كيف تختار لغة برمجة لمشروع التعلم الآلي؟
أصعب جزء في تعلم الآلة إذا كنت جديدًا عليه هو تحديد من أين تبدأ. من الطبيعي أن تتساءل عن اللغة الأفضل لمشروع تعلم الآلة ، سواء كنت تتطلع إلى صقل مهاراتك أو بدء مهنة جديدة في هذا المجال. يعد العثور على أفضل لغة برمجة للتعلم الآلي أمرًا صعبًا نظرًا لوجود أكثر من 700 لغة برمجة مختلفة قيد الاستخدام ، ولكل منها مزايا وعيوب. ومع ذلك ، فإن الخبر السار هو أنه عندما تبدأ حياتك المهنية كمهندس تعلم آلي ، ستبدأ في تحديد لغة البرمجة الأنسب لقضية تجارية معينة.
كيف يعمل التعلم الآلي؟
تُمنح أنظمة الكمبيوتر القدرة على التعلم والتنبؤ تلقائيًا بناءً على البيانات التي يتم تغذيتها من خلال التعلم الآلي ، وهو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يكون أي شيء توقعًا: سواء كانت كلمة “كتاب” تعني تحديد موعد أو غلاف ورقي ، أو ما إذا كانت الصورة بها قطة أو كلب ، أو ما إذا كان البريد الإلكتروني بريدًا عشوائيًا. الكود الذي يخبر نظام التعلم الآلي بكيفية التمييز بين صورة قطة وكلب لا يكتبه مبرمج في التعلم الآلي. بدلاً من ذلك ، تُستخدم عينات كبيرة من البيانات لتدريب نماذج التعلم الآلي التي تتعلم كيفية التمييز بين الكلب والقط (في هذه الحالة ، هناك عدد كبير من الصور المسمى قطة وكلب). الهدف النهائي للتعلم الآلي هو أن تتعلم الأنظمة بمفردها وأن تنفذ الإجراءات من خلال ما تتعلمه.
ما مقدار خبرة البرمجة اللازمة لإتقان Ml؟
اعتمادًا على التطبيق المقصود ، يختلف مستوى الخبرة البرمجية المطلوبة لتعلم التعلم الآلي. إذا كنت ترغب في استخدام نماذج التعلم الآلي لحل مشكلات الأعمال في العالم الحقيقي ، فستحتاج إلى خلفية برمجة ، ولكن إذا كنت ترغب فقط في تعلم الأساسيات والرياضيات والإحصاءات كافية. كل هذا يتوقف على الكيفية التي تريد بها استخدام التعلم الآلي لإمكاناته الكاملة. لكي تكون أكثر تحديدًا ، لتنفيذ نماذج ML ، يحتاج المرء إلى أن يكون على دراية بأساسيات البرمجة والخوارزميات وهياكل البيانات وإدارة الذاكرة والمنطق. من السهل جدًا لأي شخص لديه معرفة أساسية بالبرمجة أن يبدأ في مهنة التعلم الآلي نظرًا لوجود العديد من مكتبات التعلم الآلي المضمنة في لغات البرمجة المختلفة. تسمح لك العديد من بيئات التعلم الآلي الرسومية والبرمجة ، مثل Weka و Orange و BigML وغيرها ، بتنفيذ خوارزميات ML دون الحاجة إلى ترميز شاق ، ولكن يجب أن يكون لديك فهم أساسي للبرمجة.
لا توجد أفضل لغة للتعلم الآلي. كل منها مفيد بطريقته. نعم ، لا توجد لغة واحدة للتعلم الآلي تتفوق على غيرها. ومع ذلك ، هناك عدد قليل من لغات البرمجة الأكثر ملاءمة لمشاريع التعلم الآلي من غيرها. اعتمادًا على نوع مشكلة العمل التي يعملون عليها ، يختار مهندسو التعلم الآلي لغة للتعلم الآلي. على سبيل المثال ، يفضل غالبية المهندسين العاملين في التعلم الآلي استخدام Python لمشاكل البرمجة اللغوية العصبية و R أو Python لمهام تحليل المشاعر. من ناحية أخرى ، من المحتمل أن يستخدم الآخرون Java لتطبيقات التعلم الآلي الأخرى مثل الأمان واكتشاف التهديدات. عند العمل في التعلم الآلي ، قد يستمر مهندسو البرمجيات الذين لديهم خلفية في تطوير Java في استخدام Java كلغة برمجة من حين لآخر.
ضع في اعتبارك أن الأشياء تتغير بمرور الوقت وأنه لا يوجد حل واحد يناسب الجميع لحالة استخدام التعلم الآلي. تؤثر منطقة التطبيق ونطاق مشروع التعلم الآلي ولغات البرمجة المستخدمة في صناعتك أو شركتك والعديد من العوامل الأخرى على اللغة الأفضل للتعلم الآلي. يستخدم ممارس التعلم الآلي الخبرة والاختبار والتجريب لاختيار أفضل لغة برمجة لأي مشكلة معينة من مشكلات التعلم الآلي. بطبيعة الحال ، يعد تعلم لغتين على الأقل من لغات البرمجة القائمة على التعلم الآلي هو الخيار الأفضل لأن القيام بذلك سيرفع سيرتك الذاتية إلى أعلى القائمة. يعد تعلم لغة جديدة للتعلم الآلي أمرًا بسيطًا بمجرد أن تتقن لغة واحدة.
