بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین چیست؟ – مهم ترین زبان های ماشین لرنینگ

«یادگیری ماشین» (Machine Learning) به عنوان یکی از زیرشاخه های هوش مصنوعی، حوزه‌ای پویا و رو به رشد محسوب می‌شود که فرصت‌های شغلی بسیاری را برای برنامه نویسان و متخصصان این حوزه فراهم کرده است. یادگیری زبان‌های برنامه نویسی یادگیری ماشین از مهارت‌های ضروری برای فعالان این حیطه در نظر گرفته می‌شود و مهندسان فعال در این حیطه با کمک زبان‌های برنامه نویسی می‌توانند الگوریتم‌ها و مدل‌های مختلف ماشین لرنینگ را برای حل مسائل مختلف پیاده‌سازی کنند. در این مطلب از مجله فرادرس، قصد داریم به این پرسش پاسخ دهیم که بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین چیست و پیش از یادگیری زبان‌های برنامه نویسی ماشین لرنینگ و توسعه پروژه، باید به چه نکاتی برای انتخاب مناسب‌ترین زبان توجه کنیم. در ابتدای این مطلب، به توضیح مفهوم یادگیری ماشین و هدف آن می‌پردازیم و سپس به این نکته اشاره می‌کنیم که چه مقدار مهارت برنامه نویسی برای پیاده‌سازی مدل‌های ماشین لرنینگ لازم است. در نهایت، به معرفی محبوب‌ترین و مهم ترین زبان های ماشین لرنینگ اشاره می‌کنیم و مزیت‌ها و معایب و امکانات آن‌ها را شرح خواهیم داد.

مفهوم یادگیری ماشین

یادگیری ماشین به عنوان یکی از شاخه‌های «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence | AI) محسوب می‌شود که شامل روش‌ها و الگوریتم‌هایی است که کامپیوتر با کمک آن‌ها می‌تواند به طور خودکار مسائل مختلف را حل کند. این مسائل می‌توانند موضوعات مختلفی را شامل شوند. به عنوان مثال، از الگوریتم های یادگیری ماشین می‌توان برای دسته‌بندی تصاویر حیوانات مشابه استفاده کرد. تشخیص ایمیل‌های اسپم و جداسازی آن‌ها از سایر ایمیل‌ها، پیش‌بینی قیمت مسکن بر اساس ویژگی‌هایی نظیر متراژ و موقعیت خانه، تشخیص گفتار و تبدیل آن به متن و بالعکس، خلاصه‌سازی متون و طراحی و ساخت چت بات‌های هوشمند نظیر «چت جی پی تی» (ChatGPT) سایر موضوعاتی هستند که با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین و الگوریتم‌های «یادگیری عمیق» (Deep Learning) می‌توان به پیاده‌سازی آن‌ها پرداخت.

الگوریتم‌های ماشین لرنینگ با دریافت داده‌های مسئله، الگوهای آماری آن‌ها را شناسایی می‌کنند و بر اساس آن‌ها یاد می‌گیرند چطور درباره داده‌های جدید تصمیم بگیرند و به حل مسئله بپردازند. بدین ترتیب، می‌توان گفت مدل‌های یادگیری ماشین بر اساس تجربیات گذشته (داده‌های آموزشی) به تجزیه و تحلیل داده‌های جدید می‌پردازند و بدون نیاز به کمک انسان، برای حل مسئله تصمیم می‌گیرند.

چه مقدار دانش برنامه نویسی برای یادگیری ماشین لازم است؟

پیش از آن که به معرفی بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین بپردازیم، بهتر است به این پرسش پاسخ دهیم افرادی که علاقه دارند در حوزه یادگیری ماشین مشغول به کار شوند، به چه میزان دانش برنامه نویسی نیاز دارند؟

میزان دانش برنامه نویسی مورد نیاز برای یادگیری ماشین لرنینگ به این موضوع بستگی دارد که شما قرار است به چه نحوی از این حوزه استفاده کنید. اگر قرار است به پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای حل مسائل کسب و کار بپردازید، دانش پایه‌ای برنامه نویسی لازم است. چنانچه هدف شما یادگیری مفاهیم نظری الگوریتم‌های ماشین لرنینگ است، صرفاً کافی است دانش خود را در زمینه ریاضیات و آمار بالا ببرید.

به بیان دیگر، می‌توان گفت برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین باید با اصول برنامه نویسی، مفاهیم طراحی الگوریتم و ساختمان داده، مدیریت حافظه و منطق آشنا باشید. زبان‌های برنامه نویسی ماشین لرنینگ دارای کتابخانه‌های مختلفی هستند که با یادگیری آن‌ها می‌توانید فرصت شغلی مرتبط با یادگیری ماشین پیدا کنید. حتی اگر مهارت برنامه نویسی ندارید، می‌توانید از محیط‌های گرافیکی نظیر Weka ،Orange و BigML برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های ماشین لرنینگ استفاده کنید بدون این که نیاز باشد به برنامه نویسی بپردازید. در بخش بعدی این مطلب، به معرفی بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین می‌پردازیم و خصوصیات آن‌ها را شرح خواهیم داد.

بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین

زبان‌های برنامه نویسی مختلفی برای ماشین لرنینگ وجود دارند اما انتخاب بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین کاری دشوار است. افرادی که در این حوزه تازه‌کار هستند، ممکن برایشان گیج‌کننده و سخت باشد که برای شروع برنامه نویسی کدام زبان را باید انتخاب کنند.

باید به این نکته مهم اشاره کرد که بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین وجود ندارد. به عبارتی، نمی‌توان از یک زبان برنامه نویسی به عنوان کامل‌ترین و مناسب‌ترین زبان برای توسعه پروژه‌های ماشین لرنینگ یاد کرد زیرا هر یک از زبان‌ها دارای امکانات و ویژگی‌های منحصربفردی هستند و از آن‌ها می‌توان برای پیشبرد پروژه‌های مختلف یادگیری ماشین استفاده کرد.

به عنوان مثال، بسیاری از برنامه نویسان و مهندسان یادگیری ماشین برای پروژه‌های «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP)، از زبان برنامه نویسی پایتون استفاده می‌کنند زیرا دارای کتابخانه‌های جامع و غنی در این حوزه است. همچنین، افراد برنامه نویسی که تجربه کار با زبان برنامه نویسی R را دارند، از آن برای پروژه‌هایی نظیر عقیده کاوی و تحلیل احساسات استفاده می‌کنند. به علاوه، برنامه نویسانی که سابقه کار با زبان برنامه نویسی جاوا را دارند، ممکن است ترجیح بدهند از این زبان برای انجام پروژه‌های ماشین لرنینگ استفاده کنند.

به طور کلی، ۴ عامل را می‌توان برای انتخاب زبان برنامه نویسی مناسب برای توسعه پروژه‌های برنامه نویسی در حوزه‌های مختلف در نظر گرفت که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

1. نیازمندی‌های پروژه: پیش از آن که زبان برنامه نویسی پروژه خود را انتخاب کنید، باید نیازمندی‌های پروژه را مشخص کنید و بر اساس امکانات زبان‌های برنامه نویسی و ویژگی‌های آن‌ها، متناسب‌ترین زبان را برای توسعه پروژه خود برگزینید.
2. حجم و پیچیدگی داده‌ها: اگر با مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده سروکار دارید، زبان‌های برنامه نویسی مبتنی بر عملکرد نظیر C++‎ می‌توانند بهترین انتخاب برای توسعه پروژه برنامه نویسی شما باشند.
3. منابع آموزشی و جامعه پشتیبانی: زبانی را برای توسعه پروژه‌های خود انتخاب کنید که تیم شما قبلاً با آن آشنا باشد یا منابع آموزشی جامع و قابل دسترسی برای آن‌ها مهیا باشد. همچنین، جامعه پشتیبانی زبان نیز باید به عنوان عامل مهم دیگر برای انتخاب بهترین زبان برنامه نویسی مد نظر قرار گیرد زیرا زمانی که با مشکلی در حین توسعه پروژه مواجه می‌شوید، می‌توانید از راهنمایی‌های جامعه پشتیبانی زبان و متخصصان زبان بهره‌مند شوید.
4. پلتفرم استقرار پروژه: به منظور انتخاب بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین باید در ابتدا تعیین کنید برنامه نهایی شما قرار است بر روی چه پلتفرمی مورد استفاده قرار گیرد. به عنوان مثال، اگر شما قصد دارید برنامه‌ای طراحی کنید که در بستر اینترنت و مرورگر اجرا شود، می‌توانید از زبان جاوا اسکریپت استفاده کنید.

