GitHub: Los 10 mejores lenguajes de programación para el aprendizaje automático.

            
                                                                             
            
            

Si bien puedes pensar que el aprendizaje automático está reservado para desarrolladores con conocimientos de lenguajes como R y Python, estarías equivocado.

El repositorio de códigos en línea GitHub ha reunido los 10 lenguajes de programación más populares utilizados para el aprendizaje automático alojado en su servicio y, aunque Python encabeza la lista, hay algunas sorpresas.

    
        

El lenguaje de las secuencias de comandos de la Web se convirtió en un oficio para todos. JavaScript encuentra su camino al número tres en la lista, la recién llegada centrada en la ciencia de los datos y su rival en Python, Julia es la número seis, las secuencias de comandos de Shell están agrupadas en el número siete, y el favorito de los datos Scala está en el número 10.

Las clasificaciones se basan en los idiomas principales utilizados en los repositorios de códigos etiquetados como relacionados con el aprendizaje automático, según GitHub .

Es casi seguro que no reflejan qué idiomas se usan más comúnmente para el aprendizaje automático. Una reciente encuesta de Kaggle a científicos de datos identificó a Python como el idioma más popular y R como el idioma que tienen más probabilidades de usar en el trabajo.

VER: Kit de contratación: desarrollador de JavaScript (Tech Pro Research)

Pero si solo conoce JavaScript u otro idioma menos comúnmente asociado con el aprendizaje de máquinas y la necesidad para incursionar en un punto de visión de computadora o procesamiento de lenguaje natural, entonces es bueno saber que al menos es posible.

Estos son los 10 principales idiomas de aprendizaje automático en GitHub, según las cifras del sitio.

1. Python

Repositorios de aprendizaje automático altamente calificados

sci-kit learn : biblioteca popular para la extracción de datos y análisis de datos que implementa una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático.

Aprendizaje automático desde cero : esquemas simples pero implementaciones accesibles de modelos y algoritmos de aprendizaje automático.

ChatterBot : Un motor de diálogo conversacional de aprendizaje automático para crear bots de chat

2. C ++

repositorios de aprendizaje

tensorflow: El marco de aprendizaje automático de Google muy utilizado con API para una amplia variedad de idiomas.

Turi Create : Una biblioteca que simplifica el desarrollo de modelos personalizados de aprendizaje automático para desarrolladores nuevos en el campo.

LightGBM : El marco de mejora de gradiente de Microsoft diseñado para ayudar a aumentar la velocidad y la eficiencia del entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.

3. JavaScript

Repositorios de aprendizaje de máquinas altamente calificados

Flappy Learning : un programa que aprende a jugar al infame juego Flappy Bird.

AI Blocks : Un editor WYSIWYG de arrastrar y soltar que tiene como objetivo permitir que cualquier persona cree modelos de Aprendizaje automático (también requiere la instalación de Python y tensor flow).

ml5.js : Tiene como objetivo hacer que el aprendizaje automático sea utilizado por artistas y estudiantes con ideas no técnicas al ofrecer acceso a algoritmos y modelos de aprendizaje automático en el navegador.

4. Java

Repositorios de aprendizaje de máquinas altamente calificados

Sonrisa : Un sistema rápido y completo para llevar a cabo el aprendizaje automático, NLP, álgebra lineal, gráfico , interpolación y sistema de visualización en Java y Scala.

H20 : Una plataforma en la memoria para el aprendizaje automático distribuido y escalable que funciona en la infraestructura de big data existente, sin restricciones o sobre Hadoop o Spark existente agrupaciones

EasyML : un sistema de propósito general basado en flujo de datos diseñado para facilitar la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático a tareas del mundo real.

5. C #

Repositorios de aprendizaje automático altamente calificados

Agentes de ML : Un plugin de fuente abierta para el motor del juego Unity que permite que los juegos y las simulaciones sirvan como entornos para entrenar agentes inteligentes

ML.NET : Un marco de aprendizaje de código abierto y multiplataforma para .NET.

Accord.NET : Un marco que proporciona métodos de aprendizaje automático, estadísticas, inteligencia artificial, visión artificial y procesamiento de imágenes para .NET.

6. Julia

Repositorios de aprendizaje de máquinas altamente calificados

MachineLearning.jl : Un intento de trabajo en progreso para hacer Los algoritmos comunes de aprendizaje automático escritos en Julia están disponibles a través de una API consistente.

MLKernels.jl : Este paquete proporciona una colección de núcleos comunes de aprendizaje automático y un conjunto de métodos para calcular de manera eficiente los matrices de kernel.

LightML.jl : Ejemplos mínimos y claros de algoritmos de aprendizaje automático implementados en Julia.

7. Shell

Repositorios de aprendizaje de máquina altamente calificados

Dl-machine : Scripts para configurar una GPU para calcular utilizando CUDA con bibliotecas para el aprendizaje profundo .

Ml-notebook : Un Dockerfile para múltiples herramientas de aprendizaje automático, destinado a proporcionar un entorno accesible y reproducible para una variedad de kits de herramientas de aprendizaje automático, con un enfoque en aprendizaje profundo.

D ocker-predictionio : Un contenedor Docker para servicios de aprendizaje de máquina basado en PredictionIO.

8. R

Repositorios de aprendizaje de máquina altamente calificados

ML_for_Hackers {19459005) Código que acompaña al libro .

Benchm-ml : Un punto de referencia mínimo para medir la escalabilidad, la velocidad y la precisión de las implementaciones de fuente abierta comúnmente utilizadas de los algoritmos de aprendizaje automático .

Aprendizaje de máquina en R : El marco proporciona código para métodos supervisados ​​de aprendizaje de máquina como clasificación, regresión y análisis de supervivencia, así como Métodos no supervisados ​​como agrupamiento.

9. TypeScript

Repositorios de aprendizaje automático altamente calificados

Aprendizaje de Windows Aprendizaje de máquina : Windows ML proporciona modelos de aprendizaje de máquina entrenados para los desarrolladores para usar en aplicaciones de Windows creadas con C #, C ++, JavaScript.

machinelearn.js : Proporciona API simples y consistentes para interactuar con los modelos y algoritmos de aprendizaje de la máquina, y enseña a los usuarios cómo los algoritmos de aprendizaje automático trabajo.

Guess.js : Ofrece bibliotecas para simplificar el uso de análisis de datos predictivos para mejorar las experiencias de los usuarios en la web.

10. Scala

Repositorios de aprendizaje de máquinas altamente calificados

aerosolve : Una biblioteca de aprendizaje automático diseñada desde el punto de vista humano simpático.

Microsoft Machine Learning para Apache Spark : Herramientas diseñadas para ser utilizadas con la infraestructura de computación distribuida Apache Spark .

BIDMach : Una CPU y una biblioteca de aprendizaje acelerado por GPU diseñadas con la velocidad en mente.

Véase también


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