یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست

یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که که به طراحی و ساخت مدل‌ها می‌پردازد به این صورت که با دریافت داده‌های ورودی توسط الگوریتم، مدلی ساخته می‌شود که بهترین پاسخ را ارائه می‌دهد و به مرور زمان به صورت خودکار آموزش دیده و عملکرد خود را بهبود می‌بخشد.

در یادگیری ماشین، برای تشخیص الگوها از مدل‌های ریاضی و آماری استفاده می‌شود تا الگوها و روابط موجود در داده‌ها را شناسایی کرده و در پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری از آنها استفاده کند. هدف اصلی یادگیری ماشین، کشف قواعد و الگوهای پنهان در داده‌ها برای پیش‌بینی و تصمیم‌گیری می‌باشد. در واقع، ما به جای برنامه‌نویسی دستورات خاص برای انجام وظایف، به ماشین‌ها اجازه می‌دهیم که با تحلیل داده‌هایی که دریافت کرده‌اند، خودشان به دنبال الگو‌هایی باشند که در حل مشکلات ما موثر هستند.

به عنوان مثال، اگر یک الگوریتم یادگیری ماشین برای تشخیص تصاویر سگ و گربه تولید شود، با فراهم کردن داده‌های ورودی که تصاویر سگ و گربه هستند برای این الگوریتم، مدلی برای تشخیص تصاویر سگ و گربه ساخته می‌شود.

با ساختن مدلی بر اساس داده‌های نمونه، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند کارهایی مانند طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی، کاهش ابعاد، تشخیص ناهنجاری و یادگیری تقویتی را انجام دهند که به داده‌های آموزشی معروف است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین کاربردهای متنوعی دارند به عنوان مثال پزشکی، فیلتر کردن ایمیل، تشخیص گفتار و بینایی، کامپیوتر و روباتیک تعدادی از این کاربردها می‌باشند.

انواع یادگیری ماشین

یادگیری ماشین به دو دسته کلی تقسیم می‌شود:

یادگیری ماشین در بسیاری از برنامه‌ها و صنایع مانند تشخیص چهره، پیش‌بینی قیمت سهام، تشخیص اسپم، پیشنهاد محصولات و خدمات به کاربران و بسیاری موارد دیگر کاربرد دارد.

یادگیری ماشین به دلیل کاربردهای گسترده‌ای که دارد، به عنوان یکی از پرکاربردترین حوزه‌های هوش مصنوعی شناخته شده است.

انواع یادگیری ماشین به طور کلی به سه دسته تقسیم می‌شوند

یادگیری نظارت‌شده

(Supervised Learning) در این نوع یادگیری، الگوریتم با استفاده از داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری شده‌اند و این برچسب‌ها نشان می‌دهند که آن داده مربوط به کدام دسته یا کلاس است، الگوهای مخفی را پیدا می‌کند. سپس با استفاده از این الگوها مدلی ایجاد می‌کند تا بتواند برچسب‌های داده‌های جدیدی که دیده نشده‌اند را پیش‌بینی کند. در واقع هدف این روش ایجاد مدلی است که بتواند برای داده‌های جدید و بدون برچسب، خروجی مناسبی پیش‌بینی کند.

دسته‌بندی تصاویر و پیش‌بینی قیمت خانه و تشخیص چهره نمونه‌هایی از این نوع یادگیری هستند. به عنوان نمونه در مسئله تشخیص سگ و گربه، تصاویر سگ و گربه به همراه برچسب مربوط به هر کدام توسط الگوریتم دریافت می‌شوند و الگوریتم با استفاده از این داده‌ها، مدلی برای تشخیص تصاویر سگ و گربه ساخته می‌سازد.

یادگیری نظارت شده به این معنی است که یک مجموعه داده ورودی با برچسب‌های درست (label) یک الگوریتم یادگیری، به منظور پیش­بینی خروجی برای داده­های جدید استفاده می­شود، برخلاف یادگیری بدون نظارت که در آن برچسب­ها برای داده­های ورودی وجود ندارند.

– الگوریتم­های گرادیان boosting (gradient boosting algorithm)

همه این الگوریتم­ها به منظور پیش­بینی خروجی برای داده­های ورودی استفاده می شوند.

