Machine Learning er steget i popularitet i løbet af de sidste par år. Selvom det er en gammel disciplin, næsten lige så gammel som datalogi selv, er den først for nylig blevet populær og almindelig.
Dette skyldes tilgængeligheden af store mængder data og computerkraft til træning. Det er også blevet en lukrativ specialisering for softwareingeniører, og denne artikel er en guide til de programmeringssprog, der bruges til maskinlæring.
Indholdsfortegnelse
Hvad er Machine Learning?
Machine Learning er disciplinen kunstig intelligens, hvor vi bygger maskiner (computerprogrammer), der udleder regler for, hvordan man producerer det korrekte output givet ethvert input ved at lære af data.
Dette står i kontrast til normal programmering, hvor vi eksplicit fortæller computeren, hvordan den skal producere output givet ethvert input ved hjælp af en algoritme, vi har designet. Dette er især nyttigt i situationer, hvor vi ikke eksplicit ved, hvordan vi producerer output givet input, eller det er ubelejligt for os at nedskrive algoritmen eksplicit.
Færdigheder til maskinlæring
- Programmering – Machine Learning involverer at skrive kode for at bygge og træne de forskellige modeller. Det er derfor vigtigt, at du lærer at skrive programmer. Denne artikel vil diskutere, hvilke programmeringssprog til maskinlæring du bør lære.
- Matematik – Matematik er også meget involveret i Machine Learning. Hvor meget matematik er involveret afhænger af, hvor dybt du ønsker at forstå maskinlæring. I de fleste tilfælde burde kendskab til lineær algebra, calculus, sandsynlighed og statistik være tilstrækkelig.
- Databaser – Det er også nyttigt at vide, hvordan man interagerer med databaser. Især SQL-databaser, da disse er de mest brugte. Dette skyldes, at maskinlæring involverer masser af data, og du skal vide, hvordan du forespørger effektivt. Grundlæggende SQL burde være nok.
Bedste maskinlæringsprogrammeringssprog
Dette er en liste over de bedste sprog at lære til maskinlæring. Selvom denne liste ikke er udtømmende, antyder den de få, jeg synes er mest nyttige i disciplinen.
Sprog på lavt niveau til maskinlæring
Sprog på lavt niveau i Machine Learning anses generelt for at være sværere at lære og bruge. De tilbyder dog den store fordel ved hurtighed og effektivitet.
I Machine Learning, hvor simple operationer udføres millioner af gange på store datasæt, er træningshastighed vigtig. Lidt hurtigere operationer kan være forskellen mellem træning på få minutter og træning på timer, dage eller endda længere. De mest almindelige sprog på lavt niveau er R, C++ og Java.
R
R er et af de vigtigste sprog, der bruges i datavidenskab sammen med Python. Det er et statistisk sprog med fremragende visualiseringsfunktioner. På grund af dets fokus på at være et statistisk sprog, er det lettere at arbejde med i statistik end i mere generelle sprog.
Dette skyldes, at det giver indbyggede funktioner til almindelige opgaver, der ellers ville have brug for pakker på forskellige sprog. For eksempel har den datatyper for objekter som vektorer og matricer indbygget.
Udover de indbyggede funktioner har R pakker som Lattice, DataExplorer, Caret og Janiot, der kan bruges i maskinlæring. Som et resultat er det blevet et af de bedste programmeringssprog til maskinlæring. Hvis du vil lære R, så kommer du i gang her.
C++
C++ er det hurtigste programmeringssprog i verden på grund af hvor effektivt det er kompileret til maskinsprog. På grund af sin hastighed er C++ et godt maskinlærende programmeringssprog.
Det har rig biblioteksunderstøttelse til at implementere funktioner, der almindeligvis er nødvendige i maskinlæring. Disse omfatter SHARK og MLPack. Faktisk er de mest populære Python-pakker, der bruges til maskinlæring, såsom PyTorch og Tensorflow, implementeret med C++ under motorhjelmen.
C++ giver dig mulighed for at strømline brugen af ressourcer såsom hukommelse, CPU og GPU-operationer. Som et resultat, hvis du er god i C++, kan du skrive mere effektive modeller og reducere træningsstørrelsen.
Java
Java er et af de mest populære programmeringssprog i verden, der bruges mest for dets allestedsnærværende og pålidelighed. Det bruges til at bygge virksomhedsapplikationer af nogle af de største teknologivirksomheder i verden.
Java er ideel til maskinlæring, fordi det er hurtigere end andre sprog, såsom Python. Det bruges af virksomheder som Netflix og LinkedIn til at bygge deres maskinlæringspipelines.
Det integreres godt i big data management løsninger såsom Apache Kafka og distribuerede computing rammer såsom Apache Spark og Hadoop. Dets bibliotek af værktøjer til dyb læring inkluderer DeepLearning4J, ELKI, JavaML, JSat og Weka. Javas kombination af hastighed, pålidelighed og et omfattende bibliotek gør det til endnu et godt programmeringssprog til Machine Learning.
Sprog på mellemniveau
Sprog på mellemniveau kan ses som et kompromis mellem sprog på lavt niveau og højt niveau. De forsøger at få det bedste fra begge verdener og giver som et resultat noget abstraktion, der forenkler din kode og hastighed, der holder dine modeller performante. De mest populære sprog i denne kategori er Julia og Lisp.
