Maskininlärning: En Översikt över Använda Programmeringsspråk
Intresset för maskininlärning har exploderat de senaste åren. Trots att det är ett fält med rötter lika djupa som själva datavetenskapen, har det bara nyligen blivit allmänt populärt och en integrerad del av vardagen.
Denna utveckling drivs av tillgången till stora datamängder och den kraftfulla datorkapacitet som krävs för att träna algoritmerna. Maskininlärning har också blivit ett lukrativt område för mjukvaruutvecklare. Denna artikel ger en översikt över de mest använda programmeringsspråken inom detta område.
Vad är Maskininlärning?
Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens som fokuserar på att skapa maskiner (datorprogram) som lär sig att generera korrekta utdata baserat på givna indata genom att analysera data. Det vill säga att programmen själva utvecklar regler och mönster istället för att få dem givna på förhand.
Detta skiljer sig från traditionell programmering, där vi uttryckligen instruerar datorn hur den ska hantera olika indata för att skapa önskat utdata genom en designad algoritm. Maskininlärning är särskilt användbar i situationer där det är svårt eller opraktiskt att definiera algoritmerna explicit.
Viktiga Färdigheter för Maskininlärning
- Programmering: Maskininlärning kräver kodning för att bygga och träna olika modeller. Därför är det nödvändigt att kunna programmera. Vi kommer senare i artikeln att diskutera de bästa programmeringsspråken för ändamålet.
- Matematik: Matematiken spelar en stor roll inom maskininlärning. Djupet av matematik som krävs beror på din ambition att förstå området. För de flesta sammanhang är kunskap om linjär algebra, kalkyl, sannolikhet och statistik tillräcklig.
- Databaser: Kunskap om databaser är också värdefullt, särskilt SQL-databaser, eftersom de är de vanligaste. Maskininlärning involverar stora mängder data, och du behöver veta hur man hämtar information effektivt. Grundläggande SQL-kunskaper räcker ofta.
De Bästa Programmeringsspråken för Maskininlärning
Här är en lista över de bästa språken att lära sig för maskininlärning. Listan är inte uttömmande, men den täcker de språk som jag anser vara mest relevanta och användbara.
Lågnivåspråk för Maskininlärning
Lågnivåspråk anses generellt vara svårare att lära sig och använda, men de erbjuder betydande fördelar när det gäller hastighet och effektivitet. Inom maskininlärning, där enkla operationer utförs miljontals gånger på stora datamängder, är träningstid en kritisk faktor. Snabbare operationer kan göra skillnaden mellan träning som tar minuter kontra timmar, dagar eller ännu längre. Några av de mest använda lågnivåspråken är R, C++ och Java.
R
R är ett av de mest framträdande språken inom datavetenskap, jämsides med Python. Det är särskilt anpassat för statistiska analyser och erbjuder utmärkta visualiseringsfunktioner. Med sitt fokus på statistik är R ofta enklare att använda för statistiska uppgifter än mer allmänna språk.
Detta beror på att R har inbyggda funktioner för vanliga statistiska uppgifter, som annars skulle kräva extra paket i andra språk. Exempelvis har R inbyggda datatyper för vektorer och matriser. Utöver detta finns paket som Lattice, DataExplorer, Caret och Janiot som kan användas för maskininlärning. Om du är intresserad av att börja med R, finns det många resurser tillgängliga här.
C++
C++ är ett av världens snabbaste programmeringsspråk på grund av dess effektiva kompilering till maskinkod. Dess hastighet gör C++ till ett värdefullt alternativ för maskininlärningsapplikationer.
Det finns ett rikt biblioteksstöd för maskininlärningsfunktioner, inklusive SHARK och MLPack. De populära Python-biblioteken PyTorch och Tensorflow implementeras till stor del med C++ under huven.
C++ ger dig full kontroll över resurser som minne, CPU och GPU. Genom att behärska C++ kan du optimera dina modeller för bättre prestanda och snabbare träning.
Java
Java är ett av de mest använda och pålitliga programmeringsspråken i världen, ofta använt för storskaliga företagsapplikationer. Många av de största teknikföretagen använder Java för sina system.
Java är väl lämpat för maskininlärning eftersom det är snabbare än vissa andra språk, som Python. Företag som Netflix och LinkedIn använder Java för sina maskininlärningsprocesser.
Java integreras väl med lösningar för hantering av stora datamängder som Apache Kafka och distribuerade datorsystem som Apache Spark och Hadoop. Det finns även bibliotek för djupinlärning som DeepLearning4J, ELKI, JavaML, JSat och Weka. Kombinationen av hastighet, pålitlighet och ett brett biblioteksstöd gör Java till ett attraktivt alternativ för maskininlärning.
Mellannivåspråk
Mellannivåspråk balanserar fördelarna med låg- och högnivåspråk. De erbjuder en viss abstraktion som förenklar kodningen, samtidigt som de bibehåller prestanda. Populära exempel i denna kategori är Julia och Lisp.
