നിങ്ങൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എം എൽ) മേഖലയിൽ ആരംഭിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ കഴിവുകൾ പുതുക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ഉപയോഗിക്കാൻ ഏറ്റവും മികച്ച ഭാഷ ഏതാണെന്ന് നിങ്ങൾ ചിന്തിച്ചേക്കാം. ശരിയായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഭാഷ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും നിരവധി മികച്ച ഓപ്ഷനുകൾ ഉള്ളതിനാൽ.

വ്യാപകമായ ഉപയോഗത്തിൽ അവിശ്വസനീയമായ 700+ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകളുണ്ട്, ഓരോന്നിനും അതിന്റേതായ ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളുമുണ്ട്. നിങ്ങൾ ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് എഞ്ചിനീയറായി നിങ്ങളുടെ കരിയർ ആരംഭിക്കുകയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന നിർദ്ദിഷ്ട ബിസിനസ്സ് പ്രശ്നങ്ങൾക്കുള്ള മികച്ച പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകൾ ഏതാണെന്ന് കാലക്രമേണ നിങ്ങൾ കണ്ടെത്തും.

മികച്ച മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഭാഷകളിലേക്ക് മുങ്ങുന്നതിന് മുമ്പ്, നമുക്ക് ആശയം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാം.

എന്താണ് Machine Learning ?

വളരെയധികം വിശദാംശങ്ങളിലേക്ക് പോകാതെ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നത് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ്, ഇത് കമ്പ്യൂട്ടർ സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് സ്വയമേവ പഠിക്കാനും ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താനും കഴിവ് നൽകുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട ഉപയോഗ കേസിനെ ആശ്രയിച്ച് ഈ പ്രവചനങ്ങൾ വളരെയധികം വ്യത്യാസപ്പെടാം.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് മേഖലയിൽ, ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് ഒരു പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ എല്ലാ ഘട്ടങ്ങളും എഴുതേണ്ടതില്ല, കാരണം ഡാറ്റയ്ക്കുള്ളിലെ പാറ്റേണുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ കമ്പ്യൂട്ടറിന് “പഠിക്കാൻ” കഴിവുണ്ട്. മോഡലിന് പാറ്റേണുകൾ പുതിയ ഡാറ്റയിലേക്ക് സാമാന്യവൽക്കരിക്കാൻ കഴിയും.

മെഷീൻ ലേണിംഗിനെക്കുറിച്ചുള്ള കൂടുതൽ വായനയ്ക്കായി, ഞങ്ങളുടെ ലേഖനം “മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്താണ്?” എന്ന ലേഖനം പരിശോധിക്കാൻ ഞാൻ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു.

Most Popular Machine Learning Language: Python

വ്യത്യസ്ത മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഭാഷകളിലേക്ക് മുങ്ങുന്നതിന് മുമ്പ്, യഥാർത്ഥത്തിൽ ഒരു “മികച്ച” ഭാഷ ഇല്ലെന്ന് തിരിച്ചറിയേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. ഓരോന്നിനും അതിന്റേതായ ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളും നിർദ്ദിഷ്ട കഴിവുകളും ഉണ്ട്. ഇത് പ്രധാനമായും നിങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നതിനെയും നിങ്ങളുടെ പശ്ചാത്തലത്തെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

അങ്ങനെ പറയുമ്പോൾ, ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഭാഷ, സംശയമില്ലാതെ, പൈത്തൺ ആണ്. ഏകദേശം 57% ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഡെവലപ്പർമാരും പൈത്തണിനെ ആശ്രയിക്കുന്നു, 33% വികസനത്തിനായി ഇതിന് മുൻഗണന നൽകുന്നു.

കഴിഞ്ഞ കുറച്ച് വർഷങ്ങളായി പൈത്തണിന്റെ ചട്ടക്കൂടുകൾ വളരെയധികം വികസിച്ചു, ഇത് ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിലൂടെ അതിന്റെ കഴിവുകൾ വർദ്ധിപ്പിച്ചു. ടെൻസർഫ്ലോ പോലുള്ള മികച്ച ലൈബ്രറികളും മറ്റ് നിരവധി ലൈബ്രറികളും പുറത്തിറങ്ങിയിട്ടുണ്ട്.

