ما هي أفضل لغة برمجة للتعلم الآلي؟

هل تعلم أن هناك أكثر من 700 لغة برمجة شائعة الاستخدام؟ ولكل منها تطبيقاتها وإيجابياتها وسلبياتها. نظرًا لأن التعلم الآلي هو مجال سريع النمو، فقد يكون من الضروري تعلم لغة تناسبه.

إذا كنت تحاول اكتشاف أفضل لغة برمجة للتعلم الآلي، فاستمر في القراءة. سنستكشف أفضل خمسة خيارات ونساعدك على اختيار الخيار الأفضل الذي يناسب أهدافك.

فهم التعلم الآلي

التعلم الآلي هو قسم من الذكاء الاصطناعي. ومن خلاله، يمكن لأنظمة الكمبيوتر أن تتعلم كيفية إجراء تنبؤات بناءً على البيانات التي يتم تغذيتها بها. لا يحتاج المبرمج إلى كتابة تعليمات برمجية محددة تخبر الكمبيوتر بما يجب عليه فعله. وبدلاً من ذلك، فإنه يتعلم كيفية القيام بالمهمة نفسها دون تدخل بشري .

على سبيل المثال، يمكن للكمبيوتر تحديد ما إذا كانت الصورة تحتوي على طائر أو قطة. ومن أجل القيام بذلك، يتم إعطاؤه كميات كبيرة من الصور المصنفة على أنها إما طائر أو قطة. وبعد فترة من الوقت، يتعلم كيف يبدو كل واحد من هذه العناصر ويمكنه التعرف عليها.

ما مقدار البرمجة التي تحتاج إلى تعلمها؟

يعتمد مقدار البرمجة التي تحتاج إلى تعلمها للعمل على التعلم الآلي على أهدافك. بعض التعلم الآلي معقد للغاية ويتطلب مهارات متعددة التخصصات.

على سبيل المثال، سيتطلب حل مشكلات الأعمال الواقعية باستخدام التعلم الآلي خلفية برمجية أكبر. ومع ذلك، يعتمد التعلم الآلي الأساسي على الرياضيات والإحصائيات. 

إذا كنت ترغب في إنشاء نماذج التعلم الآلي وتنفيذها، فستحتاج إلى فهم أساسيات البرمجة وهياكل البيانات والمنطق والخوارزميات وإدارة الذاكرة. 

إذا كانت لديك معرفة أساسية بالبرمجة، فعادةً ما يكون من السهل البدء. وذلك لأن العديد من المكتبات يتم تقديمها بلغات برمجة مختلفة خصيصًا للتعلم الآلي. ولكن أولا، سوف تحتاج إلى اختيار اللغة.

اختيار اللغة

لا توجد لغة برمجة واحدة أفضل للتعلم الآلي. كل واحد لديه المجالات التي يعمل فيها بشكل أفضل. ومع ذلك، فإن هذه القلة مفيدة بشكل عام في التعلم الآلي.

عندما تكون مستعدًا لاختيار لغة برمجة، ستحتاج إلى التفكير مليًا في أهدافك البرمجية.

تأكد من مراعاة تطبيق مشروعك ونطاقه وكيف سيتناسب مع اللغات الأخرى المستخدمة بالفعل في مجال عملك. قد يرغب البعض أيضًا في تجربة لغتين قبل الالتزام بلغة واحدة لمشروع معين. 

ولهذا السبب، نوصي بتعلم لغتين برمجة على الأقل إذا كنت مهتمًا بالتعلم الآلي. ابدأ بواحدة، وبمجرد أن تتقنها، أضف أخرى إلى طبقك. الدورة التدريبية جيدة التنظيم هي أسهل طريقة لإتقان لغة برمجة جديدة.

أي من اللغات التالية ستكون لغات جيدة للبدء بها.

بايثون

لقد تزايدت شعبية بايثون بشكل مطرد على مدى السنوات الخمس الماضية. أحد العوامل المساهمة الكبيرة هو أنه يعمل بشكل جيد جدًا مع التعلم الآلي والأهداف ذات الصلة. في الواقع، إنه الخيار الأفضل لـ 69% من مهندسي التعلم الآلي. حتى عمالقة تكنولوجيا المعلومات مثل Google وNetflix وAmazon يستخدمون لغة Python.

هذه اللغة مستقلة عن النظام الأساسي، وتتميز بسهولة القراءة بشكل أفضل، وهي بسيطة نسبيًا. لديها كمية كبيرة من الحزم والمكتبات. وهذا يعني تقليل وقت التطوير وإنتاجية أفضل لأن القاعدة موجودة بالفعل للبدء.