جدا از سلایق شخصی افراد، و عوامل موثر برای انتخاب بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین، با توجه به ویژگی‌ها و امکانات زبان‌های برنامه نویسی و تعداد کاربران آن‌ها، می‌توان رایج‌ترین و محبوب‌ترین زبان‌های برنامه نویسی برای یادگیری ماشین را در فهرست زیر برشمرد:

• زبان برنامه نویسی پایتون
• زبان برنامه نویسی R
• زبان برنامه نویسی Julia
• زبان برنامه نویسی Java
• زبان برنامه نویسی LISP
• زبان برنامه نویسی C++‎
• زبان برنامه نویسی جاوا اسکریپت

در ادامه این مطلب از مجله فرادرس، به توضیح هر یک از زبان‌های ذکر شده در فهرست بالا می‌پردازیم وبه امکانات آن‌ها برای پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اشاره خواهیم کرد و ویژگی‌های مثبت و نقاط ضعف آن‌ها را شرح می‌دهیم.

ویژگی های زبان برنامه نویسی پایتون برای یادگیری ماشین

زبان پایتون به عنوان یکی از زبان‌های برنامه نویسی سطح بالا و همه منظوره تلقی می‌شود که یادگیری آن برای علاقه‌مندان به برنامه نویسی آسان است. در سال‌های اخیر، پایتون برای انجام پروژه‌هایی نظیر یادگیری ماشین و تحلیل داده نسبت به سایر زبان‌های برنامه نویسی نظیر C++‎ توجه بسیاری از افراد را به خود جلب کرده است. البته از آنجا که این زبان به عنوان یکی از زبان‌های برنامه نویسی سطح بالا است، در مقایسه با سایر زبان‌های برنامه نویسی کندتر اجرا می‌شود.

شرکت‌هایی نظیر Google و Dropbox و Uber و Amazon زبان پایتون را به عنوان بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین می‌دانند و از آن در توسعه پروژه‌های این حیطه استفاده می‌کنند. مهم‌ترین ویژگی‌های مهم زبان پایتون را می‌توان در فهرست زیر ملاحظه کرد که به دلیل داشتن چنین ویژگی‌هایی، برای برخی از سازمان‌ها به عنوان بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین محسوب می‌شود:

• پشتیبانی از بسته‌ها و کتابخانه‌های جامع: زبان برنامه نویسی پایتون دارای کتابخانه‌های جامعی برای یادگیری ماشین است و مهندسان ماشین لرنینگ به هنگام توسعه پروژه‌های خود نیاز نیست الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی را از ابتدا خودشان پیاده‌سازی کنند. همچنین، پیش پردازش داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین به عنوان یکی از مراحل مهم توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی محسوب می‌شود. پایتون از ابزارها و کتابخانه‌های این حوزه نیز پشتیبانی می‌کند و برنامه نویسان می‌توانند به سادگی داده‌های مورد نیاز مدل‌ها را آماده کنند. همین امر، در کاهش هزینه‌های زمانی و مالی توسعه پروژه نقش به‌سزایی دارد.
• خوانایی کد: مفاهیم ریاضی الگویتم‌های یادگیری ماشین پیچیده هستند. بنابراین، خوانایی کد و سادگی فهم آن یکی از موارد مهم برای پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین است. «سینتکس» (Syntax) ساده زبان پایتون به عنوان یکی از ویژگی‌های مهم این زبان محسوب می‌شود که این مشخصه کار برنامه نویسان را در پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی ساده می‌کند. به عبارتی، مهندسان یادگیری ماشین به جای این که تمرکز و زمان خود را صرف پیاده‌سازی الگوریتم‌ها کنند، بر روی انتخاب مدل برای حل مسئله تمرکز دارند.
• انعطاف‌پذیری: پایتون از رویکردهای برنامه نویسی مختلف نظیر رویه‌ای، تابعی و شی گرایی پشتیبانی می‌کند و متخصصان یادگیری ماشین می‌توانند بنا به نیاز مسئله، یکی از رویکردها را برای توسعه پروژه خود به کار گیرند.

کتابخانه های Machine Learning زبان برنامه نویسی پایتون

پایتون یک زبان برنامه نویسی قدرتمند و انعطاف‌پذیر است که برای توسعه طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها، از جمله پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده می‌شود. این زبان دارای کتابخانه‌های گسترده‌ای است که به توسعه دهندگان امکان می‌دهد انواع مختلفی از الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین، الگوریتم های یادگیری عمیق و «شبکه‌های عصبی» (Neural Networks) را پیاده‌سازی کنند. در ادامه، فهرستی از مهم‌ترین و پرکاربردترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین پایتون را ملاحظه می‌کنید:

• کتابخانه NumPy: یک کتابخانه محاسبات عددی برای زبان برنامه نویسی پایتون است که از آرایه‌های چندبعدی پشتیبانی می‌کند. از این کتابخانه برای انجام محاسبات ریاضی و علمی، مانند جبر خطی و تبدیل فوریه، استفاده می‌شود.
• کتابخانه Pandas: کتابخانه پانداس برای تجزیه و تحلیل داده‌های قدرتمند در زبان برنامه نویسی پایتون استفاده می‌شود و می‌توان آن را برای انجام عملیات مختلف بر روی داده‌ها، از جمله پاکسازی داده، تبدیل، ویرایش و تحلیل آنها به کار برد.
• کتابخانه SciPy: این کتابخانه شامل ماژول‌هایی برای حل طیف گسترده‌ای از مسائل، از جمله بهینه‌سازی، یکپارچه‌سازی، محاسبات آماری، پردازش تصویر و پردازش سیگنال است.
• کتابخانه Matplotlib: به منظور درک بهتر داده‌ها می‌توان از کتابخانه Matplotlib در زبان برنامه نویسی پایتون استفاده کرد. این کتابخانه امکان ایجاد نمودارهای جذاب و قابل فهم را فراهم می‌کند که می‌تواند به درک و تحلیل بهتر داده‌ها کمک کند.
• کتابخانه Scikit-Learn: یک کتابخانه یادگیری ماشین قدرتمند و جامع برای زبان برنامه نویسی پایتون است که امکان پیاده‌سازی طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین را فراهم می‌کند. این کتابخانه همچنین شامل ابزارهای مختلفی برای تنظیمات مدل‌ها، پیش پردازش داده‌ها، انتخاب مدل و ارزیابی آن‌ها است.
• کتابخانه Tensorflow: تنسورفلو یک کتابخانه یادگیری عمیق متن‌باز و قدرتمند است که توسط گوگل توسعه داده شد. این کتابخانه امکان پیاده‌سازی طیف گسترده‌ای از مدل‌های یادگیری عمیق، از جمله شبکه‌های عصبی مصنوعی را فراهم می‌کند.
• کتابخانه PyTorch: کتابخانه پای تورچ یک کتابخانه یادگیری ماشین منبع باز و قدرتمند است که توسط تیم تحقیقاتی هوش مصنوعی شرکت فیس‌بوک توسعه داده شد. این کتابخانه به دلیل انعطاف‌پذیری و کارایی بالا، برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی به خصوص پردازش زبان طبیعی (NLP) محبوب است.

