W ostatnim czasie uczenie maszynowe zyskało ogromną popularność. Choć jest to dziedzina o korzeniach sięgających początków informatyki, dopiero niedawno stała się tak szeroko rozpoznawalna i stosowana.
Ten wzrost zainteresowania zawdzięczamy przede wszystkim dostępności ogromnych zbiorów danych oraz mocy obliczeniowej, niezbędnych do procesu trenowania modeli. Uczenie maszynowe stało się także atrakcyjną specjalizacją dla inżynierów oprogramowania. Niniejszy artykuł stanowi przewodnik po językach programowania, które są najczęściej wykorzystywane w tej dziedzinie.
Czym jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, która koncentruje się na tworzeniu maszyn, czyli programów komputerowych, które samodzielnie generują reguły pozwalające na uzyskanie poprawnego wyniku na podstawie danych wejściowych.
Różni się to od tradycyjnego programowania, gdzie precyzyjnie definiujemy algorytm, który komputer ma zastosować do danych wejściowych, aby wygenerować oczekiwany wynik. Uczenie maszynowe jest szczególnie przydatne w sytuacjach, gdy nie znamy bezpośredniego sposobu na wygenerowanie wyjścia z danych wejściowych lub gdy tworzenie takiego algorytmu jest zbyt skomplikowane.
Umiejętności niezbędne w uczeniu maszynowym
- Programowanie – Uczenie maszynowe wymaga pisania kodu do tworzenia i trenowania różnorodnych modeli. Dlatego kluczowe jest opanowanie umiejętności programowania. W dalszej części artykułu omówimy, jakie języki programowania warto poznać, aby skutecznie pracować z uczeniem maszynowym.
- Matematyka – Matematyka odgrywa znaczącą rolę w uczeniu maszynowym. Stopień jej zaangażowania zależy od tego, jak głęboko chcemy zrozumieć działanie modeli. W większości przypadków wystarczająca jest wiedza z zakresu algebry liniowej, analizy matematycznej, rachunku prawdopodobieństwa i statystyki.
- Bazy danych – Znajomość baz danych i umiejętność efektywnego interakcji z nimi są również przydatne. Szczególnie istotna jest wiedza o bazach danych SQL, ponieważ są one najczęściej wykorzystywane w tej dziedzinie. Wynika to z faktu, że uczenie maszynowe opiera się na pracy z dużymi zbiorami danych i umiejętność efektywnego przesyłania ich jest kluczowa. Podstawowe umiejętności z zakresu SQL powinny być wystarczające.
Najlepsze języki programowania do uczenia maszynowego
Poniżej znajduje się lista języków, które są szczególnie polecane do nauki w kontekście uczenia maszynowego. Choć nie jest ona wyczerpująca, to obejmuje języki, które uważam za najbardziej wartościowe w tej dziedzinie.
Języki niskiego poziomu w uczeniu maszynowym
Języki niskiego poziomu, choć zazwyczaj trudniejsze do opanowania i stosowania, oferują znaczącą przewagę w postaci szybkości i wydajności.
W uczeniu maszynowym, gdzie proste operacje są wykonywane miliony razy na ogromnych zbiorach danych, szybkość przetwarzania jest kluczowa. Niewielka poprawa szybkości operacji może przesądzić o tym, czy proces trenowania modelu zajmie kilka minut, godzin, dni, a nawet dłużej. Do najpopularniejszych języków niskiego poziomu zaliczamy R, C++ i Javę.
R
R, obok Pythona, jest jednym z najczęściej wykorzystywanych języków w obszarze analizy danych. Jest to język statystyczny o zaawansowanych możliwościach wizualizacji. Jego ukierunkowanie na statystykę sprawia, że praca z danymi statystycznymi jest w nim znacznie prostsza niż w językach o bardziej ogólnym przeznaczeniu.
Dzieje się tak, ponieważ oferuje on wbudowane funkcje dla typowych zadań, które w innych językach wymagałyby instalacji dodatkowych bibliotek. Na przykład, zawiera wbudowane typy danych dla takich obiektów jak wektory i macierze.
Oprócz wbudowanych funkcji, R oferuje pakiety takie jak Lattice, DataExplorer, Caret i Janiot, które można wykorzystać w uczeniu maszynowym. Dzięki temu stał się jednym z najlepszych języków programowania w tej dziedzinie. Jeśli chcesz rozpocząć naukę R, warto zapoznać się z dostępnymi zasobami.
