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Meilleur langage d'apprentissage automatique pour la science des données – Apprendre une langue étrangère

Temps de lecture: 5 minutes

21 siècle, meilleur moment pour Data Scientist . La technologie de l'information est partout. Si vous voulez trouver un restaurant près de chez vous, Google va vous aider. Si vous recherchez des toilettes autour de vous, Google est à nouveau ici. Alors, quelle est la tendance technologique de la prochaine génération? Vous connaissez la réponse qui est l'apprentissage automatique. En fait, il existe actuellement des logiciels pour tous les secteurs. La zone de douleur est que chaque logiciel n'est pas intelligent. Il ne peut pas apprendre. Nous ne pouvons pas les former. Seuls quelques-uns sont intelligents comme Google Robot. Alors les gens ont tendance à migrer leur plate-forme non intelligente vers une plate-forme intelligente . Pour cela, les développeurs recherchent le meilleur langage d’apprentissage automatique.

Le top 5 des bibliothèques d’apprentissage automatique est Python (1)

Ma question est pour vous "Êtes-vous aussi l'un d'entre eux?" . Si oui, rejoignez cette conversation. Cet article contient suffisamment d'informations pour vous permettre de sélectionner la meilleure langue d'apprentissage automatique pour votre application de rêve. Si vous souhaitez en savoir plus sur les bases de l'apprentissage automatique, notre article Qu'est-ce que l'apprentissage automatique peut-il vous aider de manière plus efficace?

Meilleur langage d'apprentissage automatique pour la science des données-

Lorsque vous jouez avec les données, vous devez avoir un langage de programmation. Lorsqu'il s'agit de sélectionner le meilleur langage de programmation. Il y a tellement de facteurs qui viennent à l'image –
1. La syntaxe est-elle facile?
2. Soutien de la communauté sur cette langue.
3. Documentation de l'API disponible
4. Performance du langage de programmation.

Nous avons essayé d’associer tous ces facteurs à chaque langue d’apprentissage automatique populaire et d’en préparer un aperçu. Permet de regarder dans cela –

1. MATLAB / OCTAVE-

Quand il y aura l'apprentissage automatique, La matrice en vedette est automatiquement disponible . Comme vous le savez aussi, MATLAB est préférable de traiter dans MATRIX. Même si vous êtes débutant, je pense que MATLAB sera la plate-forme la plus simple pour vous. Si vous souhaitez explorer MATLAB en tant que langage d’apprentissage automatique et avoir besoin d’un tutoriel pour vous aider. Pas besoin de chercher plus ici, vous pouvez visionner la conférence vidéo d'Andrew Ng sur l'apprentissage automatique avec MATLAB. C'est la meilleure ressource disponible pour votre recherche.

R Machine Learning Language-

Vous pouvez utiliser R quand vous voulez aller plus loin Approche statistique et analyse graphique . Un excellent soutien de la communauté s’ajoute à R avec une plate-forme et un langage d’apprentissage automatique. Si l’on considère la suite d’outils logiciels pour faciliter la tâche des développeurs, R est l’un des meilleurs. R studio est livré avec des fonctionnalités impressionnantes et une compatibilité élevée avec de nombreux plugins du marché.

Python en tant que langage d'apprentissage automatique –

Python est un multi-usage , Langage de haute performance. La plupart des développeurs migrent vers python. Leur migration est en soi une preuve de la tendance actuelle de python. Python en tant que langage d’apprentissage automatique est toujours un pôle d’attraction pour les discussions dans les communautés de la science des données. Si vous êtes actif dans un forum de science des données, vous pouvez également en faire l'expérience. Python est livré avec une excellente suite d'outils. De la plateforme de science des données ANACONDA à l’interprète de base, Python est très riche. Si vous souhaitez avoir un aperçu de 5 minutes en python, vous pouvez consulter notre article Essentials of python en 5 minutes. Cet article peut donner un bref aperçu de python.

Java comme langage d'apprentissage machine-

Je n'ai pas besoin d'introduire Java. Java est l'un des plus grands noms dans le domaine des technologies de l'information. Personnellement, j'aime écrire du code en Java, mais voici un contexte différent. Nous recherchons Java comme langage d'apprentissage automatique. Quand il s’agit de prendre en compte un langage de programmation, la performance vient en premier. La famille Java est riche en infrastructures qui rendent l’application plus rapide et plus légère. Java a Weka et CORNAC Bibliothèque d'apprentissage automatique.

Hadoop est un framework java. La plupart des applications d’apprentissage automatique sont basées sur le Big Data. c'est aussi une cause de la popularité de Java en tant que langue d'apprentissage automatique.

Apprentissage automatique pour non programmeur –

Si un organisme n'est pas un programmeur et veut apprendre le Machine Learning . J'ai de bonnes nouvelles pour eux. Ils peuvent utiliser l'interface graphique de WEKA. Ici, tout ce qui concerne l'apprentissage machine est disponible. Vous pouvez fournir un paramètre et ajuster le modèle d’apprentissage automatique. Voir Je ne veux pas dire que vous pouvez personnaliser un modèle d’apprentissage automatique sans connaître le langage de programmation, mais vous pouvez obtenir un accès à 80% à ce qui est généralement requis dans l’apprentissage automatique.

Permet d'avoir un aperçu comparatif-

Après un aperçu général, je pense que vous avez besoin d’un aperçu comparatif. Je vais vous partager une donnée d'enquête.

apprentissage comparatif des langues d'apprentissage
Langue d'apprentissage automatique

Ce diagramme suffit pour vous raconter l’histoire du langage Machine Learning. Je parlerai clairement avec vous. C’est basé sur Kaggle .KAGGLE est l’une des meilleures formes de plaque communautaire pour le développeur de Machine Learning. Vous pouvez trouver différentes données sur divers sites Web.

J'espère maintenant, vous devez avoir compréhension claire du langage d'apprentissage automatique . Voir Je ne vous recommanderai pas d'aller avec un résultat d'enquête. Chaque application est différentet, vous devriez choisir votre langage de programmation qui convient à votre application avec ses exigences fonctionnelles et non fonctionnelles.

Si vous me demandez, à mon niveau personnel Je recommande d'aller avec python . Même moi j'ai migré de Java à Python Si vous souhaitez en savoir plus sur les fonctionnalités Python, nous avons publié un article sur Python for Data Analysis. Il suffit de passer par là. Pour moi, j'aime python à cause de sa bibliothèque pour l'apprentissage automatique.

Si vous aimez cet article, n'oubliez pas de commenter votre point de vue ci-dessous. Data Science Learner en tant qu'équipe adore votre commentaire Si vous pensez que vous devez être mis à jour avec de telles mises à jour sur l'apprentissage automatique et la science des données, n'oubliez pas de nous abonner.

Équipe d'apprenants en science des données

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