معایب زبان برنامه نویسی پایتون برای یادگیری ماشین

برای بسیاری از برنامه نویسان و توسعه دهندگان، پایتون به دلیل ویژگی‌های سادگی، خوانایی بالا و انعطاف‌پذیری، به عنوان بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین محسوب می‌شود. با این حال، این زبان دارای معایبی است که در ادامه به مهم‌ترین آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• سرعت اجرای پایین: پایتون یک زبان تفسیری است و برای هر بار اجرا باید قطعه کدهای نوشته شده به این زبان تفسیر شوند. این امر می‌تواند اجرای کد پایتون را نسبت به زبان‌های کامپایل شده مانند C++‎ یا Java کندتر کند.
• میزان مصرف حافظه: پایتون برای اجرای کد خود از مقدار قابل توجهی حافظه استفاده می‌کند. این امر می‌تواند برای پروژه‌های یادگیری ماشین که با مجموعه داده‌های بزرگ سروکار دارند، مشکل‌ساز باشد.
• مدیریت حافظه دستی: پایتون حافظه را به طور خودکار مدیریت نمی‌کند و این وظیفه بر عهده توسعه دهنده است. اگر حافظه به درستی مدیریت نشود، احتمال بروز مشکلاتی نظیر نشت حافظه وجود دارد.
• امکانات محدود برای دستکاری داده‌ها: زبان برنامه نویسی پایتون در مقایسه با سایر زبان‌ها نظیر R برای دستکاری داده قدرتمند نیست. این نقطه ضعف باعث می‌شود کار با داده‌های حجیم دشوار شود.

زبان برنامه نویسی R و امکانات آن برای یادگیری ماشین

برای برخی از برنامه نویسان و توسعه دهندگان پروژه‌های هوش مصنوعی، به خصوص افرادی با پیشینه تحصیلی آمار، زبان R به عنوان بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین محسوب می‌شود. این زبان توسط یک متخصص علم آمار نوشته شده است و بیش از دو میلیون کاربر و ۱۲ هزار ابزار دارد. در وب سایت لینکدین، گروهی برای کاربران زبان R با تعداد عضویت بیش از ۴۰ هزار کاربر وجود دارد که افراد در این گروه درباره کاربرد ابزارهای این زبان به گفتگو می‌پردازند. اگر قصد دارید با زبان R به تحلیل داده یا «داده‌ کاوی» (Data Mining) بپردازید، دانش اولیه برنامه نویسی برای شما کافی است.

بخش مهمی از وظایف روزانه یک مهندس یادگیری ماشین، درک اصول آماری است تا بتواند این اصول را بر روی داده‌های حجیم اعمال کند. بدین ترتیب، زبان برنامه نویسی R می‌تواند به عنوان یک انتخاب عالی برای پیاده‌سازی این اصول در نظر گرفته شود. این زبان دارای «محیط توسعه یکپارچه | کد ادیتور» (Integrated Development Environment | IDE) کاربرپسند RStudio است و ابزارهای مختلفی برای ترسیم نمودارها و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین دارد. با داشتن چنین ویژگی‌هایی، زبان R را می‌توان به عنوان یکی از مؤثرترین زبان‌های برنامه نویسی یادگیری ماشین برای حل مشکلات تجاری محسوب کرد.

حال سوال پیش می‌آید در چه شرایطی می‌توان از زبان R به جای Python استفاده کرد؟ زمانی که شما برای توسعه پروژه خود نیاز به تجزیه و تحلیل آماری داده‌ها داشته باشید، می‌توانید از ابزارهای قدرتمند زبان R بهره ببرید. این زبان در پردازش‌های آماری «کلان داده» (Big Data) بسیار قدرتمند است و در زمان سریع می‌توانید پردازش‌های سنگینی را بر روی داده‌ها اعمال کنید. به مهم‌ترین ویژگی‌های زبان R را که آن را برای برخی برنامه نویسان به بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین تبدیل می‌کند، در ادامه اشاره شده است:

• زبان برنامه نویسی R طیف وسیعی از ابزارها را برای آموزش و ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی رویدادهای آینده ارائه می‌کند.
• زبان R، یک زبان برنامه نویسی منبع باز است که آن را به یک انتخاب بسیار مقرون به صرفه برای پروژه‌های یادگیری ماشین با هر اندازه تبدیل می‌کند.
• با استفاده از زبان برنامه نویسی R می‌توان محاسبات ماتریسی انجام داد. همچنین، این زبان از انواع داده‌های مختلف نظیر بردار پشتیبانی می‌کند. این در حالی است که پایتون از چنین ساختاری پشتیبانی نمی‌کند و برای پیاده‌سازی بردار و اعمال پردازش‌های مختلف بر روی آ‌ن‌ها باید از کتابخانه NumPy به عنوان واسط استفاده کرد.
• زبان برنامه نویسی R از روش‌های گسترده یادگیری ماشین پشتیبانی می‌کند. مصورسازی داده، نمونه‌گیری داده، تجزیه و تحلیل داده، ارزیابی مدل، مدل‌های «یادگیری نظارت شده» (Supervised Learning) و الگوریتم‌های «یادگیری نظارت نشده» (Unsupervised Learning) مواردی هستند که می‌توان به سادگی با زبان R پیاده‌سازی شوند.
• زبان R بسیار انعطاف‌پذیر است و از قابلیت سازگاری بین پلتفرمی پشتیبانی می‌کند.

کتابخانه های Machine Learning در زبان برنامه نویسی R

زبان R نیز مانند زبان پایتون، دارای کتابخانه‌های مختلفی برای هوش مصنوعی است که در ادامه به برخی از مهم‌ترین و پرکاربردترین آن‌ها اشاره می‌کنیم. این کتابخانه‌ها، کار توسعه و پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی را آسان‌تر می‌کنند:

• کتابخانه MICE: از این کتابخانه می‌توان برای تعیین مقادیر گمشده استفاده کرد.
• کتابخانه E1071: مجموعه‌ای از ابزارهای آماری و احتمالاتی را برای زبان R فراهم می‌کند و از آن می‌توان برای پیاده‌سازی مدل «ماشین بردار پشتیبان» (Support Vector Machine | SVM) استفاده کرد.
• کتابخانه RandomForest: ابزاری برای پیاده‌سازی الگوریتم «جنگل تصادفی» (Random Forest) در زبان R است که از آن می‌توان برای مسائل رگرسیون و دسته‌بندی استفاده کرد.
• کتابخانه CARET: این کتابخانه برای پیاده‌سازی مسائل دسته‌بندی و رگرسیون در زبان R استفاده می‌شود.
• کتابخانه Rpart: از دیگر کتابخانه‌های زبان R است که مجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین را برای مسائل رگرسیون و دسته‌بندی ارائه می‌دهد.
• کتابخانه MLR: این کتابخانه مجموعه‌ای از مدل‌های یادگیری ماشین را برای مسائل رگرسیون، دسته‌بندی و خوشه‌بندی در اختیار کاربران قرار می‌دهد.
• کتابخانه ggplot2: برای مصورسازی داده و ساخت نمودارهای مختلف از داده‌ها می‌توان از این کتابخانه استفاده کرد.
• کتابخانه‌های dplyr و tidyr: از این دو کتابخانه برای دستکاری داده و اعمال تغییرات بر روی آن‌ها استفاده می‌شود.

معایب زبان برنامه نویسی R برای ماشین لرنینگ

با این که زبان برنامه نویسی R به عنوان یک زبان قدرتمند در حوزه تحلیل داده و یادگیری ماشین محسوب می‌شود، نمی‌توان معایب آن را برای توسعه پروژه‌ها نادیده گرفت. در ادامه به برخی از مهم‌ترین نقاط ضعف این زبان برنامه نویسی می‌پردازیم:

• مدیریت داده در R: اشیاء در حافظه فیزیکی ذخیره می‌شوند. این روال خلاف سایر زبان‌های برنامه نویسی مانند پایتون است و R در مقایسه با این زبان به حافظه بیشتری احتیاج دارد. به عبارتی، این زبان برای پردازش داده نیاز دارد تمام داده‌ها را به یکباره در حافظه ذخیره کند که این ویژگی برای پردازش داده‌های مه داده با حجم کلان به عنوان یک نقطه ضعف محسوب می‌شود.
• امنیت: زبان R در مقایسه با سایر زبان‌های برنامه نویسی نظیر پایتون از امنیت اولیه بی‌بهره است. به همین دلیل، از آن نمی‌توان برای توسعه برنامه‌های وب استفاده کرد.
• پیچیدگی زبان: R یک زبان بسیار پیچیده و یادگیری آن دشوار است. افرادی که دانش قبلی یا تجربه برنامه نویسی ندارند، ممکن است در یادگیری این زبان با مشکل مواجه شوند.
• عدم پشتیبانی از گرافیک: یکی از معایب اصلی زبان R این است که از گرافیک پویا یا سه بعدی پشتیبانی نمی‌کند. این زبان، بر پایه یک زبان قدیمی‌تر با نام "S" طراحی شده است که آن زبان نیز از گرافیک پشتیبانی نمی‌کرد.
• سرعت اجرای پایین: زبان برنامه نویسی R بسیار کندتر از سایر زبان های برنامه نویسی مانند Matlab و Python است و در مقایسه با آن‌ها، دستورات کتابخانه‌های R بسیار کندتر اجرا می‌شوند.