 یادگیری تحت نظارت را می­توان به دو نوع تقسیم کرد: طبقه بندی و رگرسیون.

طبقه‌بندی زمانی است که الگوریتم یاد می‌گیرد داده‌های آزمایشی را به دسته‌های خاص اختصاص دهد، مانند هرزنامه یا غیر هرزنامه، سگ یا گربه، و غیره. برخی از الگوریتم‌های طبقه‌بندی رایج عبارتند از:

– طبقه‌بندی‌کننده‌های خطی(Linear Classifiers)

– نزدیک‌ترین همسایه (K-Nearest Neighbors)

– ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine)

– شبکه های عصبی (Neural Networks)

– درخت تصمیم (Decision Tree)

– جنگل تصادفی (Random Forest)

رگرسیون زمانی است که الگوریتم یاد می­گیرد یک مقدار خروجی پیوسته، مانند قیمت یک خانه یا دمای یک شهر را پیش بینی کند. برخی از الگوریتم­های رگرسیون رایج عبارتند از:

– رگرسیون خطی (Linear Regression)

– رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)

– رگرسیون چند جمله ای(Polynomial Regression)

یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)

در این نوع یادگیری، الگوریتم با استفاده از داده‌های بدون برچسب کار می‌کند. هدف این روش کشف الگوها، خوشه‌بندی و ساختار موجود در داده‌ها بدون هیچ گونه راهنمایی یا مدیریت از سمت انسان است. به عبارت دیگر، در یادگیری بدون نظارت، الگوریتم به صورت خودکار و بدون دخالت انسان، ساختارها و الگوهای مخفی در داده‌ها را پیدا می‌کند و در نتیجه آن، مدل مناسبی برای داده‌ها ایجاد می‌کند.

این روش معمولاً برای خوشه‌بندی (Clustering)  و کاهش ابعاد داده‌ها (Dimensionality Reduction)  به کار می‌رود. به عنوان نمونه در یک مسئله خوشه‌بندی، الگوریتم بدون داشتن اطلاعات در مورد داده‌ها، تلاش می‌کند داده‌ها را به دسته‌هایی تقسیم کند که داده‌های هر دسته شبیه یکدیگر باشند.

مدل‌های یادگیری بدون نظارت به چند روش انجام می‌شوند که 2 مورد آن خوشه‌بندی و کاهش بعد می‌باشد.

1. خوشه‌بندی (Clustering) : در این روش، مدل سعی می‌کند داده‌ها را بر اساس شباهت‌ها یا تفاوت های موجود در آن‌ها گروه‌بندی کند. چند الگوریتم‌ مختلف خوشه‌بندی k-means، ترکیب گوسی (Gaussian Mixture Model)  و DBSCAN می‌باشند.
2. کاهش بعد (Dimensionality Reduction) : در این روش، مدل سعی می‌کند تعداد ویژگی‌های موجود در داده‌ها را کاهش دهد تا بتواند اطلاعات مهم را استخراج کند. این روش باعث می‌شود پیچیدگی مدل کاهش یافته و از بیش‌برازش (Overfitting) جلوگیری می‌کند و زمانی به کار می‌رود که تعداد ویژگی­ها در یک مجموعه داده بسیار زیاد باشد. تجزیه مولفه‌های اصلی (Principal Component Analysis – PCA)  و تجزیه مولفه‌های مستقل (Independent Component Analysis – ICA)  از جمله روش‌هایی هستند که در این زمینه وجود دارند.

برخی از الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت می‌توانند به صورت ترکیبی با یادگیری نظارت‌شده استفاده شوند، مانند یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning) که از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب بهره می‌برد.

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

در یادگیری تقویتی، یک عامل سعی می‌کند با محیط در تعامل باشد و اقداماتی در آن محیط انجام می‌دهد تا راه‌حلی پیدا کند و به بهترین نتیجه در محیط تعاملی برسد. در این روش، عامل با تشویق و تنبیه‌‌هایی که در نتیجه اقداماتش بوجود می‌آیند، روش‌های رسیدن به هدف را یاد می‌گیرد. به عبارت دیگر، در یادگیری تقویتی، الگوریتم با تجربه و آزمایش در محیط تعاملی، راه‌حلی برای انجام بهترین عمل در وضعیت ممکن پیدا می­کند. از این نوع یادگیری برای کنترل ربات‌ها و بازی‌های رایانه‌ای و … استفاده می‌شود. در کل، هدف اصلی یادگیری تقویتی، یادگیری بهترین راه حل برای رسیدن به هدف مورد نظر است.

