Uczenie maszynowe zyskało na popularności w ciągu ostatnich kilku lat. Chociaż jest to stara dyscyplina, prawie tak stara jak sama informatyka, dopiero niedawno stała się popularna i powszechna.
Wynika to z dostępności dużych ilości danych i mocy obliczeniowej do celów szkoleniowych. Stała się również lukratywną specjalizacją dla inżynierów oprogramowania, a ten artykuł jest przewodnikiem po językach programowania używanych do uczenia maszynowego.
Spis treści:
Co to jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe to dyscyplina sztucznej inteligencji, w której budujemy maszyny (programy komputerowe), które ustalają reguły dotyczące tworzenia prawidłowych danych wyjściowych na podstawie danych wejściowych.
Kontrastuje to z normalnym programowaniem, w którym wyraźnie mówimy komputerowi, jak wygenerować dane wyjściowe przy każdym wejściu za pomocą zaprojektowanego przez nas algorytmu. Jest to szczególnie przydatne w sytuacjach, gdy nie wiemy wprost, jak wygenerować dane wyjściowe przy danych wejściowych, lub jawne zapisywanie algorytmu jest dla nas niewygodne.
Umiejętności uczenia maszynowego
- Programowanie — uczenie maszynowe obejmuje pisanie kodu w celu tworzenia i uczenia różnych modeli. Dlatego tak ważne jest, aby nauczyć się pisać programy. W tym artykule omówimy, jakich języków programowania do uczenia maszynowego powinieneś się nauczyć.
- Matematyka – Matematyka jest również bardzo zaangażowana w uczenie maszynowe. Stopień zaangażowania matematyki zależy od tego, jak głęboko chcesz zrozumieć uczenie maszynowe. W większości przypadków wystarczy znajomość algebry liniowej, rachunku różniczkowego, prawdopodobieństwa i statystyki.
- Bazy danych – Przydatna jest również wiedza o tym, jak wchodzić w interakcje z bazami danych. W szczególności bazy danych SQL, ponieważ są one najczęściej używane. Wynika to z faktu, że uczenie maszynowe obejmuje wiele danych i musisz wiedzieć, jak efektywnie je wysyłać. Podstawowy SQL powinien wystarczyć.
Najlepsze języki programowania uczenia maszynowego
To jest lista najlepszych języków do nauki dla uczenia maszynowego. Chociaż ta lista nie jest wyczerpująca, sugeruje kilka, które moim zdaniem są najbardziej przydatne w tej dyscyplinie.
Języki niskiego poziomu do uczenia maszynowego
Języki niskiego poziomu w uczeniu maszynowym są ogólnie uważane za trudniejsze do nauczenia się i używania. Oferują one jednak wielką zaletę w postaci szybkości i wydajności.
W uczeniu maszynowym, gdzie proste operacje są wykonywane miliony razy na dużych zbiorach danych, ważna jest szybkość uczenia. Nieco szybsze operacje mogą zadecydować o różnicy między szkoleniem trwającym kilka minut a szkoleniem trwającym godziny, dni lub nawet dłużej. Najpopularniejszymi językami niskiego poziomu są R, C++ i Java.
R
R jest obok Pythona jednym z głównych języków używanych w data science. Jest to język statystyczny z doskonałymi możliwościami wizualizacji. Ze względu na skupienie się na byciu językiem statystycznym łatwiej jest pracować z nim w statystyce niż w językach o bardziej ogólnym przeznaczeniu.
Dzieje się tak, ponieważ zapewnia wbudowane funkcje do typowych zadań, które w innym przypadku wymagałyby pakietów w różnych językach. Na przykład ma wbudowane typy danych dla obiektów, takich jak wektory i macierze.
Oprócz wbudowanych funkcji, R ma pakiety takie jak Lattice, DataExplorer, Caret i Janiot, które można wykorzystać w uczeniu maszynowym. W rezultacie stał się jednym z najlepszych języków programowania do uczenia maszynowego. Jeśli chcesz nauczyć się R, oto jak zacząć.
C++
C++ jest najszybszym językiem programowania na świecie ze względu na to, jak wydajnie jest kompilowany do języka maszynowego. Ze względu na swoją szybkość C++ jest dobrym językiem programowania do uczenia maszynowego.
