معرفی بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی سال ۲۰۱۷ برای یادگیری ماشینی

معرفی بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی سال ۲۰۱۷ برای یادگیری ماشینی

از داغ بودن موضوعاتی مثل یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی در این روزها درمیابیم که در آینده شاهد تعاملات و همکاری‌های بیشتری مابین انسان‌ها و ماشین‌ها خواهیم بود، مخصوصاً با این میزان توجهی که این روزها به یادگیری ژرف می‌شود. اصلی‌ترین دلیل اینکه چرا یادگیری ماشینی این روزها آنقدر بر سر زبان‌ها افتاده این است که ML می‌تواند بر پایهٔ دیتا، تصمیماتی سریع‌تر و بهتر گرفته و همچنین به انجام تسک‌های بیشتری بپردازد.

یادگیری ماشینی با بر عهده گرفتن تسک‌های تحلیلی زمان‌بر، به افراد کمک می‌کند تا در کارشان در زمینه‌های مختلف بهتر عمل کنند. هرچند تمام تسک‌های تحلیلی تا حداقل چند دههٔ آینده قابل انجام به دست ماشین‌ها نیستند، اما الگوریتم‌های یادگیری ماشینی در طی این مدت قطعاً به کارکرد در حوزه‌های مختلف کمک شایانی خواهند کرد (برای آشنایی بیشتر با مفهوم Machine Learning، به مقالهٔ‌ یادگیری ماشینی چیست؟ مراجعه نمایید).

یادگیری ماشینی محصول ریاضیات، آمار و علوم کامپیوتری است. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی آن‌قدر پیچیده هستند که به ساعت‌ها و خطوط بی‌نهایتی کد برای اجرا و پیاده‌سازی آنها احتیاج است! اما با حضور جامعهٔ اپن‌سورس، دیگر نیازی نیست که همه‌ٔ ما وقت زیادی را صرف اجرا و پیاده‌سازی این الگوریتم‌ها کنیم چرا که یکسری از دولوپرهای باانگیزه قبلاً زحمت قسمت‌های سخت‌ ماجرا را برای ما کشیده‌اند.

در این پست قصد داریم که دربارهٔ بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی که در حال حاضر به شدت در سراسر دنیا به منظور یادگیری ماشینی استفاده می‌شوند، صحبت کنیم (لازم به ذکر است که ترتیب قرارگیری این زبان‌‌ها اصلاً به معنی رتبه‌بندی آنها نیست).

Python
پایتون در میان برنامه‌نویسان به چاقوی سوئیسی معروف است. اگرچه این زبان برنامه‌نویسی سریع‌تر از خیلی زبان‌های دیگر نیست، اما داشتن ماژول‌های آنالیز داده‌ای همچون Pandas و NumPy باعث شده که پایتون در زمینهٔ آنالیز دیتا عملکرد بسیاری قابل قبولی داشته باشد (برای آشنایی بیشتر با NumPy، به مقالهٔ درآمدی بر آمار با استفاده از لایبرری NumPy و زبان برنامه‌نویسی Python مراجعه نمایید).

دلیل محبوب بودن این زبان در بین تحلیلگران داده و متخصصین اتوماسیون در توانایی حل مشکلات پیچیده در کمترین زمان و با کمترین تلاش است، چرا که این زبان به معنای واقعی کلمه برای هر مسئلهٔ پیش رو، یک ماژول حاضر و آماده دارد.

با استفاده از پایتون، شما به لایبرری‌های یادگیری ماشینی‌ همچون Statsmodel ،Scikit-learn ،Pylearn و غیره دسترسی خواهید داشت. همچنین شما به طرح‌ها یا پلات‌های تعاملی مانند Seabprn ،ggplot2 و Bokeh نیز دسترسی دارید. در ارتباط با یادگیری ژرف هم ماژول‌هایی همچون TensorFlow ،Skflow ،Theano و Pylearn عرضه شده‌اند. حتی یک سری ماژول هم برای پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) موجود می‌باشد.

به طور کلی، کدنویسی ساده و خوانایی بالای سینتکس زبان برنامه‌نویسی پایتون و همچنین سهولت کد زدن با آن، پایتون را به یکی از اولین انتخاب‌ها در زمینهٔ یادگیری ماشینی و اتوماسیون تبدیل کرده است (برای شروع یادگیری رایگان زبان Python، به دورهٔ آموزش پایتون در سکان آکادمی مراجعه نمایید).

Scala
در یک کلام، اسکالا پیوندی میان فانکشنال پروگرمینگ و جاوا است. اسکالا انتخاب خوبی در زمینهٔ یادگیری ماشینی است چرا که منجر به تنظیم بهتر پارامترها و عمل دیباینگ می‌شود. اسکالا قطعاً انتخاب مناسبی برای کسانی می‌باشد که خیلی با جاوا و تکنولوژی‌های بیگ دیتا مانند Hadoop و Apache Spark سر و کار داشته‌‌ و حال می‌خواهند وارد حوزهٔ یادگیری ماشینی شوند که از مزایای آن هم می‌توان به عملکرد یکپارچه‌اش با Apache Spark اشاره کرد.

با اینکه شما همیشه می‌توانید در این زمینه، Pyspark (پلتفرم Spark مبتنی بر Python) را هم مد نظر داشته باشید اما باید بدانید که در این مقایسه، Pyspark محدودیت‌های بیشتری داشته و همین طور کنترل کمتری هم بر روی لایبرری‌های Spark دارا است. در اصل، وقتی صحبت از Hadoop و Spark باشد، Scala همیشه عملکرد بهتری دارد.