بر اساس نوع پاداش‌ها، می‌توان یادگیری تقویتی را به چند دسته تقسیم کرد که چند نمونه را برای شما شرح می‌دهیم.

1. پاداش‌های مستمر ( Continuous Rewards) : در این روش، عامل در طول تعامل با محیط به طور مستمر پاداش‌ دریافت می‌کند. این پاداش‌ها می‌توانند مثبت یا منفی باشند که باعث می‌شود به مرور زمان رفتار مناسب را یاد بگیرد. مثالی از این نوع پاداش‌ها می‌تواند بازی‌هایی باشد که عامل باید سریع به هدف برسد و در طول مسیر پاداش‌های کوچک دریافت کند.
2. پاداش‌های تاخیری (Delayed Rewards) : در این روش، عامل پس از اینکه اقداماتی را انجام داد با تأخیر پاداش دریافت می‌کند. این نوع پاداش‌ها به عامل کمک می‌کند تا رفتارهایی را یاد بگیرد که در طولانی مدت منجر به دریافت پاداش می‌شوند. مثالی از این نوع پاداش‌ها می‌تواند در بازی شطرنج باشد که عامل باید تعدادی حرکت را انجام دهد تا پاداش دریافت کند.
3. پاداش‌های نادر (Sparse Rewards) : در این روش، پاداش‌ها به ندرت و در فاصله زمانی طولانی به عامل داده می‌شوند. این نوع پاداش‌ها باعث سخت‌تر شدن یادگیری می‌شوند، به این دلیل که عامل باید از بین تعداد زیادی از اقدامات بی‌پاداش رفتارهای مناسب را کشف کند. یک نمونه از این نوع پاداش‌ها مسئله جستجوی گنج می‌باشد که عامل باید محیط‌های مختلف را جستجو کند تا به یک پاداش بزرگ برسد.

برای پیشگیری از مشکلات ناشی از پاداش‌های تاخیری یا نادر، از روش‌های Hindsight Experience Replay (HER) و جستجوی مونت کارلو (Monte Carlo Tree Search)  استفاده می‌شود که به عامل کمک می‌کنند تا در این شرایط بهتر یاد بگیرد.

         4.یادگیری تقویتی با پاداش شرطی ( Conditional Reward Reinforcement Learning) : در این روش، پاداشی که به عامل داده می‌شود، بر اساس شرایط خاصی است که در محیط وجود دارد. به عنوان نمونه، بازی تعقیب و گریز را در نظر بگیرید، پاداش به عامل در این بازی بر اساس فاصله او از دشمن و موانع موجود در مسیر او تعیین می‌شود. برای مثال اگر مانع دوم را رد کند یک پاداش دریافت می‌کند.

هر یک از این روش‌ها مزایا و معایب خاص خود را دارند و باید با توجه به نیاز و مسئله‌ای که قرار است حل شود، یکی از روشها را انتخاب کرد.

کاربردهای یادگیری ماشین

یادگیری ماشین در بسیاری از صنایع و کاربردهای عملی از جمله خودروهای بدون راننده، تشخیص چهره، توصیه‌دهنده‌های هوشمند و تشخیص بیماری‌ها استفاده می‌شود. این فناوری به سرعت در حال گسترش است و از آن در پژوهش‌های علمی و توسعه محصولات جدید استفاده می‌شود. علاوه بر این یادگیری ماشین یکی از پرکاربردترین فناوری‌های هوش مصنوعی است. در زیر به چند مثال از کاربردهای یادگیری ماشین پرداخته شده است:

• پردازش زبان طبیعی: در این حوزه یادگیری ماشین به منظور تشخیص و ترجمه متون به زبان‌های مختلف همچنین تولید محتوا برای سیستم‌های متنی مورد استفاده قرار گیرد. چند نمونه ار کاربردهای پردازش زبان طبیعی: ترجمه آنلاین، تحلیل احساسات متن و تشخیص خبر جعلی می‌باشد.
• خدمات ابری: یادگیری ماشین می‌تواند به بهبود عملکرد خدمات ابری کمک کند. به عنوان مثال، برای پیش‌بینی ترافیک شبکه‌های ابری، بهبود عملکرد شبکه‌های ابری و … از یادگیری ماشین استفاده می‌شود.
• رباتیک: یادگیری ماشین برای بهبود عملکرد ربات‌ها نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد. یکی از این موارد آموزش ربات‌ها برای انجام عملیات خاص و همچنین تشخیص و شناسایی محیط و اجسام موجود در آن می‌باشد.
• فناوری های خودران: از الگوریتم­های یادگیری ماشین برای وسایل نقلیه خودران به منظور رانندگی ایمن و کارآمد استفاده می‌شود در نتیجه منجر به بهبود این خودروها می‌شود. یادگیری ماشین در خودروهای هوشمند و خودران، برای تشخیص علائم و حالت جاده، تشخیص فاصله از خودروهای دیگر، شناسایی نقاط کور و تعیین مسیر بهینه برای رانندگی استفاده می‌شود. تسلا و Waymo از یادگیری ماشینی برای کنترل خودروهای خودران خود استفاده می‌کنند.
• بهبود سیستم‌های توصیه‌گر: یادگیری ماشین می‌تواند عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر را با ارائه پیشنهادات مرتبط به کاربران مشتریان بر اساس ترجیحات و رفتار آنها، بهبود ببخشد. به عنوان مثال، آمازون و نتفلیکس از یادگیری ماشینی برای توصیه محصولات و محتوای سرگرمی مانند فیلم و موسیقی به کاربران خود استفاده می کنند
• تشخیص تصویر: از الگوریتم های یادگیری ماشینی می توان برای شناسایی تصویر اشیا، افراد، مکان­ها و تصاویر دیجیتالی استفاده کرد. برای مثال، فیس‌بوک از تشخیص تصویر برای ارائه پیشنهادهای برچسب‌گذاری خودکار تصاویر دوستان استفاده می‌کند. در این زمینه، یادگیری ماشین به تصاویر کمک می‌کند تا تصاویر تشخیص داده شوند و تحلیل شوند، مانند تشخیص چهره، تشخیص اشیاء و تشخیص علائم بیماری در تصاویر پزشکی، تشخیص علایم بیماری‌های پوستی
• تشخیص گفتار:با استفاده از الگوریتم­های یادگیری ماشین می­توان دستورالعمل­های صوتی را به متن تبدیل کرد. دستیار Google، سیری، کورتانا و الکسا نمونه‌هایی برنامه‌هایی هستند که از یادگیری ماشینی برای اجرای دستورالعمل‌های صوتی استفاده می‌کنند. یادگیری ماشین در تشخیص گفتار باعث می‌شود تا دستگاه‌ها بتوانند صدای انسان را تشخیص داده و دستورات صوتی را اجرا کنند.
• پیش­بینی: از الگوریتم­های یادگیری ماشینی می­توان برای ارائه داده­های فوری در مورد ترافیک، آلودگی هوا، مدیریت زباله و مصرف انرژی استفاده کرد. Google Maps از این الگوریتم برای پیش‌بینی شرایط ترافیکی و پیشنهاد بهترین مسیرها استفاده می‌کند.
• بازاریابی: یادگیری ماشین همچنین به شرکت‌ها کمک می‌کند تا مشتریان هدف را شناسایی کرده تا برنامه‌های بازاریابی و تبلیغاتی متناسب با آنها را اجرا کنند.
• مالی: یادگیری ماشین در تحلیل بورس و سایر بازارهای مالی مورد به کار می‌رود. به این صورت که به تحلیل داده‌های مالی، شناسایی تقلب و مدیریت ریسک می‌پردازد.
• امنیت: از یادگیری ماشین در حوزه امنیت نیز استفاده می‌شود. شناسایی نفوذها، تشخیص تقلب و مقابله با بدافزارها نمونه‌هایی از این کاربردها می‌باشند.
• پزشکی: از الگوریتم های یادگیری ماشین برای تشخیص بیماری­ها، پیش‌بینی بروز بیماری‌ها و نظارت بر وضعیت سلامت بر اساس تصاویر و داده های پزشکی استفاده می‌شود. به عنوان مثال پیش‌بینی بیماری‌های قلبی، تشخیص آسیب‌های مغزی و… از مواردی است که با الگوریتم یادگیری ماشین انجام می‌شود. IBM Watson نیز در تشخیص سرطان و ارائه گزینه‌های درمانی با استفاده از یادگیری ماشین به پزشکان کمک می‌کند.

