Базовое понимание любого языка программирования важно для пользователя, чтобы работать или развивать проблемы машинного обучения. Список предпочтительных языков программирования для тех, кто хочет работать над машинным обучением, приведен ниже —
питон
Это интерпретируемый язык программирования высокого уровня, быстрый и простой в коде. Python может следовать парадигмам процедурного или объектно-ориентированного программирования. Наличие множества библиотек упрощает реализацию сложных процедур. В этом уроке мы будем кодировать на Python, а соответствующие библиотеки, полезные для моделирования временных рядов, будут обсуждаться в следующих главах.
р
Подобно Python, R представляет собой интерпретируемый мультипарадигмальный язык, который поддерживает статистические вычисления и графику. Разнообразие пакетов облегчает реализацию моделирования машинного обучения в R.
Джава
Это интерпретируемый объектно-ориентированный язык программирования, широко известный широким спектром доступности пакетов и сложными методами визуализации данных.
C / C ++
Это скомпилированные языки и два самых старых языка программирования. Эти языки часто предпочитают включать возможности ML в уже существующие приложения, поскольку они позволяют легко настраивать реализацию алгоритмов ML.
MATLAB
MATrix LAB Laboratory — это мультипарадигмальный язык, обеспечивающий работу с матрицами. Это позволяет математические операции для сложных задач. Он в основном используется для числовых операций, но некоторые пакеты также допускают графическое многодоменное моделирование и проектирование на основе моделей.
Другие предпочтительные языки программирования для задач машинного обучения включают JavaScript, LISP, Prolog, SQL, Scala, Julia, SAS и т. Д.