Welche Sprache eignet sich besser zum Erlernen von maschinellem Lernen: C++, Python oder R?

Maschinelles Lernen

ML bezieht sich auf die Untersuchung von Computeralgorithmen, die ohne explizite menschliche Programmierung lernen können. Sie helfen dabei, Muster und Trends zu erkennen, indem sie Daten erfassen und verarbeiten.

Maschinelles Lernen wird in Bereichen wie Gesundheitswesen, Marketing, medizinische Dienstleistungen, Logistik, Personalwesen, Energie, Umweltschutz, E-Commerce, Fertigung, Kunst und Kreativität, Finanzen, Transport, Automobil, staatliche Überwachung, Versicherungen und digitale Medien eingesetzt Unterhaltung Universell einsetzbar. Große Unternehmen wie Apple, Google, Microsoft, IBM usw. nutzen maschinelles Lernen in großem Umfang. Neben diesen Tech-Giganten setzen auch kleine und mittelständische Startups auf maschinelles Lernen. Die meisten Technologieunternehmen nutzen künstliche Intelligenz, um die Kundenzufriedenheit durch die Nutzung des Kundenerlebnisses zu verbessern.

Wissen, welche Sprache sich besser zum Erlernen von ML eignet (C++, Python oder R)

C++

• C++ ist eine objektorientierte Programmiersprache. Sie wurde in den 1980er Jahren als Systemsprache (zum Erstellen von Systementwürfen) eingeführt und war zwar komplex, konnte aber grundlegende Aufgaben hervorragend ausführen.

• C++ hat im Allgemeinen zahlreiche Anwendungen, da es sich um eine Low-Level-Sprache handelt. Dies bedeutet, dass es mit Maschinen in der Nähe ihres lokalen Codes kommuniziert (Die Option ist eine abstrakte High-Level-Sprache, die einfacher zu verwenden, aber langsamer ist Da C++ auf niedrigem Niveau ist, hat es eine hohe Lern- und Anpassungsfähigkeit, aber Geschwindigkeit ist hier ebenfalls von entscheidender Bedeutung

In Bezug auf ML kann der C++-Client die Berechnung steuern und Speicherressourcen mit einer feinkörnigen Steuerung verwalten. Deshalb ist es ideal für Bereiche wie die künstliche Intelligenz, die eine schnelle Analyse großer Datenmengen erfordern. Es eignet sich jedoch nicht für Rapid Prototyping und ist immer noch die bevorzugte Wahl unter Datenexperten und KI-Ingenieuren.
Da C++ eine strenge Kontrolle über die Ausführung hat, ist es in Bereichen, die eine hohe Reaktionsfähigkeit erfordern, wie mechanische Technologie und Spiele, sehr beliebt. Dies sind auch Bereiche, in denen sich die künstliche Intelligenz rasant entwickelt. Darüber hinaus verfügt C++ über einige Bibliotheken für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.
Python