ലോകമെമ്പാടുമുള്ള 8.2 ദശലക്ഷത്തിലധികം ഡവലപ്പർമാർ കോഡിംഗിനായി പൈത്തണിനെ ആശ്രയിക്കുന്നു, അതിന് ഒരു നല്ല കാരണമുണ്ട്. ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ്, ഡാറ്റാ സയൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് എന്നിവയ്ക്കുള്ള പ്രിയപ്പെട്ട ചോയ്സാണിത്. അതിന്റെ വിശാലമായ ലൈബ്രറി ഇക്കോസിസ്റ്റം മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രാക്ടീഷണർമാരെ ഡാറ്റ എളുപ്പത്തിൽ ആക്സസ് ചെയ്യാനും കൈകാര്യം ചെയ്യാനും രൂപാന്തരപ്പെടുത്താനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഇത് പ്ലാറ്റ്ഫോം സ്വാതന്ത്ര്യം, കുറഞ്ഞ സങ്കീർണ്ണത, മികച്ച വായനാക്ഷമത എന്നിവയും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

ബിൽറ്റ്-ഇൻ ലൈബ്രറികളും പാക്കേജുകളും ബേസ് ലെവൽ കോഡ് നൽകുന്നു, അതായത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് എഞ്ചിനീയർമാർ ആദ്യം മുതൽ എഴുതാൻ തുടങ്ങേണ്ടതില്ല. മെഷീൻ പഠനത്തിന് തുടർച്ചയായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് ആവശ്യമുള്ളതിനാൽ, പൈത്തണിന്റെ ഇൻ-ബിൽഡ് ലൈബ്രറികളും പാക്കേജുകളും മിക്കവാറും എല്ലാ ജോലികളിലും സഹായിക്കുന്നു. ഇതെല്ലാം സങ്കീർണ്ണമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ വികസന സമയം കുറയ്ക്കുന്നതിനും ഉൽപാദനക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും കാരണമാകുന്നു.

ഗൂഗിൾ, ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം, ഫേസ്ബുക്ക്, ഡ്രോപ്പ്ബോക്സ്, നെറ്റ്ഫ്ലിക്സ്, വാൾട്ട് ഡിസ്നി, യൂട്യൂബ്, യൂബർ, ആമസോൺ തുടങ്ങിയ ലോകത്തിലെ ഏറ്റവും വലിയ ടെക് ഭീമന്മാർ പൈത്തൺ അവരുടെ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയായി ഇഷ്ടപ്പെടുന്നു.

പൈത്തൺ ഏറ്റവും ജനപ്രിയ ഭാഷയായി വ്യക്തമായി നിലകൊള്ളുന്നുണ്ടെങ്കിലും, പരിഗണിക്കേണ്ട മറ്റ് നിരവധി ഭാഷകളുണ്ട്. പൈത്തൺ, ആർ, സി / സി ++, ജാവ, ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് എന്നിവയാണ് ഓടുന്ന അഞ്ച്. പൈത്തണിന്റെ വിദൂര രണ്ടാമത്തേത് സാധാരണയായി സി / സി ++ ആയി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. ജാവ വളരെ പിന്നിലാണ്, പൈത്തൺ പലപ്പോഴും ആർ മായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, അവ ശരിക്കും ജനപ്രീതിയുടെ കാര്യത്തിൽ മത്സരിക്കുന്നില്ല. ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർ ഉൾപ്പെടുന്ന സർവേകളിൽ, അഞ്ച് ഭാഷകളിൽ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ മുൻഗണന-ഉപയോഗ അനുപാതം ആർ പലപ്പോഴും നേടിയിട്ടുണ്ട്. ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് പലപ്പോഴും പട്ടികയുടെ താഴത്തെ അറ്റത്ത് സ്ഥാപിക്കുന്നു.

ആദ്യ അഞ്ച് ഭാഷകളോളം ജനപ്രിയമല്ലെങ്കിലും, മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രാക്ടീഷണർമാർ ഉപയോഗിക്കുന്ന മറ്റ് നിരവധി ഭാഷകളുണ്ട്, ജൂലിയ, സ്കലാ, റൂബി, MATLAB, ഒക്ടേവ്, എസ്എഎസ് എന്നിവ പോലുള്ളവ പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്.

നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തിരഞ്ഞെടുക്കുക

മെഷീൻ ലേണിംഗിനായി മികച്ച ഭാഷ തിരഞ്ഞെടുക്കുമ്പോൾ, ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ഘടകം നിങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുന്ന പ്രോജക്റ്റിന്റെ തരം അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ നിർദ്ദിഷ്ട ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ പരിഗണിക്കുക എന്നതാണ്.