زبان برنامه نویسی Julia و امکانات آن برای یادگیری ماشین

جولیا یک زبان برنامه نویسی پویا و همه منظوره با عملکرد بالا است که با داشتن ویژگی‌های منحصربفرد به عنوان یک رقیب بالقوه برای زبان‌های برنامه نویسی پایتون و R محسوب می‌شود. از این زبان می‌توان برای توسعه انواع برنامه‌ها استفاده کرد و بهترین عملکرد را برای تجزیه و تحلیل عددی با کارایی بالا و علم محاسباتی از آن گرفت.

زبان Julia از TPU و GPU در بستر ابر پشتیبانی می‌کند و در حال حاضر از آن در شرکت‌های بزرگی مانند اپل، دیزنی، اوراکل و ناسا به منظور توسعه پروژه‌های ماشین لرنینگ استفاده می‌شود. در ادامه، به مهم‌ترین ویژگی‌ها و قابلیت‌های زبان برنامه نویسی Julia می‌پردازیم که این موارد می‌توانند این زبان را برای برخی برنامه نویسان به بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین تبدیل کنند:

• زبان جولیا به طور خاص برای پیاده‌سازی ریاضیات پایه و کوئری‌های علمی طراحی شده است که به عنوان اساس و پایه اکثر الگوریتم‌های یادگیری ماشین محسوب می‌شوند.
• قطعه کدهای نوشته شده به زبان Julia با استفاده از چارچوب LLVM در زمان اجرا یا در لحظه کامپایل می‌شوند. این امر در تسریع اجرای برنامه‌ها بدون نیاز به روش‌های بهینه‌سازی دستی کمک می‌کند.
• قطعه کدهای Julia را می‌توان با سایر زبان‌های برنامه نویسی نظر Python یا R با استفاده از wrapper مانند PyCall یا RCall کامپایل و اجرا کرد.
•  مقیاس‌پذیری برنامه برای مهندسان یادگیری ماشین ضروری است و Julia از این ویژگی پشتیبانی می‌کند.

کتابخانه های ماشین لرنینگ در زبان Julia

زبان Julia از کتابخانه‌های مختلفی برای پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق پشتیبانی می‌کند که در ادامه به برخی از محبوب‌ترین آن‌ها اشاره شده است:

• کتابخانه TensorFlow.jl: این کتابخانه یادگیری ماشین به صورت منبع باز توسط Google توسعه یافته است و از آن برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق استفاده می‌شود.
• کتابخانه MLBase.jl: یکی از کتابخانه‌های یادگیری ماشین در زبان برنامه نویسی Julia است که طیف وسیعی از ابزارها را برای دستکاری داده، آموزش مدل و ارزیابی آن‌ها ارائه می‌دهد.
• کتابخانه Flux.jl: از این کتابخانه برای پیاده‌سازی شبکه عصبی در زبان برنامه نویسی Julia استفاده می‌شود.
• کتابخانه SciKitlearn.jl: این ابزار یک Wrapper برای استفاده از کتابخانه Scikit-learn در زبان برنامه نویسی Julia است و با استفاده از آن می‌توان به پیاده‌سازی مسائل طبقه‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی پرداخت.
• کتابخانه DiffEqFlux.jl: یک کتابخانه برای حل معادلات دیفرانسیل است و از آن می‌توان برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق برای مسائلی مانند «پیش‌بینی سری زمانی» (Time Series Prediction) و «تشخیص ناهنجاری» (Anomaly Detection) استفاده کرد.
• کتابخانه Knet.jl: این کتابخانه برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق و اجرای آن‌ها بر روی GPU کاربرد دارد.
• کتابخانه Mocha.jl: یکی از کتابخانه‌های یادگیری عمیق در زبان Julia محسوب می‌شود که برای طراحی آن از کتابخانه Caffe در زبان C++‎ الهام گرفته شده است. با کمک این ابزار می‌توان مدل‌های یادگیری عمیق را پیاده‌سازی کرد.
• کتابخانه Merlin.jl: از دیگر کتابخانه‌های کاربردی ماشین لرنینگ در زبان برنامه نویسی Julia محسوب می‌شود که بر یادگیری آماری متمرکز است. این کتابخانه طیف وسیعی از ابزارها را برای کاوش داده، مهندسی ویژگی و انتخاب مدل ارائه می‌دهد.
• کتابخانه BrainFlow.jl: کاربرد این کتابخانه برای جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل EEG، EMG، ECG و سایر انواع داده‌های بیوسنسورها است. از این ابزار می‌توان برای موضوعاتی مانند رابط مغز و رایانه و بیوفیدبک استفاده کرد.

معایب زبان Julia برای Machine Learning

در حالی که جولیا به عنوان یک رقیب جدی برای توسعه پروژه‌های یادگیری ماشین محسوب می‌شود، مهم است که پیش از به کارگیری آن به عنوان زبان برنامه نویسی اصلی برای پروژه‌‌ها، معایب آن را در نظر بگیرید. در اینجا به برخی از معایب کلیدی زبان برنامه نویسی جولیا برای یادگیری ماشین اشاره شده است:

• جامعه کوچک: در مقایسه با سایر زبان‌های برنامه نویسی یادگیری ماشین مانند Python و R، زبان جولیا دارای جامعه توسعه دهندگان کوچکتری است و کتابخانه‌ها و ابزارهای کمتری دارد. بنابراین، برنامه نویسان در زمان مواجه با مشکلات مختلف در حین توسعه پروژه‌های خود به منابع محدودتری دسترسی دارند و رفع مشکلات فنی دشوارتر است.
• پشتیبانی محدود از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین: زبان جولیا از کلیه الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین، به ویژه روش‌های حوزه یادگیری عمیق و «یادگیری تقویتی» (Reinforcement Learning) به اندازه Python یا R پشتیبانی نمی‌کند. بدین ترتیب، برنامه نویسان باید از کتابخانه‌های شخص ثالث یا قطعه کد‌های سفارشی شده برای پیاده‌سازی این الگوریتم‌ها استفاده کنند.
• ساختار سینتکس پیچیده: زبان Julia ساختار سینتکس پیچیده‌ای دارد و یادگیری آن برای افراد تازه‌کار نسبت به Python یا R سخت‌تر است.
• مسائل مدیریت حافظه: زبان برنامه نویسی جولیا نمی‌تواند به طور خودکار مدیریت حافظه را انجام دهد و این مسئله در هنگام کار با مجموعه داده‌های بزرگ مشکل‌ساز است.
• محدودیت سرعت اجرای برنامه: در حالی که جولیا نسبت به زبان‌های مفسری مانند Python برای اجرای برنامه از سرعت بالاتری برخوردار است، برای انجام وظایف محاسباتی سنگین مانند آموزش مدل‌های یادگیری عمیق به اندازه زبان‌های کامپایلری مانند C++‎ یا Java به لحاظ سرعت، کارآمد نیست.

زبان برنامه نویسی Java و امکانات آن برای ماشین لرنینگ

اگرچه زبان‌های Python و R همچنان محبوب‌ترین زبان‌های برنامه نویسی برای علاقه‌مندان به یادگیری ماشین هستند، Java در بین مهندسان ماشین لرنینگ که سابقه توسعه Java دارند، به عنوان بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین محسوب می‌شود، زیرا این افراد برای پیاده‌سازی پروژه‌های هوش مصنوعی نیازی به یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی جدید مانند Python یا R ندارند.

زبان جاوا از شی گرایی پشتیبانی می‌کند و زبانی همه منظوره محسوب می‌شود و برنامه‌های ساخته شده به این زبان را می‌توان بر روی هر پلتفرمی اجرا کرد. بسیاری از سازمان‌ها در حال حاضر پروژه‌های مختلفی را با استفاده از زبان جاوا توسعه داده‌اند و اکثر ابزارهای منبع باز برای پردازش داده‌های حجیم مانند «هادوپ» (Hadoop) و «آپاچی اسپارک» (Spark) به زبان جاوا نوشته شده‌اند. به علاوه، از این زبان به وفور در حوزه‌های شبکه و امنیت سایبری و تشخیص کلاهبرداری‌های مالی استفاده می‌شود.