C++
C++ jest uważany za jeden z najszybszych języków programowania, ze względu na jego wydajną kompilację do kodu maszynowego. Ta szybkość sprawia, że C++ jest dobrym wyborem do zastosowań w uczeniu maszynowym.
C++ oferuje szerokie wsparcie bibliotek do implementacji funkcji często wykorzystywanych w uczeniu maszynowym, takich jak SHARK i MLPack. W rzeczywistości, popularne pakiety Pythona do uczenia maszynowego, takie jak PyTorch i Tensorflow, są w dużej mierze zaimplementowane z wykorzystaniem C++.
C++ umożliwia optymalizację wykorzystania zasobów, takich jak pamięć, procesor i operacje GPU. Dlatego, biegłość w C++ pozwala na tworzenie bardziej wydajnych modeli i skrócenie czasu ich trenowania.
Java
Java jest jednym z najpopularniejszych języków programowania na świecie, cenionym za swoją wszechobecność i niezawodność. Jest powszechnie wykorzystywany do tworzenia aplikacji korporacyjnych przez wiele największych firm technologicznych.
Java idealnie nadaje się do zastosowań w uczeniu maszynowym, ponieważ jest szybsza od wielu innych języków, takich jak Python. Jest wykorzystywana przez takie firmy jak Netflix i LinkedIn do budowania systemów uczenia maszynowego.
Java dobrze integruje się z rozwiązaniami do zarządzania dużymi zbiorami danych, takimi jak Apache Kafka, oraz platformami przetwarzania rozproszonego, takimi jak Apache Spark i Hadoop. Biblioteki Java dedykowane uczeniu maszynowemu obejmują DeepLearning4J, ELKI, JavaML, JSat i Weka. Połączenie szybkości, niezawodności i szerokiego wachlarza bibliotek czyni Javę atrakcyjnym językiem do uczenia maszynowego.
Języki średniego poziomu
Języki średniego poziomu stanowią kompromis między językami niskiego i wysokiego poziomu. Starają się łączyć prostotę kodu z szybkością wykonania, oferując abstrakcję kodu i wydajność modeli. Najpopularniejszymi językami w tej kategorii są Julia i Lisp.
Julia
Julia to język programowania ogólnego przeznaczenia, często wykorzystywany w analizie numerycznej i obliczeniach naukowych. Podobnie jak Python, Julia jest językiem dynamicznie typowanym, co ułatwia pracę z nim.
Został zaprojektowany tak, aby był prosty i łatwy w użyciu, podobnie jak Python, ale jednocześnie stara się unikać problemów z wydajnością, które występują w Pythonie i dąży do wydajności porównywalnej z C. Jedną z zalet Julii jest to, że wektoryzacja kodu nie przynosi tak dużej poprawy wydajności jak w innych językach, co sprawia, że nie jest ona tak potrzebna.
Julia oferuje również wiele pakietów do budowy modeli uczenia maszynowego. W chwili pisania tego artykułu, Julia miała około 7400 pakietów do implementacji takich funkcji jak algebra liniowa, sieci neuronowe, importowanie danych i wizualizacja danych. Z tego względu Julia jest uważana za obiecującą alternatywę dla Pythona w uczeniu maszynowym.
Lisp
Lisp to szybki język programowania, którego początki sięgają 1960 roku, co czyni go drugim najstarszym wciąż używanym językiem programowania. (Najstarszym jest Fortran).
Lisp ewoluował przez lata, tworząc wiele dialektów, z których najpopularniejszym jest Common Lisp. Jest to język wieloparadygmatowy, który obsługuje zarówno dynamiczne, jak i silne typowanie.
Lisp jest szczególnie przydatny w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, ponieważ pozwala na tworzenie programów, które dobrze operują na symbolach. Jest elastyczny, umożliwiając programowanie w oparciu o dynamiczne i silne paradygmaty typowania.
Jest również szybki, co skraca czas trenowania modeli. Ponadto, Lisp umożliwia definiowanie własnych podjęzyków w celu bardziej efektywnej pracy ze złożonymi sytuacjami. Posiada biblioteki takie jak MGL i CLML do wykonywania typowych zadań uczenia maszynowego.
Języki programowania wysokiego poziomu
Python
Python jest obecnie najpopularniejszym językiem wykorzystywanym w uczeniu maszynowym. Jest to język ogólnego przeznaczenia, który powstał w 1995 roku. Od tego czasu zyskał ogromną popularność i stał się jednym z najczęściej używanych języków programowania na świecie.
