Машинното обучение набра популярност през последните няколко години. Въпреки че е стара дисциплина, почти толкова стара, колкото самата компютърна наука, тя едва наскоро стана популярна и обичайна.
Това се дължи на наличието на големи количества данни и изчислителна мощност за обучение. Освен това се превърна в доходоносна специализация за софтуерните инженери и тази статия е ръководство за езиците за програмиране, използвани за машинно обучение.
Съдържание
Какво е машинно обучение?
Машинното обучение е дисциплината на изкуствения интелект, при която изграждаме машини (компютърни програми), които извеждат правила за това как да произведем правилния изход при всеки вход чрез учене от данни.
Това контрастира с нормалното програмиране, при което ние изрично казваме на компютъра как да произведе изхода при всеки вход, използвайки алгоритъм, който сме разработили. Това е особено полезно в ситуации, в които не знаем изрично как да произведем изхода, дадени входове, или за нас е неудобно да запишем алгоритъма изрично.
Умения за машинно обучение
- Програмиране – Машинното обучение включва писане на код за изграждане и обучение на различните модели. Следователно е важно да се научите да пишете програми. Тази статия ще обсъди кои езици за програмиране за машинно обучение трябва да научите.
- Математика – Математиката също участва много в машинното обучение. Колко математика е включена зависи от това колко дълбоко искате да разберете машинното обучение. В повечето случаи трябва да са достатъчни познания по линейна алгебра, смятане, вероятности и статистика.
- Бази данни – Също така е полезно да знаете как да взаимодействате с бази данни. По-специално SQL бази данни, тъй като те са най-често използваните. Това е така, защото машинното обучение включва много данни и трябва да знаете как да ги изпращате ефективно. Основният SQL трябва да е достатъчен.
Най-добрите програмни езици за машинно обучение
Това е списък с най-добрите езици за учене за машинно обучение. Въпреки че този списък не е изчерпателен, той предлага няколкото, които смятам за най-полезни в дисциплината.
Езици на ниско ниво за машинно обучение
Езиците на ниско ниво в машинното обучение обикновено се считат за по-трудни за изучаване и използване. Те обаче предлагат голямото предимство на бързина и ефективност.
В машинното обучение, където простите операции се изпълняват милиони пъти върху големи масиви от данни, скоростта на обучение е важна. Малко по-бързите операции могат да бъдат разликата между обучение за няколко минути и обучение за часове, дни или дори по-дълго. Най-често срещаните езици на ниско ниво са R, C++ и Java.
Р
R е един от основните езици, използвани в науката за данни заедно с Python. Това е статистически език с отлични функции за визуализация. Поради фокуса си върху това, че е статистически език, с него се работи по-лесно в статистиката, отколкото в езиците с по-общо предназначение.
Това е така, защото предоставя вградени функции за общи задачи, които иначе биха се нуждаели от пакети на различни езици. Например, има вградени типове данни за обекти като вектори и матрици.
В допълнение към вградените функции, R има пакети като Lattice, DataExplorer, Caret и Janiot, които могат да се използват в машинно обучение. В резултат на това той се превърна в един от най-добрите езици за програмиране за машинно обучение. Ако искате да научите R, ето как да започнете.
C++
C++ е най-бързият език за програмиране в света поради това колко ефективно се компилира в машинен език. Поради скоростта си C++ е добър език за програмиране с машинно обучение.
Има богата библиотечна поддръжка за прилагане на функции, които обикновено са необходими в машинното обучение. Те включват SHARK и MLPack. Всъщност най-популярните Python пакети, използвани за машинно обучение, като PyTorch и Tensorflow, са внедрени с C++ под капака.
C++ ви позволява да рационализирате използването на ресурси като памет, CPU и GPU операции. В резултат на това, ако сте добри в C++, можете да пишете по-производителни модели и да намалите размера на обучението.
Java
Java е един от най-популярните езици за програмиране в света, който се използва най-вече заради своята повсеместност и надеждност. Използва се за изграждане на корпоративни приложения от някои от най-големите технологични компании в света.
Java е идеален за машинно обучение, защото е по-бърз от други езици, като Python. Използва се от компании като Netflix и LinkedIn за изграждане на техните канали за машинно обучение.
Той се интегрира добре в решения за управление на големи данни като Apache Kafka и рамки за разпределени изчисления като Apache Spark и Hadoop. Неговата библиотека от инструменти за дълбоко обучение включва DeepLearning4J, ELKI, JavaML, JSat и Weka. Комбинацията от скорост, надеждност и обширна библиотека на Java го прави друг добър език за програмиране за машинно обучение.
Езици на средно ниво
Езиците от средно ниво могат да се разглеждат като компромис между езиците от ниско и високо ниво. Те се опитват да извлекат най-доброто от двата свята и в резултат на това предоставят някаква абстракция, която опростява вашия код и скорост, която поддържа производителността на вашите модели. Най-популярните езици в тази категория са Julia и Lisp.
Джулия
Julia е език за програмиране с общо предназначение, често използван за числен анализ и компютърни науки. Подобно на Python, Julia се въвежда динамично, което улеснява работата с него.