جاوا دارای ویژگی‌های مختلفی است که می‌توان آن را برای توسعه پروژه‌های یادگیری ماشین در نظر گرفت. در ادامه، به مهم‌ترین ویژگی‌های این زبان اشاره می‌کنیم:

• جاوا دارای کتابخانه‌های شخص ثالث زیادی برای یادگیری ماشین است که از آن‌ها می‌توان برای پیاده‌سازی انواع مختلفی از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ استفاده کرد.
• قابلیت مقیاس‌پذیری یکی از ویژگی‌های مهمی است که هر مهندس یادگیری ماشین قبل از شروع یک پروژه باید آن را در نظر بگیرد. جاوا مقیاس‌بندی برنامه را برای مهندسان یادگیری ماشین آسان‌تر می‌کند و آن را به انتخابی عالی برای توسعه برنامه‌های یادگیری ماشین بزرگ و پیچیده از ابتدا تبدیل می‌کند.
• «ماشین مجازی جاوا» (Java Virtual Machine | JVM) یکی از بهترین پلتفرم‌ها برای یادگیری ماشین است زیرا مهندسان می‌توانند قطعه کدهای یکسانی را روی پلتفرم‌های مختلف بنویسند. همچنین، مهندسان یادگیری ماشین با استفاده از JVM می‌توانند ابزارهای سفارشی را در کمترین زمان ایجاد کنند. به علاوه، JVM دارای IDE‌های مختلفی است که در افزایش بهبود بهره‌وری پروژه تاثیرگذار هستند.
• جاوا برای پروژه‌های یادگیری ماشین می‌تواند بهترین کارایی را داشته باشد زیرا این زبان محاسبات پیچیده را در مقایسه با سایر زبان‌های برنامه نویسی در زمان بسیار کوتاه‌تری انجام می‌دهد.

کتابخانه های Machine Learning در زبان Java

زبان جاوا طیف گسترده‌ای از کتابخانه‌های یادگیری ماشین را ارائه می‌دهد که برنامه نویسان و توسعه دهندگان می‌توانند با کمک آن‌ها پروژه‌های یادگیری ماشینی را به شکل مقیاس‌پذیر توسعه دهند. در ادامه فهرستی از محبوب‌ترین و پرکاربردترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین در را در زبان جاوا آورده ملاحظه می‌کنید:

• کتابخانه Weka: یک کتابخانه یادگیری ماشین جامع و منبع باز برای جاوا است که با استفاده از آن می‌توان الگوریتم‌های طبقه‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی را پیاده‌سازی کرد و همچنین از آن برای پردازش داده‌ها و انتخاب ویژگی نیز بهره گرفت. این کتابخانه رابط کاربری کاربرپسند و مستندات جامعی دارد و بسیاری از برنامه نویسان به خصوص افراد تازه‌کار به راحتی می‌توانند از آن استفاده کنند.
• کتابخانه Apache Spark MLlib: یک کتابخانه یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر در زبان جاوا است که با کمک آن می‌توان الگوریتم‌های یادگیری ماشین را به صورت توزیع شده پیاده‌سازی کرد. این کتابخانه پردازش‌های داده‌های حجیم را بر روی چندین ماشین امکان‌پذیر می‌کند.
• کتابخانه ELKI: از این کتابخانه جاوا می‌توان برای اکتشاف داده‌ها و کشف دانش استفاده کرد. به علاوه، از این کتابخانه برای پیاده‌سازی طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ نظیر خوشه‌بندی و تشخیص ناهنجاری استفاده می‌شود.
• کتابخانه JavaML: یک کتابخانه یادگیری ماشین سبک و آسان‌ در جاوا است که از آن می‌توان برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های ماشین لرنینگ برای حل مسائل طبقه‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی استفاده کرد.
• کتابخانه MOA: یک دیگر از کتابخانه‌های جاوا برای یادگیری ماشین «مبتنی بر جریان» (Streaming-based) است که از آن برای پیاده‌سازی طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌ها برای مسائلی نظیر تشخیص انحراف، طبقه‌بندی و رگرسیون بر روی «داده‌های جریانی» (Streaming Data) استفاده می‌شود.
• کتابخانه Deeplearning4j: یک کتابخانه جاوا برای توسعه و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق است. با کمک این ابزار می‌توان طیف گسترده‌ای از معماری‌های یادگیری عمیق از جمله «شبکه‌های عصبی کانولوشنی» (Convolutional Neural Network | CNN) و «شبکه‌های عصبی بازگشتی» (Recurrent Neural Network | RNN) را پیاده‌سازی کرد.
• کتابخانه Neuroph: از این کتابخانه جاوا برای ایجاد و مدیریت شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌شود. با کمک این ابزار می‌توان مدل‌هایی نظیر «پرسپترون‌» (Perceptron)، «شبکه عصبی پیش‌رو» (Feedforward Neural Network | FNN) و شبکه‌های بازگشتی را پیاده‌سازی کرد.
• کتابخانه ADAMS: یک کتابخانه جاوا برای بهینه‌سازی الگوریتم‌های فراابتکاری است و با کمک آن می‌توان به طراحی انواع مختلفی از این روش‌ها نظیر الگوریتم‌های ژنتیک، «الگوریتم تبرید شبیه‌سازی‌ شده» (Simulated Annealing) و الگوریتم «بهینه‌سازی ازدحام ذرات» (Particle Swarm Optimization) پرداخت.
• کتابخانه JSAT: یکی از کتابخانه‌های جاوا برای تجزیه و تحلیل آماری و یادگیری ماشین است که با استفاده از آن می‌توان انواع مختلفی از روش‌های آماری نظیر آمار توصیفی، آزمون فرضیه و تحلیل رگرسیون را انجام داد.
• کتابخانه Apache OpenNLP: این کتابخانه جاوا برای پردازش زبان طبیعی (NLP) کاربرد دارد و با استفاده از آن می‌توان تقطیع کلمات، ریشه‌یابی کلمات، برچسب‌زنی نحوی کلمات و تجزیه جملات را انجام داد.

معایب زبان برنامه نویسی Java برای یادگیری ماشین

با این که زبان جاوا از سوی برخی از برنامه نویسان به عنوان بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین محسوب می‌شود، دارای برخی معایبی است که در مقایسه با پایتون، کاربرد کمتری در توسعه پروژه‌های ماشین لرنینگ دارد. در ادامه، به برخی از مهم‌ترین معایب این زبان برنامه نویسی اشاره شده است:

• طولانی بودن دستورات و پیچیدگی ساختار زبان: سینتکس زبان جاوا نسبتاً طولانی و پیچیده است و اگر بخواهید قطعه کد مشابهی برای یک تابع به زبان پایتون و جاوا بنویسید، ملاحظه خواهید کرد که دستورات نوشته شده به زبان جاوا طولانی‌تر از زبان پایتون هستند. این امر می‌تواند منجر به زمان‌بر شدن توسعه پروژه‌های نرم‌افزاری و افزایش پیچیدگی قطعه کدها شود که در نهایت نگهداری و اشکال‌زدایی برنامه‌ها دشوارتر خواهد شد.
• پشتیبانی محدود از تکنیک‌های یادگیری ماشین پیشرفته: با این که زبان برنامه نویسی جاوا طیف گسترده‌ای از کتابخانه‌های یادگیری ماشین را ارائه می‌دهد، از تمامی روش‌ها و تکنیک‌های پیشرفته این حوزه، به‌ویژه در زمینه‌هایی مانند یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی، پشتیبانی نمی‌کند. بدین ترتیب، برنامه نویسان باید خودشان برخی مدل‌های پیچیده را از ابتدا پیاده‌سازی کنند.
• محدودیت‌های عملکرد: عملکرد جاوا در پردازش محاسبات پیچیده نظیر آموزش مدل‌هایی یادگیری عمیق نسبت به زبان‌هایی مانند C++‎ یا پایتون کندتر است زیرا به دلیل معماری ماشین مجازی جاوا، این زبان به جای سرعت اجرای برنامه بر روی قابلیت حمل‌پذیری تمرکز دارد.
• مشکلات مدیریت حافظه: مکانیسم جمع‌آوری زباله جاوا می‌تواند بر عملکرد و استفاده از حافظه تأثیر بگذارد. این امر زمانی مشکل‌ساز می‌شود که برنامه نویس با داده‌های حجیم کار می‌کند. بنابراین، توسعه دهندگان باید به‌طور دقیق تخصیص و آزادسازی حافظه را مدیریت کنند تا از مشکلات عملکرد برنامه و نشت حافظه جلوگیری شود.
• یادگیری زبان: سینتکس و مفاهیم زبان جاوا ممکن است برای مبتدیان چالش‌برانگیز باشد. به همین خاطر، میزان زمان مورد نیاز برای تسلط بر جاوا برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین افزایش پیدا می‌کند.
• جامعه محدود: در مقایسه با پایتون یا R، جامعه و اکوسیستم یادگیری ماشین جاوا کوچکتر است. این ممکن است دسترسی به راه‌حل‌های از پیش ساخته‌ شده، آموزش‌ها و منابع پشتیبانی برای مسائل یادگیری ماشین را محدود کند.