بايثون أيضًا مرنة جدًا. فهو يسمح للمبرمجين باختيار النهج الذي يناسب المشكلة بشكل أفضل. وفي الوقت نفسه، فإنه يقلل أيضًا من احتمالية حدوث الأخطاء.

لغة البرمجة R

تمت كتابة لغة R للإحصائيين بواسطة إحصائي. ومع ذلك، يمكن استخدامه أيضًا من قبل الأشخاص الذين يعملون في أدوار غير برمجية.

يعد فهم المبادئ الإحصائية وتطبيقها جزءًا أساسيًا من وظيفة مهندس التعلم الآلي. تحتوي لغة R على أدوات تساعد المهندسين على تطبيق الخوارزميات وتقييمها للاستخدام المستقبلي.

ومع ذلك، فإنه يمكن أيضا استخدام مجموعة متنوعة من التقنيات. هذا يعني أنه سواء كان برنامجك يعتمد على أخذ عينات البيانات أو تقييم النموذج، فسيكون R قادرًا على العمل.

هذه اللغة سهلة نسبيا ومرنة للغاية. إنه مفتوح المصدر، مما يجعله فعالاً من حيث التكلفة.

جافا وجافا سكريبت

تحظى لغة Java بشعبية كبيرة بين لغات البرمجة الأخرى. ولهذا السبب، فإن أولئك الذين يعرفونها بالفعل يستخدمونها أيضًا للتعلم الآلي. كما أنه يساعد على دمج المؤسسات التي تستخدم Java بالفعل كقواعد لها.

استخدام Java للتعلم الآلي له فوائد قليلة. إنه سهل الاستخدام وتصحيح الأخطاء، وتفاعل المستخدم وخدمات الحزم جيدة، والطريقة التي يتم بها تمثيل البيانات بيانيًا منطقية. هذه الميزات تجعله أيضًا خيارًا قابلاً للتطوير للغاية. يمكن أيضًا استخدام Java لإنشاء تطبيقات معقدة وكبيرة من الألف إلى الياء.

يتم تنفيذ اللغة بسرعة، مما يجعلها مثالية لمشاريع التعلم الآلي حيث تكون السرعة مهمة.

تتوفر العديد من مكتبات الطرف الثالث للتعلم الآلي لـ JAVA. تعد Java Virtual Machine منصة مثالية للاستخدام. يمكن كتابة نفس الكود على منصات متعددة.

جوليا

جوليا هي لغة أحدث ظهرت كمنافس لـPython وR. العديد من ميزاتها الأصلية مخصصة حصريًا للتعلم الآلي، واللغة عالية الأداء وديناميكية . 

ومع ذلك، تعد جوليا أيضًا لغة ذات أغراض عامة كافية بحيث يمكن استخدامها في تطبيقات مختلفة. وينطبق هذا بشكل خاص على الاستخدامات التي تتعامل مع العلوم الحسابية عالية الأداء والتحليل العددي.

يتم استخدام جوليا بالفعل في المنظمات الكبرى مثل ناسا وديزني بسبب دعمها لجميع أنواع الأجهزة. إنه قابل للتطوير بشكل كبير، مما يجعله خيارًا رائعًا لمختلف المؤسسات.

LISP

 LISP هي ثاني أقدم لغة برمجة لا تزال قيد الاستخدام. تم إنشاؤه في الأصل عام 1958، وكان من المفترض استخدامه لأغراض الذكاء الاصطناعي. تتميز هذه اللغة بالكفاءة والمرونة العالية، وتقوم بتشغيل التعليمات البرمجية باستخدام أكثر من 30 لغة. 

تتكيف اللغة مع التطبيق، مما يجعلها مثالية للاستخدام مع مشاكل المنطق الاستقرائي وروبوتات الدردشة والمزيد.

لسوء الحظ، من الصعب تعلم LSIP وليس لديه العديد من المستخدمين. كما أنها لا تحظى بدعم كبير لمكتبات التعلم الآلي الأكثر شيوعًا.

ما هي لغة البرمجة التي ستتعلمها للتعلم الآلي؟

تعد Python وR وLISP وJulia وJAVA جميعها لغات برمجة أساسية للتعلم الآلي. نظرًا لأن لكل منها مزاياه وعيوبه، فستحتاج إلى اختيار اللغة التي تناسب احتياجات مشروعك ومؤسستك. وبعد ذلك ستكون جاهزًا للبدء في تعلم لغة البرمجة التالية.