للتعلم الآلي ، فإن العامل الأكثر أهمية هو التفكير في نوع المشروع الذي ستعمل عليه ، أو تطبيقاتك المحددة.
إذا كنت تتطلع إلى العمل على تحليل المشاعر ، فمن المحتمل أن يكون أفضل رهان لك هو Python أو R ، بينما ستستفيد مناطق أخرى مثل أمان الشبكة واكتشاف الاحتيال أكثر من Java. أحد الأسباب وراء ذلك هو أن أمان الشبكة وخوارزميات الكشف عن الاحتيال غالبًا ما تستخدم من قبل المؤسسات الكبيرة ، وعادة ما تكون هذه هي نفسها التي يفضل فيها Java لفرق التطوير الداخلية.
عندما يتعلق الأمر بالمناطق الأقل تركيزًا على المؤسسات مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتحليل المشاعر ، تقدم Python حلاً أسهل وأسرع لبناء الخوارزمية بفضل مجموعتها الكبيرة من المكتبات المتخصصة.
بالنسبة إلى C / C ++ ، غالبًا ما تُستخدم اللغة للذكاء الاصطناعي في الألعاب وحركة الروبوت. توفر لغة التعلم الآلي مستوى عالٍ من التحكم والأداء والكفاءة نتيجة مكتبات الذكاء الاصطناعي المتطورة للغاية.
بدأت R في جعل وجودها معروفًا في مجالات الهندسة الحيوية والمعلوماتية الحيوية ، وقد استخدمت منذ فترة طويلة في الإحصاء الطبي الحيوي داخل الأوساط الأكاديمية وخارجها. ولكن إذا كنا نتحدث عن مطورين جدد في علم البيانات والتعلم الآلي ، فغالبًا ما يُفضل استخدام JavaScript.
اللغة ثانوية بالنسبة للمهارات
عند دخول عالم التعلم الآلي واختيار اللغة التي تريد استخدامها ، من المهم أن تدرك أن اللغة التي تتعلمها ثانوية لإتقان مفاهيم التعلم الآلي الأساسية. في أعمال أخرى ، ستحتاج إلى تنمية مهارات تحليل البيانات الأساسية.
إذا لم تكن لديك معرفة أساسية بالإحصاءات والتعلم العميق وعملية الأنظمة والتصميم ، فسيكون من الصعب حقًا اختيار النماذج المناسبة أو حل مشكلات التعلم الآلي المعقدة.
إذا كنت جديدًا في تحليلات البيانات والتعلم الآلي ، فيجب أن تكون Python في أعلى قائمتك. كما ناقشنا ، فإن لغة بايثون مباشرة من الناحية التركيبية وأسهل في التعلم من اللغات الأخرى. ولكن إذا كنت مبرمجًا متمرسًا بالفعل ولديك سنوات من الخبرة تحت حزامك ، وتحديداً خبرة في لغة معينة ، فقد يكون من الأفضل الالتزام بما تعرفه بالفعل.
هناك بعض مهارات التعلم الآلي الأساسية التي ستجعل من السهل اختيار لغة. تتضمن بعض هذه المهارات مهارات هندسة البرمجيات ومهارات علوم البيانات ومهارات التعلم العميق والبرمجة الديناميكية ومعالجة الصوت والفيديو.
إذا كانت خلفيتك المهنية منخرطة بشكل كبير في علم البيانات ، فمن الأفضل إعطاء الأولوية لبايثون. تم دمج لغة التعلم الآلي الأكثر شيوعًا بشكل كبير مع علم البيانات ، ولهذا أصبحت لغة الانتقال إلى علماء البيانات. ولكن إذا كانت خلفيتك تتضمن تحليل البيانات والإحصاءات ، فإن R مصممة لك بشكل كبير.
غالبًا ما يتمتع مطورو الواجهة الأمامية بخبرة حالية في استخدام JavaScript ، مما يسهل توسيع نطاق استخدامه ليشمل التعلم الآلي. غالبًا ما يختار مهندسو أجهزة الكمبيوتر والإلكترونيات C / C ++ على اللغات الأخرى ويتجنبون على وجه التحديد JavaScript و Java و R.
يتم إعطاء الأولوية للغة الأقل شيوعًا ، Java ، من قبل مطوري تطبيقات سطح المكتب الأمامية نظرًا لكفاءتها مع التطبيقات التي تركز على المؤسسات. إذا كنت تعمل في مؤسسة كبيرة ، فقد تطلب منك الشركة تعلم Java. من غير الشائع بالنسبة للمبتدئين الذين يشرعون في رحلة التعلم الآلي اختيار Java بأنفسهم.
كما ترون من هذه المقالة ، هناك الكثير من الأمور التي تدخل في اختيار أفضل لغة للتعلم الآلي. الأمر ليس بهذه البساطة أن يكون المرء “الأفضل”. كل هذا يتوقف على خبرتك وخلفيتك المهنية وتطبيقاتك. لكن يجب دائمًا اعتبار اللغات الشائعة مثل Python و C ++ و Java و R أولاً.