زبان برنامه نویسی LISP و امکانات آن برای Machine Learning

زبان برنامه نویسی LISP در سال 1958 توسط «جان مک‌کارتی» (John McCarthy) ارائه شد و از آن به عنوان دومین زبان برنامه نویسی قدیمی برای توسعه برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی یاد می‌شود. LISP یک زبان برنامه نویسی با تایپ پویا است که از آن برای طراحی سایر زبان‌های برنامه نویسی یادگیری ماشین مانند Python، Julia و Java الگوبرداری شده است.

LISP به عنوان کارآمدترین و انعطاف‌پذیرترین زبان یادگیری ماشین برای حل مسائل خاص در نظر گرفته می‌شود و از آن می‌توان برای پیاده‌سازی مسائلی با موضوعات منطق استفاده کرد. اولین چت بات هوش مصنوعی با نام ELIZA با استفاده از LISP توسعه داده شد و حتی امروزه برخی از متخصصان یادگیری ماشین می‌توانند از آن برای طراحی و ساخت چت‌ بات‌های مختلف برای تجارت الکترونیک استفاده کنند. از زبان LISP قطعاً می‌توان به عنوان بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین یاد کرد زیرا دارای ویژگی‌های خوبی برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی است که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• قابلیت‌ ساخت پیش نمونه‌ها اولیه
• ایجاد شیء پویا
• جمع‌آوری خودکار زباله‌ها
• انعطاف‌پذیری
• پشتیبانی از عبارات نمادین

کتابخانه های Machine Learning در زبان برنامه نویسی LISP

اگرچه از زبان برنامه نویسی LISP به اندازه زبان‌هایی مانند پایتون یا R برای یادگیری ماشین به طور گسترده استفاده نمی‌شود، اما این زبان دارای چندین کتابخانه برای توسعه برنامه‌های این حوزه است. در اینجا به چند نمونه از محبوب‌ترین کتابخانه‌های LISP اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه MGL: با استفاده از این کتابخانه یادگیری ماشین می‌توان طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌ها را برای حل مسائلی نظیر طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی، کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی پیاده‌سازی کرد. همچنین، این ابزار از مدل‌های یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی پشتیبانی می‌کند.
• کتابخانه CHUNSJ/TH: این کتابخانه، برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق نظیر شبکه‌های عصبی پیچشی و شبکه‌های عصبی بازگشتی استفاده می‌شود و بر اساس فریم‌ورک Torch طراحی شده است.
• کتابخانه QLISP: از این کتابخانه LISP برای پیاده‌سازی مسائل یادگیری تقویتی و الگوریتم‌های آن نظیر Q-learning، SARSA و «روش‌های گرادیان سیاست» (Policy Gradient Methods) استفاده می‌شود.
• کتابخانه CL-AI: این کتابخانه در زبان LISP برای پیاده‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی کاربرد دارد.
• کتابخانه CL-GENSIM: این کتابخانه برای شناسایی و استخراج موضوعات و «مدل‌سازی موضوعات» (Topic Modelling) از مجموعه‌ اسناد استفاده می‌شود.
• کتابخانه CL-SMILE: یکی دیگر از کتابخانه‌های یادگیری ماشین در زبان LISP است که از آن می‌توان برای پیاده‌سازی مسائل طبقه‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی استفاده کرد.
• کتابخانه CL-LIBSVM: از این کتابخانه در زبان LISP می‌توان برای پیاده‌سازی الگوریتم ماشین بردار پشتیبان برای مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون استفاده کرد.

معایب زبان برنامه نویسی LISP برای یادگیری ماشین

اگرچه از زبان برنامه نویسی LISP می‌توان برای توسعه پروژه‌های خاصی از یادگیری ماشین استفاده کرد، این زبان معایبی نیز دارد که باعث می‌شود کاربران کمتری از آن استفاده کنند. در ادامه، به برخی از مهم‌ترین معایب زبان LISP برای یادگیری ماشین می‌پردازیم:

• جامعه محدود: جامعه LISP برای یادگیری ماشین در مقایسه با زبان‌هایی مانند پایتون یا R نسبتاً کوچک است. زمانی که برنامه نویسان و توسعه دهندگان در حین توسعه پروژه با مشکلی برخورد می‌کنند، به راحتی نمی‌توانند راه‌حلی برای مشکل خود بیایند زیرا منابع آموزشی و پشتیبانی این زبان برای موضوعات یادگیری ماشین محدود است. علاوه‌براین، جامعه کوچکتر به معنای مشارکت کمتر در توسعه کتابخانه‌ها و ابزارهای یادگیری ماشین جدید برای این زبان است.
• یادگیری دشوار زبان: یادگیری سینتکس و مفاهیم LISP می‌تواند برای مبتدیان، به‌ویژه کسانی که تجربه برنامه‌نویسی قبلی ندارند، چالش‌برانگیز باشد. نمادگذاری زبان، استفاده زیاد از پرانتز و تأکید بر عبارات نمادین می‌توانند درک و خطایابی قطعه کدهای نوشته شده به این زبان را دشوار کند.
• پشتیبانی محدود از تکنیک‌های یادگیری ماشین پیشرفته: اگرچه LISP دارای کتابخانه‌هایی برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین معمولی است، اما ممکن است از روش‌های یادگیری ماشین پیشرفته، به‌ویژه در زمینه‌هایی مانند یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی، پشتیبانی نکند. توسعه دهندگان ممکن است برای بهره‌مندی از مدل‌های پیشرفته ماشین لرنینگ مجبور شوند از کتابخانه‌های شخص ثالث یا توسعه کدهای سفارشی استفاده کنند.
• محدودیت‌های عملکرد: سرعت اجرای برنامه‌های نوشته شده به زبان LISP می‌تواند کندتر از زبان‌هایی مانند C++‎ یا پایتون باشد. این موضوع برای مسائل محاسباتی پیچیده مانند آموزش مدل‌های یادگیری عمیق ملاحظه می‌شود زیرا این زبان به جای پرداختن به افزایش سرعت عملکرد، بر جمع‌آوری زباله و قابلیت حمل‌پذیری تمرکز دارد.

زبان برنامه نویسی C++‎ و امکانات آن برای یادگیری ماشین

زبان سی پلاس پلاس یک زبان برنامه نویسی قدرتمند است که با استفاده از آن می‌توان پروژه‌های شی گرایی را به راحتی توسعه داد. همین ویژگی مزیت مهم این زبان در یادگیری ماشین محسوب می‌شود. افرادی که قبلاً با این زبان آشنا هستند، این زبان را به عنوان بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین در نظر می‌گیرند زیرا با اصول برنامه نویسی با این زبان آشنا هستند و راحت‌‌تر می‌توانند با کمک آن، مدل‌های ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق را پیاده‌سازی کنند.