یادگیری ماشین در بسیاری از حوزه‌های دیگر همچون علوم زیستی، انرژی، محیط زیست، آموزش و … کاربرد دارد.

فرآیندهای یادگیری ماشین

فرآیندهای یادگیری ماشینی مراحلی هستند که یک تیم علم داده برای ایجاد و ارائه یک مدل یادگیری ماشین طی می‌کند. این مراحل با توجه به نوع و پیچیدگی مشکل، داده های موجود و ابزارها و تکنیک های مورد استفاده می تواند متفاوت باشد. با این حال، یک فرآیند کلی یادگیری ماشین را می توان به صورت زیر خلاصه کرد:

1- پیش‌پردازش داده‌ها: در این مرحله داده‌هایی که از منابع مختلف مانند پایگاه های داده، فایل ها، حسگرها یا مخازن آنلاین جمع آوری شده مورد بررسی قرار می‌گیرد و به صورت متناظر با هدف پروژه پردازش می‌شوند. این پردازش ممکن است شامل حذف نویز، موارد پرت، تکراری، یا مقادیر از دست رفته، رمزگذاری متغیرهای طبقه­بندی، مقیاس­بندی یا عادی­سازی متغیرهای عددی و تبدیل داده‌ها به فرمتی که برای مدل یادگیری ماشین مناسب است. برای مثال، در پردازش تصاویر، ابعاد تصویر تنظیم می‌شود یا در پردازش متن، کلمات با استفاده از روش‌هایی مانند حذف کلمات تکراری، تبدیل به حروف کوچک‌ و حذف کاراکترهای غیر ضروری پردازش می‌شوند.

2- انتخاب مدل: در این مرحله، مدل یادگیری ماشینی که برای پروژه مناسب‌تر است را انتخاب می‌کنیم. به عنوان مثال، در مسائل پیش‌بینی، مدل‌هایی مانند رگرسیون و شبکه‌های عصبی به‌خوبی عمل می‌کنند، در حالی که در مسائل تشخیص تصویر، مدل‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنالی بهترین عملکرد را دارند.

3- آموزش مدل: در این مرحله، الگوریتم یادگیری ماشین انتخاب شده بر روی داده‌های آموزشی برای آموزش مدل اعمال می کند. الگوریتم می تواند تحت نظارت یا بدون نظارت، طبقه بندی یا رگرسیون خطی یا غیرخطی و غیره باشد. در این مرحله پارامترهای مدل به گونه‌ای تنظیم می‌شوند که در پیش‌بینی داده‌های جدید دقیق عمل کند. همچنین، در این مرحله به منظور جلوگیری از overfitting و underfitting، از روش‌هایی مانند استفاده از داده‌های ارزیابی و اعتبارسنجی استفاده می‌شود.

4-تست مدل : بعد از اینکه مدل آموزش داده شد، می‌توان آن را بر روی داده‌های تست اعمال کرد و دقت عملکرد مدل را ارزیابی کرد. در صورتی که دقت مدل در پیش‌بینی داده‌های تست بالا باشد، می‌توان آن را برای پیش‌بینی‌های جدید و استفاده در برنامه‌های واقعی استفاده کرد. اما در صورتی که دقت مدل پایین باشد، تیم می تواند به مراحل قبلی بازگردد و مدل را با تغییر پارامترهای مدل و یا افزایش حجم داده‌های آموزش، بهبود بخشد.

5-استقرار مدل: این مرحله نهایی است که تیم مدل را به مرحله تولید می فرستد و آن را در دسترس کاربران نهایی قرار می دهد.  تیم همچنین  این امکان را دارد که مدل را بر اساس بازخورد و داده‌های جدید در صورت نیاز به روز رسانی کند.