Julia
Julia är ett allmänt programmeringsspråk som ofta används för numerisk analys och beräkningsvetenskap. Det är dynamiskt typat, vilket gör det relativt lätt att använda, likt Python.
Julia är designat för att vara lika enkelt och användarvänligt som Python, samtidigt som det undviker prestandaproblemen. Det strävar efter att matcha C:s prestanda. En av Julias fördelar är att vektoriserad kod endast ger en liten hastighetsförbättring jämfört med icke-vektoriserad kod, vilket gör det ofta onödigt att optimera koden.
Julia har ett brett utbud av paket för att bygga maskininlärningsmodeller. I nuläget finns det cirka 7400 paket tillgängliga för linjär algebra, neurala nätverk, dataimport, och visualisering. Julia anses av många vara ett mycket lovande alternativ till Python för maskininlärning.
Lisp
Lisp är ett snabbt programmeringsspråk som har funnits sedan 1960, vilket gör det till det näst äldsta språket i bruk (Fortran är det äldsta).
Lisp har utvecklats genom åren, med flera dialekter. Common Lisp är den mest använda. Lisp är ett multiparadigmatiskt språk som stödjer både dynamisk och stark typning.
Lisp är särskilt lämpat för AI och maskininlärning tack vare dess förmåga att hantera symboler effektivt. Det är ett flexibelt språk som låter dig koda i dynamiska och starka skrivparadigm. Lisp är också snabbt, vilket bidrar till snabbare träning av modeller. Det ger dig också möjligheten att definiera ditt eget underspråk för mer komplexa situationer. Bibliotek som MGL och CLML är tillgängliga för vanliga maskininlärningsuppgifter.
Högnivåspråk
Python
Python är det ojämförligt mest populära språket för maskininlärning. Det är ett allmänt språk som introducerades 1995. Sedan dess har det vuxit enormt och är numera det mest använda programmeringsspråket i världen.
Denna popularitet är inte slumpmässig. Python är designat för att vara elegant och enkelt att lära sig, även för personer utan tidigare erfarenhet av programmering.
Den breda användningen av Python har resulterat i en stor community och massvis med utbildningsresurser. Det finns dessutom kraftfulla bibliotek för maskininlärning som Tensorflow och PyTorch, för numeriska beräkningar som NumPy, och för datahantering som Pandas. Python kan integreras med program skrivna i C++ och C, vilket gör det möjligt att använda prestandaoptimerade bibliotek skrivna i dessa språk. De flesta Python-maskininlärningsbibliotek bygger på just detta, och gör att Python-koden kan köras snabbare.
Python är utan tvekan det viktigaste språket för maskininlärning idag, och ett språk som du definitivt bör lära dig.
JavaScript
JavaScript är ett annat av världens mest populära programmeringsspråk. Ursprungligen skapat för att utveckla interaktiva webbsidor, har det nu blivit ett mångsidigt språk som används för en mängd olika uppgifter.
Användningsområden för JavaScript inkluderar server-side utveckling, skapande av desktop- och mobilapplikationer, och även maskininlärningsmodeller. Fördelen med JavaScript är att det fungerar på de flesta enheter med bara en webbläsare.
Även om de flesta enheter inte har GPU:er för att hantera stora modeller, är det användbart att kunna träna och använda mindre modeller direkt i webbläsaren. Detta möjliggör hantering av känslig användardata direkt på enheten utan att skicka den till en server.
JavaScript kan även användas för att göra snabbare prediktioner. Många maskininlärningsapplikationer skickar data till en server för prediktioner, men detta kan ge upphov till latens, vilket försämrar användarupplevelsen. JavaScript möjliggör implementering av modeller direkt i applikationer. JavaScript-bibliotek för maskininlärning inkluderar ML5.js, Synaptic och Brain.js.
Språk du Måste Lära Dig för Maskininlärning
Även om alla dessa språk kan vara användbara, skulle jag starkt rekommendera att Python är ett måste. Utöver Python kan du med fördel lära dig andra språk som Julia eller C++ för att öka hastigheten på koden, men det mesta inom maskininlärning sker i Python.
Om du vill arbeta som maskininlärningsingenjör bör du åtminstone ha goda kunskaper i Python. Utöver språket är det också bra att vara bekant med NumPy, ett Python-bibliotek för numeriska beräkningar.
Läs även: Böcker och kurser för att lära dig NumPy på en månad
Slutord
Python är väldigt populärt och har ett stort ekosystem, vilket jag inte tror kommer att förändras inom den närmsta tiden. Det är därför ett mycket bra språk att lära sig om du är intresserad av maskininlärning. Språket är relativt lätt att lära sig och är därför nybörjarvänligt. Det gör det till ett utmärkt första språk.
Efter Python är C++ ett bra val, eftersom många Python-bibliotek för maskininlärning är skrivna i C++. Detta gör det möjligt för dig att jobba med biblioteken på djupet, och att snabba upp din Python-kod. Därefter kan du välja vilket språk som du föredrar, som till exempel Julia eller R.
Utforska även programmeringsspråk som används inom data science.