این زبان کاربردهای دیگری در حوزه‌های اینترنت اشیا، «واقعیت افزوده» (Augmented Reality) و «واقعیت مجازی» (Virtual Reality) یا پروژه‌های مهندسی دارد و از آن می‌توان برای طراحی برنامه‌های کاربردی دسکتاپ، بازی‌های ویدیویی و حتی برنامه‌ نویسی مریخ‌نورد فضایی استفاده کرد.

سی پلاس پلاس‎ به عنوان زبان برنامه نویسی سطح پایین تلقی می‌شود و سرعت اجرای برنامه‌های نوشته شده به این زبان در مقایسه با سایر زبان‌های سطح بالا و انتزاعی مانند Python بیشتر است.

کتابخانه های Machine Learning در زبان برنامه نویسی C++‎

C++‎ چندین کتابخانه یادگیری ماشین قدرتمند را ارائه می‌دهد که با کمک آن‌ها می‌توان پروژه‌های مختلف ماشین لرنینگ را پیاده‌سازی کرد. در ادامه به برخی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین در C++‌‎ اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه Eigen: این کتابخانه C++‎ برای حل مسائل جبر خطی است که از آن می‌توان برای پیاده‌سازی‌های کارآمد و همه کاره‌ای از ماتریس‌ها، بردارها و سایر عملیات جبر خطی استفاده کرد. یکی از کاربردهای مهم این کتابخانه در پیاده‌سازی مسائلی نظیر «تجزیه و تحلیل مولفه اصلی» (Principal component analysis | PCA) و الگوریتم SVM است.
• کتابخانه Armadillo: یک کتابخانه محبوب دیگر برای مسائل جبر خطی است که مجموعه‌ای غنی از توابع و عملیات جبر خطی را شامل می‌شود که آن را برای طیف گسترده‌ای از مسائل یادگیری ماشین مناسب می‌کند. همچنین، از این کتابخانه می‌توان برای توسعه پروژه‌های تشخیص الگو، «بینایی ماشین» (Computer Vision)، مسائل آماری و پردازش سیگنال استفاده کرد.
• کتابخانه OpenCV: یک کتابخانه منبع باز جامع برای بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین است. این کتابخانه طیف گسترده‌ای از توابع برای پردازش تصویر، استخراج ویژگی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین را شامل می‌شود.
• کتابخانه Caffe: ابزاری قدرتمند برای یادگیری عمیق است که توسط دانشگاه کالیفرنیا، برکلی توسعه داده شد. این کتابخانه به دلیل سرعت بالا و کارایی خوب آن کاربرد زیادی در پیاده‌سازی مدل‌های مختلف یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی دارد.
• کتابخانه CNTK: از دیگر کتابخانه‌های یادگیری عمیق زبان C++‎ است که در مقایسه با کتابخانه Tensorflow سرعت بیشتری دارد و از آن می‌توان برای پیاده‌سازی انواع مختلف مدل‌های عمیق استفاده کرد.
• کتابخانه mlpack: از این کتابخانه یادگیری ماشین برای پیاده‌سازی طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌های دسته‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی، کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی استفاده می‌شود.
• کتابخانه SHARK: یکی دیگر از کتابخانه یادگیری ماشین همه منظوره است که از آن می‌توان برای حل مسائل مختلف طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و انتخاب ویژگی استفاده کرد.
• کتابخانه FAISS:  یکی از کتابخانه‌های ماشین لرنینگ در زبان C++‎ است که در مسائل بازیابی تصویر و طراحی سیستم‌های توصیه‌گر کاربرد دارد.

معایب زبان برنامه نویسی C++‎ برای یادگیری ماشین

زبان برنامه نویسی سی پلاس پلاس با وجود امکانات و نقاط قوتی که برای پیاده‌سازی مسائل یادگیری ماشین دارد، دارای نقاط ضعفی نیز هست که در ادامه به مهم‌ترین آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• یادگیری سخت: C++‎ یک زبان پیچیده است که زمان یادگیری آن را برای مبتدیان علاقه‌مند به حوزه برنامه نویسی افزایش می‌دهد.
• جامعه و پشتیبانی محدود: در مقایسه با Python یا R، زبان برنامه نویسی C++‌‎ جامعه بزرگ و فعالی برای یادگیری ماشین ندارد. این امر می‌تواند یافتن پاسخ و رفع خطای برنامه، دسترسی به منابع و کتابخانه‌ها را برای کاربران دشوار کند.
• پیچیدگی مدیریت حافظه: C++‎ به طور خودکار حافظه را مدیریت نمی‌کند و برنامه نویس باید این کار را به صورت دستی انجام دهد که این روند می‌تواند برای پروژه‌های سنگین مانند یادگیری ماشین زمان‌بر باشد.
• محدودیت کتابخانه‌های استاندارد یادگیری ماشین: C++‎ در مقایسه با Python دارای کتابخانه‌های محدودتری برای یادگیری ماشین است.
• محدودیت پشتیبانی از پلتفرم‌های مختلف: اگرچه C++‎ یک زبان قابل حمل است، اما از استقرار پروژه‌های یادگیری ماشین در پلتفرم‌ها و سیستم‌عامل‌های مختلف پشتیبانی نمی‌کند.

زبان برنامه نویسی جاوا اسکریپت و امکانات آن برای Machine Learning

JavaScript یکی دیگر از زبان‌های برنامه نویسی است که نباید آن را با زبان جاوا اشتباه گرفت. این زبان به عنوان زبان برنامه نویسی سبک یا زبان اسکریپتینگ در نظر گرفته می‌شود که مدیریت حافظه را ساده می‌کند. همچنین، این زبان را می‌توان به عنوان یکی از زبان‌های سطح بالا و همه کاره در نظر گرفت که به طور گسترده برای توسعه وب، توسعه بازی و اخیراً برای یادگیری ماشین استفاده می‌شود و بر‌نامه‌های تولید شده به این زبان را می‌توان بر روی مرورگرهای مختلف اجرا کرد.

با این که اساساً جاوا اسکریپت برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین طراحی نشده است، اما در سال‌های اخیر توسعه دهندگان این زبان، کتابخانه‌ها و ابزارهای مختلفی را به این زبان اضافه کرده‌اند که با کمک آن‌ها می‌توان به توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی پرداخت.

کارشناسان صنعت معتقدند که جاوا اسکریپت دارای چندین مزیت نسبت به زبان‌های Python و R است. این زبان در مقایسه با Python سریعتر است و فرایندهای توسعه را برای سازمان‌ها تسریع می‌بخشد. علاوه‌براین، سطح ایمنی این زبان در قیاس با پایتون و R بیشتر است و داده‌ها را ایمن نگه می‌دارد زیرا قادر به دسترسی به فایل‌های موجود در رایانه کاربر نیست.

کتابخانه های یادگیری ماشین در زبان برنامه نویسی جاوا اسکریپت

زبان برنامه نویسی جاوا اسکریپت از کتابخانه‌های مختلفی برای انجام پروژه‌های ماشین لرنینگ و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق پشتیبانی می‌کند که در ادامه به برخی از پرکاربردترین آن‌ها اشاره شده است:

• کتابخانه TensorFlow.js: این ابزار به عنوان یکی از کتابخانه‌های کاربردی جاوا اسکریپت برای یادگیری ماشین محسوب می‌شود که بر پایه کتابخانه TensorFlow پایتون ساخته شده است. با استفاده از این ابزار می‌توان طیف گسترده‌ای از مسائل ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق را پیاده‌سازی کرد.
• کتابخانه P5.js: یک کتابخانه جاوا اسکریپت برای کدنویسی خلاقانه و برنامه نویسی بصری است که همچنین از آن می‌توان برای مسائل یادگیری ماشین استفاده کرد. با کمک این ابزار می‌توان به توسعه بازی‌های کامپیوتری و بصری‌سازی داده‌ها پرداخت.
• کتابخانه Brain.js: یک کتابخانه جاوا اسکریپت سبک و آسان برای پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی است. مبتدیان برنامه نویسی می‌توانند با استفاده از این کتابخانه به راحتی مدل‌های یادگیری ماشین را طراحی کنند.
• کتابخانه NumFocus: یکی از کتابخانه‌های جاوا اسکریپت برای مسائل مرتبط با محاسبات عددی، جبر خطی، بهینه‌سازی و آمار است. از این ابزار می‌توان برای انجام عملیات مختلف بر روی ماتریس‌ها و بردارها در مسائل ماشین لرنینگ استفاده کرد.
• کتابخانه Chart.js: از دیگر کتابخانه‌های جاوا اسکریپت است که برای ایجاد نمودارها و گراف‌ها کاربرد دارد. با کمک این ابزار می‌توان داده‌ها را در قالب نمودارهای مختلف نمایش داد و به راحتی اطلاعات آماری آن‌ها را تحلیل کرد.