در کل، فرآیندهای یادگیری ماشین برای حل مسائل مختلف استفاده می‌شوند و هر مسئله ممکن است نیاز به مدل و پیش‌پردازش داده‌های خاص خود داشته باشد. اما به‌طور کلی، این فرآیندها به درک بهتر از داده‌ها و ایجاد مدل‌هایی با دقت بالا برای پیش‌بینی داده‌های جدید کمک می‌کنند.

بهترین زبانهای برنامه‌نویسی یادگیری ماشین

یادگیری ماشین یک حوزه چند رشته‌ای است که نیازمند استفاده از زبانهای برنامه‌نویسی مختلف است. در ادامه به چند مورد از بهترین زبانهای برنامه‌نویسی برای یادگیری ماشین اشاره می‌کنم:

• پایتون (Python) : پایتون به عنوان یکی از پر استفاده‌ترین زبان­های برنامه‌نویسی در یادگیری ماشین شناخته می‌شود که دارای کتابخانه های قدرتمندی است. این زبان دارای ساختار ساده است و به طور گسترده برای پردازش زبان طبیعی و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می­شود. کتابخانه‌های مورد استفاده این زبان برای یادگیری ماشین TensorFlow، Keras، PyTorch و Scikit-learn می‌باشند.
• جاوا (Java) : جاوا یک زبان سطح بالا و شی­گرا است که به عنوان یکی از پر استفاده‌ترین زبانهای برنامه‌نویسی در دنیاست. این زبان بر روی چندین پلتفرم اجرا می­شود و در حال حاضر به عنوان یکی از زبان­های برنامه‌نویسی برای یادگیری ماشین نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد. در این زبان، کتابخانه‌هایی مانند Deeplearning4j مورد استفاده قرار می‌گیرند. زبان جاوا برای فریمورک Apache Spark، که یک کتابخانه منبع باز محبوب برای پردازش داده­های بزرگ و یادگیری ماشینی است به کار می‌رود.
• R : این زبان برنامه‌نویسی برای تحلیل داده‌های آماری و یادگیری ماشین مناسب است. این زبان از کتابخانه‌هایی مانند caret، ggplot2 و dplyr استفاده می‌کند که بسیار محبوب است. همچنین این زبان در میان دانشمندان و محققان داده نیز از محبوبیت زیادی برخوردار است.
• سی پلاس‌پلاس (C++) : سی پلاس‌پلاس به عنوان یکی از قدرتمندترین زبانهای برنامه‌نویسی، در حوزه یادگیری ماشین نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد. این زبان سطح پایین به دلیل سرعت بالا و کنترل بالای مدیریت حافظه، در زمینه پردازش داده‌های بزرگ و محاسبات شبکه‌های عصبی بسیار به کار می‌رود. این زبان برای پیاده­سازی الگوریتم­ها و فریمورک­های یادگیری ماشین، مانند TensorFlow، PyTorch، و MXNet استفاده می­شود.
• جاوا اسکریپت (JavaScript): جاوا اسکریپت یک زبان برنامه­نویسی است که بر روی مرورگرهای وب اجرا می­شود. این زبان به دلیل پشتیبانی از کتابخانه‌هایی مانند js و Brain.js در حوزه یادگیری ماشین از محبوبیت بالایی برخوردار است. این زبان به دلیل وجود ابزارهایی مانند Node.js و React Native قابلیت استفاده در برنامه‌های وب و موبایل را دارد. یادگیری این زبان آسان است و دارای یک جامعه بزرگ است.

این زبان­ها برخی از رایج‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای یادگیری ماشین هستند، اما زبان‌های دیگری مانند جولیا، اسکالا، روبی، اکتاو، MATLAB و SAS وجود دارند که می‌توانید از آنها نیز استفاده کنید. همه‌ی این زبان‌ها برای یادگیری ماشین مورد استفاده هستند و بهترین زبان برنامه‌نویسی برای هر پروژه به عوامل متعددی مانند نوع پروژه، نیازهای داده‌ای، میزان داده‌ها و سطح توانایی برنامه‌نویس بستگی دارد. بنابراین، برای انتخاب بهترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری ماشین،باید همه موارد را در نظر بگیرید.