Série chronologique - Langages de programmation

Une compréhension de base de tout langage de programmation est essentielle pour qu'un utilisateur travaille ou développe des problèmes d'apprentissage automatique. Une liste des langages de programmation préférés pour tous ceux qui souhaitent travailler sur l'apprentissage automatique est donnée ci-dessous -

Python

C'est un langage de programmation interprété de haut niveau, rapide et facile à coder. Python peut suivre des paradigmes de programmation procéduraux ou orientés objet. La présence d'une variété de bibliothèques simplifie la mise en œuvre de procédures compliquées. Dans ce tutoriel, nous coderons en Python et les bibliothèques correspondantes utiles pour la modélisation de séries temporelles seront abordées dans les chapitres à venir.

R

Semblable à Python, R est un langage multi-paradigme interprété, qui prend en charge le calcul statistique et les graphiques. La variété des packages facilite la mise en œuvre de la modélisation d'apprentissage automatique dans R.

Java

Il s'agit d'un langage de programmation orienté objet interprété, largement connu pour sa large gamme de packages disponibles et ses techniques sophistiquées de visualisation de données.

C / C ++

Ce sont des langages compilés et deux des langages de programmation les plus anciens. Ces langages sont souvent préférés pour incorporer des capacités de ML dans les applications déjà existantes car ils vous permettent de personnaliser facilement l'implémentation des algorithmes de ML.

MATLAB

MATrix LABoratory est un langage multi-paradigme qui permet de travailler avec des matrices. Il permet des opérations mathématiques pour des problèmes complexes. Il est principalement utilisé pour les opérations numériques, mais certains packages permettent également la simulation graphique multi-domaine et la conception basée sur un modèle.

Les autres langages de programmation préférés pour les problèmes d'apprentissage automatique incluent JavaScript, LISP, Prolog, SQL, Scala, Julia, SAS, etc.