നിങ്ങൾ വികാര വിശകലനത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ മികച്ച പന്തയം പൈത്തൺ അല്ലെങ്കിൽ ആർ ആയിരിക്കും, അതേസമയം നെറ്റ്വർക്ക് സുരക്ഷ, തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ തുടങ്ങിയ മറ്റ് മേഖലകൾ ജാവയിൽ നിന്ന് കൂടുതൽ പ്രയോജനം നേടും. നെറ്റ്വർക്ക് സുരക്ഷയും തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ അൽഗോരിതങ്ങളും പലപ്പോഴും വലിയ ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്നതാണ് ഇതിന് പിന്നിലെ ഒരു കാരണം, ഇവ സാധാരണയായി ആന്തരിക വികസന ടീമുകൾക്ക് ജാവയ്ക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്നു.

നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (എൻഎൽപി), സെന്റിമെന്റ് അനാലിസിസ് തുടങ്ങിയ കുറഞ്ഞ എന്റർപ്രൈസ് കേന്ദ്രീകൃത മേഖലകളിലേക്ക് വരുമ്പോൾ, പ്രത്യേക ലൈബ്രറികളുടെ വലിയ ശേഖരത്തിന് നന്ദി പറഞ്ഞ് അൽഗോരിതം നിർമ്മാണത്തിന് എളുപ്പവും വേഗതയേറിയതുമായ പരിഹാരം പൈത്തൺ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

സി / സി ++ നെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, ഗെയിമിംഗിലും റോബോട്ട് ലോക്കോമോഷനിലും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിനായി ഈ ഭാഷ പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്നു. അത്യാധുനിക ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ലൈബ്രറികളുടെ ഫലമായി മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഭാഷ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള നിയന്ത്രണം, പ്രകടനം, കാര്യക്ഷമത എന്നിവ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

ബയോ എഞ്ചിനീയറിംഗ്, ബയോഇൻഫർമാറ്റിക്സ് എന്നീ മേഖലകളിൽ ആർ അതിന്റെ സാന്നിധ്യം അറിയിക്കാൻ തുടങ്ങുന്നു, കൂടാതെ അക്കാദമിക്കകത്തും പുറത്തുമുള്ള ബയോമെഡിക്കൽ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിൽ ഇത് വളരെക്കാലമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. എന്നാൽ ഡാറ്റാ സയൻസിനും മെഷീൻ ലേണിങ്ങിനും പുതിയ ഡവലപ്പർമാരെക്കുറിച്ചാണ് ഞങ്ങൾ സംസാരിക്കുന്നതെങ്കിൽ, ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് പലപ്പോഴും മുൻഗണന നൽകുന്നു.

കഴിവുകൾക്ക് ഭാഷ ദ്വിതീയമാണ്

മെഷീൻ ലേണിംഗ് ലോകത്തേക്ക് പ്രവേശിക്കുമ്പോഴും ഏത് ഭാഷയാണ് ഉപയോഗിക്കേണ്ടതെന്ന് തിരഞ്ഞെടുക്കുമ്പോഴും, നിങ്ങൾ പഠിക്കുന്ന ഭാഷ അടിസ്ഥാന മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആശയങ്ങളിൽ പ്രാവീണ്യം നേടുന്നതിനേക്കാൾ ദ്വിതീയമാണെന്ന് തിരിച്ചറിയേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. മറ്റ് ജോലികളിൽ, നിങ്ങൾ പ്രധാന ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് കഴിവുകൾ വളർത്തിയെടുക്കേണ്ടതുണ്ട്.

സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ, ആഴത്തിലുള്ള പഠനം, സിസ്റ്റം പ്രോസസ്സ്, ഡിസൈൻ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് അടിസ്ഥാന അറിവില്ലെങ്കിൽ, ശരിയായ മോഡലുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാനോ സങ്കീർണ്ണമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാനോ വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.