اسکالا همچنین از لایببری‌های کار روی داده‌‌ها مانند Saddle برخوردار بوده که خیلی هم شبیه به ماژول Pandas پایتون می‌باشند. علاوه بر این، اسکالا از ماژول‌های یادگیری ژرفی همچون Deeplearning4j و H2o.ai نیز بهره‌مند می‌باشد (برای آشنایی بیشتر با این زبان، به مقالهٔ چرا باید Scala یاد گرفت؟ مقایسه‌ای مابین زبان‌های برنامه نویسی جاوا و اسکالا مراجعه نمایید).

R
این لیست بدون وجود نام زبان برنامه‌نویسی R که هدف اصلی آن رایانش آماری و ویژوالیزیشن است ناقص می‌بود و باید گفت که R یکی از زبان‌هایی است که به طور گسترده توسط تحلیلگران داده مورد استفاده قرار می‌گیرد. آر ويژگی‌هایی برای مدیریت دیتای چندبُعدی دارد که بسیار هم آسان و کارآمد می‌باشند.

دیتا استراکچر (ساختمان داده) در R برای ارائهٔ هرگونه دادهٔ آماری بسیار جامع و سازمان‌یافته می‌باشد. جدا از ارائهٔ دیتا استراکچر، آر فانکشن‌های ساده‌ای برای مدیریت دیتا به شما ارائه می‌کند و در واقع پیچیدگی‌ها را مخفی می‌کند تا دولوپر بتواند تنها بر روی تسکی که قصد حل کردنش را دارد بیشتر تمرکز کند.

زبان برنامه‌نویسی آر همچنین مجموعه‌ای عظیم از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را در خود جای داده‌ است و تنها محدودیت زبان آر این است که نمی‌تواند از عهدهٔ الگوریتم‌های یادگیری ژرف بربیاید و دلیل عمدهٔ این امر هم محدودیت‌های محاسباتی است.

Julia
جولیا چند سال پیش برای رفع نیاز در زمینهٔ آنالیزهای عددی و علم محاسبات به وجود آمد. جولیا قطعاً یک انتخاب مناسب در زمینهٔ انجام تسک‌های پیچیدهٔ مربوط به یادگیری ماشینی می‌باشد اما در مقایسه با آر و پایتون، همچنان راه زیادی در پیش دارد.

دلیل اشارهٔ ما به جولیا در این لیست، عملکرد و سینتکس بسیار مشابه آن به زبان پایتون می‌باشد. جولیا اجرای موازی توزیع‌شده (Distributed Parallel Execution)، دقت عددی و لایبرری ریاضیاتی گسترده‌ای را برای دولوپر فراهم می‌آورد. جولیا همچنین عملکرد محاسباتی فوق‌العاده‌ای فراهم می‌آورد که از این حیث، قابل مقایسه با عملکرد زبان برنامه‌نویسی C می‌باشد.

برخلاف آر و پایتون، جولیا بسیار مناسب رایانش موازی است؛ بنابراین در استفاده از این زبان با فانکش‌های ریاضیاتی بسیار گسترده، در ترکیب فوق‌العاده‌ای با رایانش موازی روبه‌رو خواهیم بود (به طور کلی، برقراری ارتباط در جولیا یک‌طرفه است؛ بدین معنا که برنامه‌نویس لازم است به طور خاص فقط یک مرحله (Process) را در یک عملکرد دو مرحله‌ای مدیریت کند و این موضوع کار برنامه‌نویس را بسیار آسان‌تر خواهد کرد).

پکیج‌های لایبرری این زبان با سرعت خوبی در حال پیشرفت بوده و لایبرری‌های بسیار شگفت‌انگیزی را برای یادگیری ژرف در این زبان ارائه شده است. جولیا در حال حاضر یک انتخاب خوب به حساب آمده و شما تقریباً می‌توانید با آن هر کاری را انجام دهید و گفتنی است که در ضمن انتشار هر نسخه‌ از آن، مدام بهتر و بهتر شده و فیچرهای بیشتری به آن افزوده می‌شود. این زبان تنها زبان برنامه‌نویسی بسیار پرکاربرد در آینده نخواهد بود اما قطعاً، هم در حال حاضر و هم در آینده، حرف‌هایی برای گفتن داشته و ارزش یادگیری را دارد.

به طور کلی، با انقلابی که هوش مصنوعی و علوم زیرشاخهٔ آن همچون یادگیری ماشینی ایجاد کرده‌اند و روز به روز کسب‌وکارها وابستگی بیشتری به این صنایع پیدا می‌کنند، قطعاً شاهد پیشرفت‌های روز افزونی در زبان‌های برنامه‌نویسی و ابزار مرتبط با آنها خواهیم بود.

حال نوبت به نظرات شما می‌رسد. در لیست فوق، به نظر شما چه زبانی برای یادگیری ماشینی مناسب‌تر می‌باشد و چرا؟ علاوه بر این، آیا زبان برنامه‌نویسی دیگری را می‌شناسید که در بالا بدان اشاره نشده اما در این حوزه از اهمیت خاصی برخوردار است؟ نظرات و دیدگاه‌های خود را با ما و دیگر کاربران سکان آکادمی به اشتراک بگذارید.

منبع


نهال سهیلی‌فر