یادگیری ماشینی جزء رو به رشد علم داده مرتبط با هوش مصنوعی است. با یادگیری ماشینی، سیستم های کامپیوتری می توانند وظایف را انجام دهند، الگوها را شناسایی کرده و پیش بینی کنند. در اصل، شما کامپیوتر را طوری برنامه‌ریزی می‌کنید که از تجربیات گذشته‌اش درس بگیرد. الگوریتم های کامپیوتری می توانند بر اساس یک الگوی خاص به داده ها دسترسی پیدا کرده و آنها را طبقه بندی کنند. برنامه ها از داده های ورودی یاد می گیرند و بر اساس داده ها پیش بینی می کنند. رویکردهای یادگیری ماشینی شامل یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و تقویتی است. یادگیری نظارت شده از داده های برچسب دار برای آموزش مدل استفاده می کند، در حالی که یادگیری بدون نظارت از داده های بدون برچسب استفاده می کند. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل پاداش و بازخورد کار می کند.
چرا شرکت ها از یادگیری ماشینی استفاده می کنند؟
یک نظرسنجی اخیر نشان داد که 76 درصد از سازمان های مورد بررسی، یادگیری ماشین را بالاتر از سایر حوزه های فناوری اطلاعات در فهرست اولویت های خود قرار داده اند. همین نظرسنجی نشان داد که 83 درصد از شرکت ها بودجه یادگیری ماشینی خود را افزایش داده اند. چرا تجارت تا این حد بر این ابتکار متمرکز شده است؟ بهبود خدمات مشتری یکی از دلایل اصلی ذکر شده در نظرسنجی است. کشف تقلب، مدیریت موجودی و کاهش هزینه نیز در این لیست قرار داشتند. یادگیری ماشینی می تواند توسط کسب و کارها به روش های متعددی برای افزایش درآمد و کاهش هزینه ها استفاده شود.
کاربردهای عملی یادگیری ماشین
همه انواع صنایع از یادگیری ماشینی از بخش مالی گرفته تا کشاورزی استفاده می کنند. یادگیری ماشینی می تواند در زمینه پزشکی برای کمک به تشخیص استفاده شود. شرکت های بانکی و سرمایه گذاری از آن برای آموزش سهام، اهداف بیمه و کشف تقلب استفاده می کنند. اغلب برای ارائه پیشنهادات محصول شخصی، به عنوان مثال با توصیه های آمازون یا نتفلیکس استفاده می شود. چت ربات های آنلاین از یادگیری ماشینی برای ارائه خدمات به مشتریان استفاده می کنند و برنامه هایی مانند سیری از آن برای تشخیص گفتار استفاده می کنند. اوبر از قیمت گذاری متمایز زمان واقعی بر اساس یادگیری ماشین استفاده می کند. بازی، رباتیک و حتی ماشین های خودران از دیگر کاربردهای یادگیری ماشینی هستند. توانایی کار با زبان‌های مختلف یادگیری ماشین به شما مزیتی را برای یافتن شغل در زمینه توسعه می‌دهد.
زبان های یادگیری ماشینی
گروه متنوعی از زبان های برنامه نویسی وجود دارد که می توان از آنها برای یادگیری ماشین استفاده کرد. برخی از محبوب ترین ها عبارتند از پایتون، برنامه نویسی R، جاوا اسکریپت، جولیا و سی پلاس پلاس. انتخاب برنامه برای استفاده تا حد زیادی به پروژه ای که از آن استفاده می کنید و پس زمینه شما بستگی دارد. یکی دیگر از عواملی که باید در انتخاب زبان یادگیری ماشینی برای استفاده در نظر گرفت این است که چقدر جامعه می تواند پشتیبانی ارائه دهد. در نظر بگیرید که چه تعداد منابع به صورت آنلاین در دسترس شما است، به عنوان مثال در پلت فرم Stack Overflow.
پایتون
برای برنامه نویسان مبتدی عالی است، Python سریع یاد می شود و به راحتی قابل درک است. این یک زبان منبع باز است، بنابراین منابع زیادی برای یادگیری وجود دارد. پایتون پرکاربردترین زبان توسعه دهندگان است. این زبان اغلب به‌عنوان شهودی‌تر از زبان‌های دیگر توصیف می‌شود و می‌تواند برای بسیاری از برنامه‌های کاربردی مختلف استفاده شود. پایتون مجموعه گسترده ای از کتابخانه های یادگیری ماشینی از جمله TensorFlow، Pandas و Scikit-learn دارد. بسیاری از شرکت ها استفاده از پایتون را به دلیل سادگی و طیف گسترده ای از ویژگی های آن انتخاب می کنند. آمازون، اپل، گوگل، فیسبوک و نتفلیکس نمونه هایی از شرکت هایی هستند که از پایتون برای یادگیری ماشین استفاده می کنند. پایتون سریع ترین زبان برنامه نویسی در حال رشد در جهان است. این یک نحو بسیار واضح دارد و به طور گسترده برای توسعه وب و اسکریپت نویسی استفاده می شود. تقریبا نیمی از توسعه دهندگان در محل کار از پایتون استفاده می کنند و محبوبیت این زبان یادگیری ماشینی به سرعت در حال افزایش است.