നിങ്ങൾ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവയിൽ പുതിയ ആളാണെങ്കിൽ, പൈത്തൺ നിങ്ങളുടെ പട്ടികയിൽ ഒന്നാമതായിരിക്കണം. ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്തതുപോലെ, പൈത്തൺ വാക്യപരമായി നേരായതും മറ്റ് ഭാഷകളേക്കാൾ പഠിക്കാൻ എളുപ്പവുമാണ്. എന്നാൽ നിങ്ങൾ ഇതിനകം തന്നെ പരിചയസമ്പന്നനായ ഒരു പ്രോഗ്രാമറാണെങ്കിൽ, പ്രത്യേകിച്ചും ഒരു പ്രത്യേക ഭാഷയുമായി പരിചയമുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഇതിനകം അറിയാവുന്ന കാര്യങ്ങളിൽ ഉറച്ചുനിൽക്കുന്നത് മികച്ച ഓപ്ഷനായിരിക്കാം.

ഒരു ഭാഷ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്ന ചില അവശ്യ മെഷീൻ ലേണിംഗ് കഴിവുകൾ ഉണ്ട്. സോഫ്റ്റ്വെയർ എഞ്ചിനീയറിംഗ് കഴിവുകൾ, ഡാറ്റാ സയൻസ് കഴിവുകൾ, ആഴത്തിലുള്ള പഠന കഴിവുകൾ, ഡൈനാമിക് പ്രോഗ്രാമിംഗ്, ഓഡിയോ, വീഡിയോ പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നിവ ഈ കഴിവുകളിൽ ചിലതാണ്.

നിങ്ങളുടെ പ്രൊഫഷണൽ പശ്ചാത്തലം ഡാറ്റാ സയൻസുമായി വളരെയധികം ബന്ധപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, പൈത്തണിന് മുൻഗണന നൽകുന്നതാണ് നല്ലത്. ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഭാഷ ഡാറ്റാ സയൻസുമായി വളരെയധികം സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു, അതിനാലാണ് ഇത് ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരുടെ ഏറ്റവും മികച്ച ഭാഷയായി മാറിയത്. എന്നാൽ നിങ്ങളുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ ഡാറ്റാ വിശകലനവും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും ഉൾപ്പെടുന്നുവെങ്കിൽ, ആർ നിങ്ങൾക്ക് വളരെയധികം അനുയോജ്യമാണ്.

ഫ്രണ്ട്-എൻഡ് ഡവലപ്പർമാർക്ക് പലപ്പോഴും ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റിൽ നിലവിലുള്ള അനുഭവമുണ്ട്, ഇത് മെഷീൻ ലേണിംഗിലേക്ക് അതിന്റെ ഉപയോഗം വ്യാപിപ്പിക്കുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു. കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഹാർഡ്വെയർ, ഇലക്ട്രോണിക്സ് എഞ്ചിനീയർമാർ പലപ്പോഴും മറ്റ് ഭാഷകളേക്കാൾ സി / സി ++ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ്, ജാവ, ആർ എന്നിവ ഒഴിവാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

എന്റർപ്രൈസ് ഫോക്കസ്ഡ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളുമായുള്ള കാര്യക്ഷമത കണക്കിലെടുത്ത് ഫ്രണ്ട് എൻഡ് ഡെസ്ക്ടോപ്പ് ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡെവലപ്പർമാരാണ് ജനപ്രിയമല്ലാത്ത ഭാഷയായ ജാവയ്ക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്നത്. നിങ്ങൾ ഒരു വലിയ സംരംഭത്തിലാണ് ജോലി ചെയ്യുന്നതെങ്കിൽ, ജാവ പഠിക്കാൻ കമ്പനി നിങ്ങളോട് പറഞ്ഞേക്കാം. മെഷീൻ ലേണിംഗ് യാത്ര ആരംഭിക്കുന്ന തുടക്കക്കാർ ജാവ സ്വയം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് സാധാരണമാണ്.

ഈ ലേഖനത്തിൽ നിന്ന് നിങ്ങൾക്ക് കാണാൻ കഴിയുന്നതുപോലെ, മെഷീൻ ലേണിംഗിനായി മികച്ച ഭാഷ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലേക്ക് ധാരാളം കാര്യങ്ങൾ പോകുന്നു. ഒരാൾ “ഏറ്റവും മികച്ചത്” ആകുന്നത് പോലെ ലളിതമല്ല ഇത്. ഇതെല്ലാം നിങ്ങളുടെ അനുഭവം, പ്രൊഫഷണൽ പശ്ചാത്തലം, ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. എന്നാൽ പൈത്തൺ, സി ++, ജാവ, ആർ തുടങ്ങിയ ജനപ്രിയ ഭാഷകൾ എല്ലായ്പ്പോഴും ആദ്യം പരിഗണിക്കണം.