Nie jest to przypadek, a raczej efekt tego, że Python został zaprojektowany tak, aby był prosty i elegancki. Dzięki temu jest łatwy do nauki i przyjazny dla początkujących, nawet tych bez doświadczenia w programowaniu.
Ze względu na swoją popularność, Python ma dużą społeczność i mnóstwo dostępnych zasobów do nauki. Oferuje również rozbudowane biblioteki do uczenia maszynowego, takie jak Tensorflow i PyTorch, obliczeń numerycznych (NumPy) oraz zarządzania danymi (Pandas). Python może współpracować z programami napisanymi w C++ i C, dzięki czemu można go rozszerzać o biblioteki napisane w tych językach, co pozwala na zwiększenie wydajności kodu. W ten sposób zaimplementowana jest większość bibliotek uczenia maszynowego Pythona, dzięki czemu kod jest wydajny.
W konsekwencji, Python jest obecnie najczęściej wybieranym językiem w uczeniu maszynowym i zdecydowanie warto go poznać.
JavaScript
JavaScript jest jednym z najpopularniejszych języków programowania na świecie. Choć początkowo był językiem skryptowym do tworzenia stron internetowych, z czasem stał się wszechstronnym narzędziem wykorzystywanym do wielu celów.
Jego zastosowania obejmują pisanie kodu po stronie serwera, tworzenie aplikacji komputerowych i mobilnych, oraz budowanie modeli uczenia maszynowego. Siła JavaScriptu w uczeniu maszynowym leży w jego wszechobecności – większość urządzeń może uruchamiać kod JavaScript za pomocą przeglądarki.
Choć większość urządzeń nie ma dedykowanych procesorów graficznych do uruchamiania dużych modeli, nadal może być korzystne trenowanie i używanie mniejszych modeli bezpośrednio w przeglądarce. Pozwala to na tworzenie modeli, które trenują się na wrażliwych danych użytkownika bez konieczności ich przesyłania na serwer.
JavaScript umożliwia również szybsze generowanie prognoz. Dzieje się tak dlatego, że większość aplikacji ML wysyła dane do serwera i pobiera z niego wyniki, co spowalnia proces ze względu na opóźnienia w połączeniu.
Możliwe jest również tworzenie modeli, które działają w aplikacjach mobilnych zbudowanych z wykorzystaniem React Native. Biblioteki JavaScriptu dedykowane uczeniu maszynowemu obejmują ML5.js, Synaptic i Brain.js.
Język, który trzeba poznać w uczeniu maszynowym
Chociaż wszystkie wymienione języki mogą być przydatne w uczeniu maszynowym, Python jest zdecydowanie językiem, który trzeba poznać. Oprócz Pythona, można nauczyć się innych języków, takich jak Julia lub C++, aby zwiększyć szybkość obliczeń, ale większość pracy w uczeniu maszynowym odbywa się w Pythonie.
Jeśli więc chcesz zostać inżynierem uczenia maszynowego, powinieneś znać przynajmniej Pythona. Ponadto, konieczna jest znajomość biblioteki NumPy, która jest szeroko wykorzystywana w obliczeniach numerycznych w Pythonie.
Warto również przeczytać artykuły i zapoznać się z kursami poświęconymi nauce biblioteki NumPy.
Podsumowanie
Biorąc pod uwagę jego popularność i rozbudowany ekosystem, nie sądzę, aby Python miał w najbliższym czasie stracić na znaczeniu. W związku z tym jest to bardzo wartościowy język do nauki, jeśli chcesz rozwijać się jako inżynier uczenia maszynowego. Jest łatwy do opanowania, zwłaszcza w porównaniu z innymi językami, i przyjazny dla początkujących. Dlatego jest to idealny język do rozpoczęcia nauki.
Po opanowaniu Pythona, warto rozważyć naukę C++, ponieważ większość bibliotek Pythona do uczenia maszynowego jest napisana w C++. Dzięki temu zyskalibyśmy możliwość pracy z samymi bibliotekami i zwiększenia wydajności kodu Pythona poprzez rozszerzanie go w C++. Następnie możesz wybrać dowolny inny język, taki jak Julia lub R, w zależności od Twoich potrzeb.
Następnie, warto zapoznać się z językami programowania, które są wykorzystywane w analizie danych.
newsblog.pl