Posiada bogate wsparcie bibliotek do implementacji funkcji powszechnie potrzebnych w uczeniu maszynowym. Należą do nich SHARK i MLPack. W rzeczywistości najpopularniejsze pakiety Pythona używane do uczenia maszynowego, takie jak PyTorch i Tensorflow, są implementowane z C++ pod maską.
C++ umożliwia usprawnienie wykorzystania zasobów, takich jak pamięć, procesor i operacje GPU. W rezultacie, jeśli jesteś dobry w C++, możesz napisać bardziej wydajne modele i zmniejszyć rozmiar szkolenia.
Jawa
Java jest jednym z najpopularniejszych języków programowania na świecie, który jest używany głównie ze względu na swoją wszechobecność i niezawodność. Jest używany do tworzenia aplikacji korporacyjnych przez niektóre z największych firm technologicznych na świecie.
Java jest idealna do uczenia maszynowego, ponieważ jest szybsza niż inne języki, takie jak Python. Jest używany przez firmy takie jak Netflix i LinkedIn do budowania potoków uczenia maszynowego.
Dobrze integruje się z rozwiązaniami do zarządzania dużymi zbiorami danych, takimi jak Apache Kafka, oraz platformami przetwarzania rozproszonego, takimi jak Apache Spark i Hadoop. Jego biblioteka narzędzi do głębokiego uczenia obejmuje DeepLearning4J, ELKI, JavaML, JSat i Weka. Połączenie szybkości, niezawodności i obszernej biblioteki Javy sprawia, że jest to kolejny dobry język programowania dla uczenia maszynowego.
Języki średniego poziomu
Języki średniego poziomu można postrzegać jako kompromis między językami niskiego i wysokiego poziomu. Starają się uzyskać to, co najlepsze z obu światów, w wyniku czego zapewniają pewną abstrakcję, która upraszcza kod i szybkość, która zapewnia wydajność modeli. Najpopularniejsze języki w tej kategorii to Julia i Lisp.
Julia
Julia to język programowania ogólnego przeznaczenia, często używany do analizy numerycznej i nauk obliczeniowych. Podobnie jak Python, Julia jest pisana dynamicznie, co ułatwia pracę.
W rzeczywistości został zaprojektowany tak, aby był tak łatwy i prosty w użyciu jak Python. Unika jednak problemów z wydajnością Pythona i stara się być tak wydajny, jak język programowania C. Jedną z zalet Julii jest to, że kod wektorowy działa tylko nieznacznie szybciej niż kod zdewektoryzowany. To sprawia, że wektoryzacja kodu jest prawie niepotrzebna.
Julia ma również wiele pakietów do budowania modeli uczenia maszynowego. W chwili pisania tego tekstu Julia miała około 7400 pakietów do implementacji takich rzeczy, jak algebra liniowa, sieci neuronowe, importowanie i odczytywanie danych oraz wizualizacja danych. Z tego powodu Julia została uznana za najlepszy i najbardziej naturalny zamiennik Pythona w uczeniu maszynowym.
Seplenienie
Lisp to szybki język programowania, który istnieje od 1960 roku, co czyni go drugim najstarszym nadal używanym językiem programowania. Najstarszy to Fortran.
Z biegiem czasu Lisp się zmienił i pojawiło się wiele dialektów. Najpopularniejszy nazywa się Common Lisp. Jest wieloparadygmatowy i obsługuje zarówno dynamiczne, jak i mocne pisanie.
Świetnie nadaje się do sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, ponieważ umożliwia tworzenie programów, które dobrze obliczają symbole. Lisp jest elastyczny, umożliwiając kodowanie w dynamicznych i silnych paradygmatach pisania.
Jest również szybki, co skraca czas szkolenia modeli. Ponadto Lisp umożliwia zdefiniowanie własnego podjęzyka do pracy z bardziej złożonymi sytuacjami. Posiada biblioteki takie jak MGL i CLML do wykonywania typowych zadań uczenia maszynowego.