برنامه نویسی R
برنامه نویسی R که بیشتر برای کارهای اکتشافی، آمار و تجزیه و تحلیل داده ها مفید است، دارای مجموعه گسترده ای از تکنیک ها برای تخمین مدل، تجسم و نمونه برداری است. یادگیری این زبان یادگیری ماشینی می تواند کند و دشوار باشد، اما می تواند هنگام کار با مجموعه داده های بزرگ مفید باشد. بسیاری از شرکت ها از برنامه نویسی R استفاده می کنند، بنابراین می تواند یک زبان یادگیری ماشینی مفید برای دانستن آن باشد. این برنامه برای محاسبات عددی طراحی شده و متن باز است. این زبان جامع است و برخی از توسعه دهندگان آن را آینده زبان های برنامه نویسی می دانند.
جاوا اسکریپت
جاوا اسکریپت که برای برنامه های پیچیده و در مقیاس بزرگ مناسب است، به دلیل سرعت آن شناخته شده است. این پرکاربردترین زبان برنامه نویسی در توسعه است. جاوا اسکریپت دارای مجموعه گسترده و رو به رشدی از کتابخانه ها از جمله Angular و React است. چندین شرکت بزرگ دوست دارند از جاوا اسکریپت استفاده کنند زیرا هنگام کار با تیم های بزرگ ایده آل است. بسیاری از کارفرمایان به دنبال برنامه نویسانی هستند که دانش کاری جاوا اسکریپت داشته باشند و این زبان در بین فریلنسرها نیز بسیار محبوب است. این زبان محبوب ترین زبان برای توسعه front-end است و همچنین در توسعه back-end استفاده می شود. 67 درصد از توسعه دهندگان می گویند که از جاوا اسکریپت در کار خود استفاده می کنند. پی پال، گوگل و مایکروسافت نمونه هایی از شرکت هایی هستند که از جاوا اسکریپت برای یادگیری ماشین استفاده می کنند.
جولیا
آسان برای استفاده، جولیا به طور خاص برای تجزیه و تحلیل داده ها و وظایف آماری طراحی شده است. این آن را به یک انتخاب عالی برای زبان یادگیری ماشین تبدیل می کند. در حالی که جولیا یک زبان برنامه نویسی نسبتاً جدید است، در سال های اخیر به ویژه در صنعت علم داده محبوبیت پیدا کرده است. این رایگان، متن باز و بسیار سریع است. جولیا برنامه نویسی شی گرا و تابعی دارد. از آنجایی که جولیا جدیدتر از برخی از زبان‌های قدیمی‌تر یادگیری ماشینی است، انجمن پشتیبانی کوچک‌تری دارد. با این حال، انتظار می رود تقاضا برای جولیا همچنان به رشد خود ادامه دهد.
C++
C++ یکی از کارآمدترین و سریع ترین زبان های برنامه نویسی است. این یک زبان سطح پایین با کاربردهای مختلف است. استفاده از این زبان در دو سال گذشته نسبتاً ثابت مانده است. این یکی از انعطاف پذیرترین زبان های یادگیری ماشینی است و دارای مجموعه گسترده ای از کتابخانه ها است. سرعت اجرای ++C بسیار سریع است و ساختار برنامه به خوبی تعریف شده است. ممکن است یک منحنی یادگیری شیب دار با C++ وجود داشته باشد و دسترسی به کتابخانه ها دشوارتر از سایر زبان های یادگیری ماشینی است. برخی از شرکت هایی که از C++ استفاده می کنند عبارتند از Adobe، Linkedin، Mozilla و Tesla.
خلاصه
یادگیری ماشینی یک مهارت عالی برای توسعه دهندگان است و به طور فزاینده ای مورد تقاضای کارفرمایان است. با گستره وسیعی از زبان‌های یادگیری ماشینی موجود، فاکتورهای زیادی برای یادگیری وجود دارد. به این فکر کنید که برای چه پروژه هایی از این زبان استفاده خواهید کرد، همچنین دانش برنامه نویسی خود و در چه زمینه ای کار می کنید. داشتن یک ایده روشن از نحوه استفاده از یادگیری ماشینی به شما کمک می کند بهترین زبان را برای کار با آن انتخاب کنید.
پست می خواهید وارد ML شوید؟ به این زبان های برنامه نویسی با یادگیری ماشینی مسلط شوید اولین بار در Skillspot ظاهر شد.