معایب زبان برنامه نویسی جاوا اسکریپت برای Machine Learning

برنامه نویسان جاوا اسکریپت ممکن است این زبان را به عنوان بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین در نظر بگیرند و پروژه‌های هوش مصنوعی را با این زبان توسعه دهند. علی‌رغم محبوبیت روزافزون جاوا اسکریپت برای کاربردهای یادگیری ماشین، این زبان دارای برخی محدودیت‌های ذاتی است که ممکن است از آن نتوان برای برخی از مسائل استفاده کرد. در ادامه به برخی از مهمترین معایب کاربرد جاوا اسکریپت برای یادگیری ماشین اشاره می‌کنیم:

• عملکرد: زبان جاوا اسکریپت به عنوان زبان برنامه نویسی مفسر محسوب می‌شود و هزینه عملیاتی و پردازشی آن در مقایسه با زبان‌های کامپایلری نظیر پایتون و C++‎ بیشتر است.
• مدیریت حافظه: جمع‌آوری زباله خودکار جاوا اسکریپت گاهی اوقات منجر به نشت حافظه یا استفاده غیربهینه از حافظه می‌شود که این امر می‌تواند بر عملکرد و پایداری مدل‌های یادگیری ماشین تأثیر منفی بگذارد.
• پشتیبانی از کتابخانه‌های محدود: کتابخانه‌های استاندارد جاوا اسکریپت برای محاسبات عددی در مقایسه با کتابخانه‌های موجود در زبان‌های پایتون یا C++‎ جامع نیستند. بنابراین، با این زبان الگوریتم‌های یادگیری ماشینی محدودتری را می‌توان پیاده‌سازی کرد.
• جامعه و پشتیبانی: با این که جامعه یادگیری ماشین جاوا اسکریپت در حال رشد است، اما به اندازه جامعه پایتون یا R بزرگ یا فعال نیست و به همین خاطر افراد برنامه نویس ممکن است در رفع مشکلات مرتبط با توسعه پروژه‌ها و نحوه استفاده از کتابخانه‌های این زبان دچار مشکل شوند.
• پلتفرم‌های استقرار: برای اجرای برنامه‌های جاوا اسکریپت باید از مرورگر استفاده کنید. برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین آموزش دیده ممکن است با مشکلات سازگاری مرورگر و عدم وجود پلتفرم‌های استقرار استاندارد مواجه شوید که چنین مشکلاتی برای برنامه‌های نوشته شده با زبان‌های پایتون و R وجود ندارد.
• مسائل امنیتی: جاوا اسکریپت یک زبان اسکریپت نویسی سمت مشتری است و مدل‌های یادگیری ماشینی که با جاوا اسکریپت مستقر می‌شوند نسبت به مدل‌هایی که با زبان‌های سمت سرور توسعه داده می‌شوند، می‌توانند بیشتر در معرض آسیب‌پذیری‌های امنیتی و حملات قرار گیرند.
• مقیاس‌پذیری محدود برای مدل‌های بزرگ: اجرای مدل‌های یادگیری ماشین بزرگ و پیچیده در جاوا اسکریپت به دلیل محدودیت‌های حافظه و محدودیت‌های مرورگر، با مشکلات مختلفی مواجه شود. به همین خاطر، از این زبان نمی‌توان به عنوان گزینه مناسب برای پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده به راحتی استفاده کرد.

پرسش های متداول درباره زبان های برنامه نویسی برای Machine Learning

در این بخش، به پرسش‌های متداول پیرامون زبان‌های برنامه نویسی حوزه یادگیری ماشین می‌پردازیم و با توجه به توضیحاتی که در بخش‌های قبل مطلب حاضر به آن‌ها پرداختیم، به این سوالات پاسخ خواهیم داد.

۱. محبوب ترین زبان های برنامه نویسی برای ماشین لرنینگ کدامند؟

پایتون، R، جاوا و جاوا اسکریپت به عنوان محبوب‌ترین و پرکاربردترین زبان‌های برنامه نویسی حوزه یادگیری ماشین محسوب می‌شوند.

۲.  کدام زبان برنامه نویسی برای مبتدیان یادگیری ماشین بهترین گزینه است؟

برای افراد مبتدی، زبان پایتون می‌تواند بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین باشد. یادگیری پایتون ساده است و جامعه بزرگی برای پشتیبانی دارد و افراد به راحتی می‌توانند به منابع آموزشی این زبان دسترسی داشته باشند. به علاوه، پایتون دارای کتابخانه‌های جامعی برای یادگیری ماشین است و به سادگی می‌توان از آن‌ها در راستای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی استفاده کرد.

۳. چگونه بهترین زبان برنامه نویسی برای ماشین لرنینگ را انتخاب کنیم؟

چهار عامل اصلی را می‌توان برای انتخاب بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین در نظر گرفت. اولین عامل، نیازمندی‌های پروژه است که باید آن‌ها را با امکانات زبان‌های برنامه نویسی مطابقت دهیم تا بدین طریق، مناسب‌ترین زبان را برگزینیم. پیچیدگی و حجم داده را نیز باید در هنگام انتخاب مناسب‌ترین زبان برنامه نویسی مد نظر قرار دهیم و اگر پروژه شما با داده‌های حجیم سر و کار دارد، باید از زبان‌هایی برای توسعه برنامه استفاده کنید که با سرعت بالایی بتوانند این حجم داده را پردازش کنند. جامعه پشتیبانی از زبان و منابع آموزشی در دسترس و همچنین نوع پلتفرم استقرار برنامه نیز می‌توانند به عنوان عوامل مهم دیگر برای انتخاب بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین محسوب شوند.

۴. زبان های برنامه نویسی جدید برای Machine Learning کدامند؟

در حال حاضر، زبان‌های پایتون و R پرکاربردترین زبان‌های برنامه نویسی حوزه یادگیری ماشین هستند و با استفاده از آن‌ها می‌توان مدل‌های مختلفی را برای حل مسائل این حیطه پیاده‌سازی کرد. زبان‌های برنامه نویسی جدیدی نیز برای توسعه پروژه‌های یادگیری ماشین ارائه شده‌اند و طراحان و توسعه دهندگان این زبان‌ها در حال غنی‌ کردن امکانات آن‌ها هستند که از میان آن‌ها می‌توان به زبان‌های برنامه نویسی Julia ،Scala و Go اشاره کرد.

۵. بهترین زبان برنامه نویسی برای ماشین لرنینگ کدام است؟

به منظور انتخاب بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین باید نیازهای پروژه و ویژگی‌های زبان‌های برنامه نویسی را در نظر گرفت. بدین ترتیب، در حالت کلی نمی‌توان هیچ یک از زبان‌های برنامه نویسی را به عنوان «بهترین» زبان معرفی کرد زیرا هر یک از آن‌ها دارای نقاط قوت و ضعف مختلفی هستند

جمع‌بندی

ماشین لرنینگ یکی از شاخه‌های اصلی هوش مصنوعی است که با کمک روش‌ها و الگوریتم‌های آن می‌توان به طراحی سیستم‌ها و ابزارهایی پرداخت که در انجام امور مختلف می‌توانند به انسان کمک کنند. برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های ماشین لرنینگ نیاز به درک اصول برنامه نویسی است. زبان‌های برنامه نویسی مختلفی وجود دارند که با کمک ابزارها و امکانات آن‌ها می‌توان پروژه‌های یادگیری ماشین را توسعه داد. در این مطلب از مجله فرادرس، به معرفی پرکاربردترین و محبوب‌ترین زبان‌های برنامه نویسی یادگیری ماشین پرداختیم و امکانات آن را شرح دادیم تا افراد علاقه‌مند به این حوزه بتوانند با آگاهی بیشتری به یادگیری مناسب‌ترین زبان برنامه نویسی برای اهداف خود بپردازند.