Języki programowania wysokiego poziomu
Pyton
Python jest zdecydowanie najpopularniejszym językiem do uczenia maszynowego. Jest to język ogólnego przeznaczenia, który powstał w 1995 roku. Od tego czasu zyskał na popularności, stając się ogólnie najczęściej używanym językiem programowania.
To nie jest przypadkowe; raczej dlatego, że Python został zaprojektowany tak, aby był elegancki i prosty. Ułatwia to naukę i jest przyjazny dla początkujących, nawet dla osób, które nie mają doświadczenia w programowaniu.
Ze względu na swoją popularność Python ma dużą społeczność i mnóstwo zasobów do nauki. Posiada również biblioteki do uczenia maszynowego, takie jak Tensorflow i PyTorch, obliczenia numeryczne, takie jak NumPy, oraz zarządzanie danymi, takie jak Pandas. Ponieważ Python może współpracować z programami napisanymi w C++ i C, można go rozszerzyć o biblioteki napisane w tych językach, aby przyspieszyć działanie. W ten sposób napisana jest większość bibliotek uczenia maszynowego Pythona. Dzięki temu Twój kod Pythona będzie wydajny.
W rezultacie Python jest najpopularniejszym językiem do uczenia maszynowego i zdecydowanie musisz się go nauczyć.
JavaScript
JavaScript jest jednym z najpopularniejszych języków programowania na świecie. Chociaż zaczął jako język do tworzenia skryptów stron internetowych, od tego czasu stał się wszechstronnym językiem używanym do prawie wszystkiego.
Jego zastosowania obejmują pisanie kodu po stronie serwera, tworzenie aplikacji komputerowych i mobilnych oraz budowanie modeli uczenia maszynowego. Siła JavaScript jako języka uczenia maszynowego polega na jego wszechobecności; oznacza to, że większość urządzeń może uruchamiać kod JavaScript za pomocą samej przeglądarki.
Chociaż większość urządzeń nie ma procesorów graficznych do uruchamiania dużych modeli, nadal korzystne może być trenowanie i używanie mniejszych modeli w przeglądarce. W ten sposób można tworzyć modele, które szkolą się na wrażliwych danych użytkownika bez konieczności wysyłania ich na serwer.
Możesz także użyć JavaScript, aby zaimplementować szybsze prognozy. Dzieje się tak, ponieważ większość aplikacji ML wysyła dane do serwera i zwraca prognozy. W rezultacie szybkość przewidywania jest spowalniana przez opóźnienie połączenia, co może powodować złe wrażenia użytkownika.
Możesz także tworzyć modele, które działają w aplikacjach mobilnych zbudowanych z React Native. Biblioteki uczenia maszynowego wykorzystujące JavaScript obejmują ML5.js, Synaptic i Brain.js.
Niezbędny język do uczenia maszynowego
Chociaż wszystkie te języki są przydatne w uczeniu maszynowym, powiedziałbym, że Python jest koniecznością. Oprócz Pythona możesz nauczyć się innych języków, takich jak Julia lub C++, aby przyspieszyć swój kod, ale większość uczenia maszynowego odbywa się w Pythonie.
Jeśli więc chcesz zostać inżynierem uczenia maszynowego, powinieneś znać przynajmniej Pythona. Oprócz języka Python powinieneś znać również NumPy, bibliotekę Pythona do obliczeń numerycznych.
Przeczytaj także: Książki i kursy do nauki NumPy w miesiąc
Ostatnie słowa
Ze względu na swoją popularność i ekosystem nie sądzę, aby Python miał zniknąć w najbliższym czasie. W rezultacie jest to przydatny język do nauki, jeśli chcesz zostać inżynierem uczenia maszynowego. Jest również łatwiejszy do nauczenia się w porównaniu z innymi językami i przyjazny dla początkujących. Jest to zatem idealny język pierwszy.
Po Pythonie C++ ma sens, ponieważ większość bibliotek Pythona do uczenia maszynowego jest napisana w C++. Umożliwiłoby to pracę na samych bibliotekach i przyspieszenie kodu Pythona poprzez rozszerzenie go w C++. Poza tym możesz wybrać dowolny inny język, taki jak Julia lub R.
Następnie sprawdź języki programowania do wykorzystania w nauce o danych.