Es ist eine leichte, flexible und einfache Programmiersprache, die komplexe Planungs- und Webanwendungen steuern kann, wenn sie in einer leistungsstarken Struktur verwendet wird. Sie wurde 1991 als allgemein nützliche Programmiersprache entwickelt und wird von Entwicklern immer als einfache, einfache Programmiersprache angesehen zu lernen, und seine Verbreitung übersteigt alle rationalen Grenzen. Es unterstützt zahlreiche Strukturen und Bibliotheken und macht es anpassungsfähig.
Python-Entwickler haben dieses Muster verwendet, da es die gefragteste Sprache im Bereich künstliche Intelligenz, Informationsanalyse und Website-Entwicklung ist. Für Entwickler ist das Codieren schnell und einfach zu erlernen. Jeder liebt Python, weil es viel Flexibilität beim Codieren ermöglicht. Aufgrund seiner Flexibilität und Open-Source-Natur verfügt es über viele Visualisierungspakete und wichtige Kernbibliotheken wie sklearn, seaborn usw. Diese leistungsstarken Bibliotheken machen das Codieren zu einer einfachen Aufgabe und ermöglichen es Maschinen, mehr zu entdecken.
Python unterstützt objektorientierte, zwingende, funktionale und Prozessverbesserungsstandards. Zwei sehr beliebte Bibliotheken für künstliche Intelligenz, die von Python-Entwicklern verwendet werden, sind TensorFlow und Scikit. Es ist ideal für Prototyping, Stimmungsanalyse, wissenschaftliches Rechnen, Verarbeitung natürlicher Sprache und Datenwissenschaft.
Python ist zu einer beliebten Sprache für die KI- und ML-Entwicklung geworden. Mit einer einfachen Sprachstruktur, einem breiten Bibliothekssystem und verschiedenen lokalen Ingenieurbereichen bietet Python eine wesentlich reflexivere Methodik für aufstrebende Entwickler.
Die Sprache ist äußerst anpassungsfähig und ihre Standardbibliothek umfasst Module von der Bildverarbeitung bis zur normalen Sprachverarbeitung.
ML ist eine bekannte Anwendung für Python. Sie ist für einige Organisationen zur Norm geworden, da sie es ihnen ermöglicht, schnell Vereinbarungen zu treffen, ohne Ressourcen in exorbitante Frameworks wie Sci-Kit-Learn, TensorFlow und Keras zu stecken macht es einfach, Modelle ohne Vorbereitung zu konstruieren.

• Die chinesische Übersetzung von
R

R

R ist eine bekannte informationsbewusste Open-Source-Sprache und genießt einen hohen Stellenwert im Bereich der künstlichen Intelligenz. Die Teams von R Foundation und R Development Center kümmern sich darum. Es bietet Unterstützung für Befehlszeilen- und andere IDEs, ist einfach zu verwenden und bietet verschiedene Tools für eine bessere Verwaltung von Bibliotheken und das Zeichnen besserer Diagramme.
R verfügt über einen anständigen Ressourcenpool aufgrund bemerkenswerter Elemente, die bei der Erstellung von ML-Anwendungen helfen, da sie auf der Grundlage von Sprache konzipiert sind Informationsforscher für die Untersuchung von Informationen anhand von Diagrammen und durch enorme Kombinationen, insbesondere im biomedizinischen Bereich.

• R ist dafür bekannt, maschinelle Lernsysteme wie Entscheidungsbaumbildung, Regression, Klassifizierung usw. durchzuführen. Aufgrund seiner funktionalen Merkmale und Statistiken ist es zu einer dynamischen, einfachen und nützlichen Sprache geworden. Es unterstützt funktionierende Frameworks wie Windows, Linux und OS X.

• ML ist derzeit das aufregendste Gebiet in der Softwareentwicklung. Die Fähigkeit, ohne Vorbereitung mithilfe von Berechnungen intelligente Rahmenbedingungen zu schaffen, kann Unternehmen wie Fertigung, Gesundheitswesen, Finanzen und Transport verändern.

• Trotzdem erfordert es viel Programmierwissen und -fähigkeiten. Es ist leicht, Leute zu finden, die sich sowohl mit Statistik als auch mit Programmierung auskennen, um relevante Modelle zu erstellen.

• R bietet ein angenehmes Umfeld für diese Art von Arbeit. Es ist kostenlos, wird allgemein genutzt und verfügt über eine wachsende, lebendige Umgebung.

Fazit

Maschinelles Lernen ist das Gebiet der Untersuchung von Computeralgorithmen ohne menschliches Zutun. Maschinelles Lernen hat unzählige Anwendungen, von der Verarbeitung natürlicher Sprache über Computer Vision bis hin zu prädiktiven Analysen und mehr. Low-Level-Sprachen (wie R, C++ oder Java) bieten eine höhere Geschwindigkeit, sind aber schwieriger zu erlernen. Hochsprachen wie JavaScript und Python sind einfacher zu verwenden, arbeiten jedoch langsamer. Python ist eine wichtige Sprache für maschinelles Lernen und Datenanalyse. Für Anfänger ist es sowohl hinsichtlich der Geschwindigkeit als auch der Leistung die beste Wahl.

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