Всъщност той е проектиран да бъде лесен и лесен за използване като Python. Той обаче избягва проблемите с производителността на Python и се опитва да бъде толкова производителен, колкото езика за програмиране C. Едно от предимствата на Julia е, че векторизираният код работи само малко по-бързо от девекторизирания код. Това прави почти ненужно векторизирането на кода.
Джулия също има много пакети за изграждане на модели за машинно обучение. Към момента на писане Джулия имаше около 7400 пакета за внедряване на неща като линейна алгебра, невронни мрежи, импортиране и четене на данни и визуализация на данни. Поради тази причина Julia се смята за най-добрият и естествен заместител на Python в машинното обучение.
Lisp
Lisp е бърз език за програмиране, който съществува от 1960 г., което го прави вторият най-стар език за програмиране, който все още се използва. Най-старият е Fortran.
С течение на времето Lisp се промени и се появиха много диалекти. Най-често срещаният се нарича Common Lisp. Той е многопарадигмен и поддържа както динамично, така и силно въвеждане.
Той е страхотен специално за AI и машинно обучение, защото ви позволява да създавате програми, които изчисляват добре със символи. Lisp е гъвкав, което ви позволява да кодирате в динамични и силни парадигми за въвеждане.
Освен това е бърз, като по този начин съкращава времето за обучение на вашите модели. В допълнение, Lisp ви позволява да дефинирате свой собствен подезик, за да работите с по-сложни ситуации. Има библиотеки като MGL и CLML за изпълнение на общи задачи за машинно обучение.
Езици за програмиране на високо ниво
Python
Python е най-популярният език за машинно обучение. Това е език с общо предназначение, който започна през 1995 г. Оттогава популярността му нарасна, превръщайки се в най-използвания език за програмиране като цяло.
Това не е случайно; по-скоро това е така, защото Python е проектиран да бъде елегантен и прост. Това го прави лесен за научаване и удобен за начинаещи, дори и за хора, които нямат опит в програмирането.
Поради популярността си, Python има голяма общност и много ресурси за обучение. Освен това има библиотеки за машинно обучение, като Tensorflow и PyTorch, числени изчисления, като NumPy, и управление на данни, като Pandas. Тъй като Python може да взаимодейства с програми, написани на C++ и C, той може да се разшири от библиотеки, написани на тези езици, за да стане по-бърз. Ето как са написани повечето библиотеки за машинно обучение на Python. Това позволява вашият код на Python да бъде ефективен.
В резултат на това Python е най-популярният език за машинно обучение и този, който определено трябва да научите.
JavaScript
JavaScript е един от най-популярните езици за програмиране в света. Въпреки че започна като език за скриптове на уеб страници, оттогава се превърна в многофункционален език, използван за почти всичко.
Употребите му включват писане на сървърен код, създаване на настолни и мобилни приложения и изграждане на модели за машинно обучение. Силата на JavaScript като език за машинно обучение се крие в неговата повсеместност; повечето устройства могат да изпълняват JavaScript код само с браузър.
Въпреки че повечето устройства нямат графични процесори за работа с големи модели, все пак може да е полезно да обучавате и използвате по-малки модели в браузъра. Това ви позволява да изграждате модели, които се обучават върху чувствителни потребителски данни, без да е необходимо да ги изпращате до сървъра.
Можете също да използвате JavaScript, за да реализирате по-бързи прогнози. Това е така, защото повечето ML приложения изпращат данни към сървъра и връщат прогнози. В резултат на това скоростта на прогнозата се забавя от латентността на връзката, което може да създаде лошо потребителско изживяване.
Можете също така да създавате модели, които се изпълняват в рамките на мобилни приложения, създадени с React Native. Библиотеките за машинно обучение с помощта на JavaScript включват ML5.js, Synaptic и Brain.js.
Задължителен език за машинно обучение
Въпреки че всички тези езици са полезни за машинно обучение, бих казал, че Python е задължителен. В допълнение към Python можете да научите други езици като Julia или C++, за да ускорите кода си, но по-голямата част от машинното обучение се извършва в Python.
Така че, ако искате да станете инженер по машинно обучение, трябва поне да знаете Python. В допълнение към езика Python, трябва да знаете и NumPy, библиотека на Python за числени изчисления.
Прочетете също: Книги и курсове за изучаване на NumPy за един месец
Заключителни думи
Поради своята популярност и екосистема, не мисля, че Python ще изчезне скоро. В резултат на това е полезен език за учене, ако се интересувате да станете инженер по машинно обучение. Освен това е по-лесен за научаване в сравнение с други езици и удобен за начинаещи. Следователно той е идеален първи език.
След Python C++ има смисъл, тъй като повечето библиотеки на Python за машинно обучение са написани на C++. Това би ви позволило да работите както можете върху самите библиотеки и да ускорите кода на Python, като го разширите в C++. Освен това можете да изберете всеки друг език по ваш избор, като Julia или R.
След това разгледайте езиците за програмиране, които да използвате в Data Science.