في السنوات الأخيرة أصبحنا نسمع كثيرًا عن مصطلح جديد، وهو “تعلم الآلة” أو “التعلم الآلي”، الذي يندرج تحت تقنيات الذكاء الاصطناعي، ولكن متى ذُكر هذا المصطلح أول مرة؟
في عام 1959، ذكر آرثر صامويل كلمة “تعلم الآلة” للتحقيق في تطوير الخوارزميات التي يمكن استخدامها للتنبؤ بالبيانات عن طريق “قهر” تعليمات البرمجة الثابتة تمامًا للاستقرار على التوقعات والخيارات المستندة إلى البيانات. واليوم يُستخدم التعلم الآلي في العديد من أعمال الحوسبة حيث لا يكون استخدام البرمجة اللامحدودة وخوارزميات التصميم عمليًا مثل اكتشاف خرق البيانات الذي لا يمكن اكتشافه بالطرق التقليدية.
وخلال العامين الماضيين، زاد الطلب المتزايد على الخبراء في التعلم الآلي الذي يتقنون لغات البرمجة التي يمكن استخدامها في التعلم الآلي. وقد نشر مستودع الترميز المملوك لشركة مايكروسوفت، “جيت هب” GitHub، مجموعة من لغات البرمجة المعروفة والمستخدمة للتعلم الآلي. وفي حين تستمر لغة “بايثون” Python في احتلال المركز الأول في هذا المجال، فهناك المزيد من اللغات التي يمكن تعلمها للدخول في مجال التعلم الآلي.
“بايثون” Python
يُعرف عن لغة بايثون بأنها شاملة يمكن استخدامها بشكل جيد للغاية لأغراض مختلفة. وفي مجال التعلم الآلي، تحتوي لغة البرمجة هذه على مكتبات مثل numpy و scipy، التي تمكّن حاسبك الشخصي من تعلم الجبر الخطي وطرق النواة للتعلم الآلي. وأثناء التعامل مع خوارزميات التعلم الآلي، تُستخدم هذه اللغة بشكل كبير حيث إنها تحتوي على بنية بسيطة. إنها أفضل لغة برمجة للهواة.
R Programming
تم إنتاج لغة البرمجة هذه في مختبر Bell كنموذج متقدم من لغة S. ومن أجل إعطاء القدرة على التكيف في تقديم النماذج الإحصائية، تم دمج لغة R مع الفحص المعجمي. إن بعض حزم “جنو” GNU في لغة R تجعلها لغة مدهشة للغاية للتعلم الآلي. ويمكن للمرء أن يستخدم لغة R لإنشاء خوارزميات قيّمة وتصور إحصائي بسيط لتلك الخوارزميات عن طريق استخدام استوديو R. لقد أدركت الصناعة في وقت متأخر أهمية لغة R مع أنها كانت الاتجاه السائد لدى المتخصصين العلميين منذ فترة طويلة.
“جافا سكربت” JavaScript
في الوقت الراهن يستخدم معظم مطوري الويب، الجدد أو السابقين، لغة جافا سكريبت، فقد كانت هذه اللغة لفترة طويلة مقيدة في تطوير الويب، ولكن في هذه المرحلة، ومع Tensorflow.js، وهي مكتبة مفتوحة المصدر لنظام جوجل للتعلم الآلي، أصبح بالإمكان استخدام اللغة في التعلم الآلي.
“سي” C
تُستخدم هذه اللغة لخوارزميات تعلم الآلة بسبب سرعتها العالية في تنفيذ الشفرة. ويمكن أن يساعد الاستخدام العملي للغة “سي بلس بلس” C++ في استخدام هذه اللغة لبناء خوارزميات التعلم الآلي. هذا ومن بين اللغات التي تدعمها مكتبة التعلم الآلي المفتوحة المصدر من جوجل، Tensorflow، لغة C.
“سي شارب” C#
ترتبط علوم البيانات ارتباطًا وثيقًا بالتعلم الآلي. وإن كنت من مؤسسة .NET و C#، فقد تود استخدام C# للتعلم الآلي.
“جافا” Java
تعد لغة “جافا” لغة البرمجة الأكثر استخدامًا حول العالم، لذا فإنها من أفضل خيارات في مجال التعلم الآلي. وفي هذه اللغة، إلى جانب لغة “سكالا” Scala، يُعد إطار “جرين” Grin” شاملًا لاستكمال التعلم الآلي، والبرمجة اللغوية العصبية، والجبر الخطي، وإطار التصور المرئي. كما يعد H20 نظامًا مفتوح المصدر للتعلم الآلي يتصف بأنه سريع ومتكامل لتطبيقات أكثر ذكاءً مثل التعلم العميق، وتعزيز التدرج، والنمذجة الخطية المعممة، والشبكة المرنة.
“شل” Shell
تشترك لغة “شل” مع بايثون بأنهما بسيطتان جدًا، ولكنها ليست بقوتها. ومع ذلك، وبسبب بساطتها، تعد من بين أفضل الخيارات حيث يجد الهواة أنه من السهل استخدام هذه اللغة.
“جوليا” Julia
تجمع لغة “جوليا” بين سرعة “سي بلس بلس” وجافا والوظائف من مختلف اللغات المعروفة مثل بايثون، و R، وماتلاب” Matlab، و “ساس” SAS، و “ستاتا” Stata.
“سكالا” Scala
تحظى لغة “سكالا” بشعبية كبيرة في مجال “البيانات الكبيرة”، وتفوق سرعتها سرعة لغة بايثون بأضعاف، إذ تُستخدم Java Virtual Machine في وقت التشغيل.
“تايب سكريبت” TypeScript
يُعرف عن TypeScript بأنها لغة برمجة محددة يمكنها تحسين تجربة التطوير بشكل جذري من خلال إعطاء اختبارات نوع المستوى التجميعي. وتوفر منصة تعلم الآلة التابعة لمايكروسوفت Windows Machine Learning نماذج تعلم آلية مدربة للمطورين لاستخدامها في تطبيقات ويندوز التي تم إنشاؤها باستخدام C# و C++ و JavaScript.