Julia
Julia er et alment programmeringssprog, der ofte bruges til numerisk analyse og beregningsvidenskab. Ligesom Python er Julia dynamisk skrevet, hvilket gør det lettere at arbejde med.
Faktisk er den designet til at være lige så nem og enkel at bruge som Python. Det undgår dog ydelsesproblemerne i Python og forsøger at være lige så performant som C-programmeringssproget. En af fordelene ved Julia er, at vektoriseret kode kun kører lidt hurtigere end devektoriseret kode. Dette gør det næsten unødvendigt at vektorisere kode.
Julia har også en masse pakker til at bygge maskinlæringsmodeller. I skrivende stund havde Julia omkring 7400 pakker til implementering af ting som Lineær Algebra, Neurale netværk, import og læsning af data og datavisualisering. Af denne grund er Julia blevet betragtet som den bedste og mest naturlige erstatning for Python i Machine Learning.
Lisp
Lisp er et hurtigt programmeringssprog, der har eksisteret siden 1960, hvilket gør det til det næstældste programmeringssprog, der stadig er i brug. Den ældste er Fortran.
Med tiden har Lisp ændret sig, og der er dukket en masse dialekter op. Den mest almindelige kaldes almindelig Lisp. Det er multiparadigme og understøtter både dynamisk og stærk skrivning.
Det er fantastisk til AI og maskinlæring, specielt fordi det giver dig mulighed for at oprette programmer, der beregner med symboler godt. Lisp er fleksibel, så du kan kode i dynamiske og stærke skriveparadigmer.
Den er også hurtig og forkorter dermed træningstiden for dine modeller. Derudover giver Lisp dig mulighed for at definere dit eget undersprog til at arbejde med mere komplekse situationer. Det har biblioteker som MGL og CLML til at udføre almindelige maskinlæringsopgaver.
Programmeringssprog på højt niveau
Python
Python er langt det mest populære sprog til maskinlæring. Det er et almindeligt sprog, der startede i 1995. Siden da er det vokset i popularitet og er blevet det mest brugte programmeringssprog generelt.
Dette er ikke tilfældigt; snarere er det fordi Python er designet til at være elegant og enkelt. Dette gør det nemt at lære og begyndervenligt, selv for folk, der ikke har nogen erfaring med programmering.
På grund af sin popularitet har Python et stort fællesskab og masser af ressourcer til læring. Det har også biblioteker til maskinlæring, såsom Tensorflow og PyTorch, numerisk databehandling, såsom NumPy, og datastyring, såsom Pandas. Fordi Python kan interface med programmer skrevet i C++ og C, kan det udvides med biblioteker skrevet på disse sprog for at gøre det hurtigere. Sådan er de fleste Python maskinlæringsbiblioteker skrevet. Dette tillader din Python-kode at være performant.
Som et resultat er Python det mest populære sprog til maskinlæring og et, som du helt sikkert skal lære.
JavaScript
JavaScript er et af de mest populære programmeringssprog i verden. Mens det startede som et sprog til scripting af websider, er det siden vokset til et alsidigt sprog, der bruges til stort set alt.
Dets anvendelser omfatter skrivning af server-side-kode, oprettelse af desktop- og mobilapplikationer og opbygning af maskinlæringsmodeller. Kraften ved JavaScript som maskinlærende sprog ligger i dets allestedsnærværende; det vil sige, at de fleste enheder er i stand til at køre JavaScript-kode med kun en browser.
Selvom de fleste enheder ikke har GPU’erne til at køre store modeller, kan det stadig være en fordel at træne og bruge mindre modeller i browseren. Ved at gøre dette kan du bygge modeller, der træner på følsomme brugerdata uden at skulle sende dem til serveren.
Du kan også bruge JavaScript til at implementere hurtigere forudsigelser. Dette skyldes, at de fleste ML-applikationer sender data til serveren og returnerer forudsigelser. Som følge heraf sænkes forudsigelsens hastighed af forbindelsens latens, hvilket kan skabe en dårlig brugeroplevelse.
Du kan også oprette modeller, der kører i mobilapplikationer bygget med React Native. Biblioteker for maskinlæring, der bruger JavaScript, omfatter ML5.js, Synaptic og Brain.js.
Skal lære sprog til maskinlæring
Selvom alle disse sprog er nyttige til maskinlæring, vil jeg sige, at Python er et must-have. Ud over Python kan du lære andre sprog som Julia eller C++ for at fremskynde din kode, men størstedelen af maskinlæring foregår i Python.
Så hvis du vil blive Machine Learning Engineer, bør du i det mindste kende Python. Ud over Python-sproget bør du også kende NumPy, et Python-bibliotek til numerisk databehandling.
Læs også: Bøger og kurser til at lære NumPy på en måned
Afsluttende ord
På grund af dets popularitet og økosystem, tror jeg ikke, at Python forsvinder med det første. Som følge heraf er det et nyttigt sprog at lære, hvis du er interesseret i at blive maskinlæringsingeniør. Det er også lettere at lære sammenlignet med andre sprog og begyndervenligt. Det er derfor et ideelt modersmål.
Efter Python giver C++ mening, da de fleste Python-biblioteker til maskinlæring er skrevet i C++. Dette ville gøre dig i stand til at arbejde som du kan på selve bibliotekerne og fremskynde din Python-kode ved at udvide den i C++. Ud over det kan du vælge et hvilket som helst andet sprog, du vælger, såsom Julia eller R.
Tjek derefter programmeringssprog til brug i Data Science.