Machine Learning har ökat i popularitet under de senaste åren. Även om det är en gammal disciplin, nästan lika gammal som datavetenskapen själv, har den först nyligen blivit populär och vardag.
Detta beror på tillgången på stora mängder data och datorkraft för träning. Det har också blivit en lukrativ specialisering för mjukvaruingenjörer, och den här artikeln är en guide om de programmeringsspråk som används för maskininlärning.
Innehållsförteckning
Vad är maskininlärning?
Machine Learning är disciplinen Artificiell Intelligens där vi bygger maskiner (datorprogram) som härleder regler om hur man producerar rätt utdata givet all input genom att lära av data.
Detta står i kontrast till normal programmering, där vi uttryckligen talar om för datorn hur den ska producera utdata givet vilken input som helst med hjälp av en algoritm vi designat. Detta är särskilt användbart i situationer där vi inte explicit vet hur vi ska producera utdata givna indata, eller det är obekvämt för oss att skriva ner algoritmen explicit.
Färdigheter för maskininlärning
- Programmering – Machine Learning innebär att man skriver kod för att bygga och träna de olika modellerna. Det är därför viktigt att du lär dig att skriva program. Den här artikeln kommer att diskutera vilka programmeringsspråk för maskininlärning du bör lära dig.
- Matematik – Matematik är också mycket involverad i maskininlärning. Hur mycket matematik är involverat beror på hur djupt du vill förstå maskininlärning. För de flesta fall bör kunskap om linjär algebra, kalkyl, sannolikhet och statistik vara tillräcklig.
- Databaser – Det är också användbart att veta hur man interagerar med databaser. I synnerhet SQL-databaser eftersom dessa är de vanligaste. Detta beror på att maskininlärning involverar massor av data, och du måste veta hur du kan fråga dem effektivt. Grundläggande SQL borde räcka.
Bästa maskinlärande programmeringsspråk
Det här är en lista över de bästa språken att lära sig för maskininlärning. Även om den här listan inte är uttömmande, föreslår den de få jag tror är mest användbara i disciplinen.
Lågnivåspråk för maskininlärning
Lågnivåspråk i maskininlärning anses generellt vara svårare att lära sig och använda. Men de erbjuder den stora fördelen med snabbhet och effektivitet.
Inom maskininlärning, där enkla operationer utförs miljontals gånger på stora datamängder, är träningshastigheten viktig. Något snabbare operationer kan vara skillnaden mellan träning på några minuter och träning i timmar, dagar eller till och med längre. De vanligaste lågnivåspråken är R, C++ och Java.
R
R är ett av de viktigaste språken som används inom datavetenskap vid sidan av Python. Det är ett statistiskt språk med utmärkta visualiseringsfunktioner. På grund av dess fokus på att vara ett statistiskt språk är det lättare att arbeta med i statistik än i mer generella språk.
Detta beror på att den tillhandahåller inbyggda funktioner för vanliga uppgifter som annars skulle behöva paket på olika språk. Till exempel har den datatyper för objekt som vektorer och matriser inbyggda.
Utöver de inbyggda funktionerna har R paket som Lattice, DataExplorer, Caret och Janiot som kan användas i maskininlärning. Som ett resultat har det blivit ett av de bästa programmeringsspråken för maskininlärning. Om du vill lära dig R, så här kommer du igång.
C++
C++ är det snabbaste programmeringsspråket i världen på grund av hur effektivt det är kompilerat till maskinspråk. På grund av sin hastighet är C++ ett bra maskinlärande programmeringsspråk.
Den har ett rikt biblioteksstöd för att implementera funktioner som vanligtvis behövs inom maskininlärning. Dessa inkluderar SHARK och MLPack. Faktum är att de mest populära Python-paketen som används för maskininlärning, som PyTorch och Tensorflow, implementeras med C++ under huven.
C++ låter dig effektivisera användningen av resurser som minne, CPU och GPU-operationer. Som ett resultat, om du är bra i C++, kan du skriva mer presterande modeller och minska träningsstorleken.
Java
Java är ett av de mest populära programmeringsspråken i världen som används mest för sin allestädes närvarande och tillförlitlighet. Det används för att bygga företagsapplikationer av några av de största teknikföretagen i världen.
Java är idealiskt för maskininlärning eftersom det är snabbare än andra språk, som Python. Det används av företag som Netflix och LinkedIn för att bygga sina pipelines för maskininlärning.
Den integreras väl i hanteringslösningar för stora data som Apache Kafka och distribuerade datorsystem som Apache Spark och Hadoop. Dess bibliotek med verktyg för djupinlärning inkluderar DeepLearning4J, ELKI, JavaML, JSat och Weka. Javas kombination av hastighet, tillförlitlighet och ett omfattande bibliotek gör det till ett annat bra programmeringsspråk för maskininlärning.
Språk på mellannivå
Språk på mellannivå kan ses som en kompromiss mellan lågnivå- och högnivåspråk. De försöker få det bästa av två världar och, som ett resultat, ger en viss abstraktion som förenklar din kod och hastighet som håller dina modeller presterande. De mest populära språken i denna kategori är Julia och Lisp.
Julia
Julia är ett allmänt programmeringsspråk som ofta används för numerisk analys och beräkningsvetenskap. Liksom Python är Julia dynamiskt typad vilket gör det lättare att arbeta med.
Faktum är att den är designad för att vara lika enkel och enkel att använda som Python. Det undviker dock prestandaproblemen med Python och försöker vara lika prestanda som programmeringsspråket C. En av fördelarna med Julia är att vektoriserad kod bara går något snabbare än devektoriserad kod. Detta gör det nästan onödigt att vektorisera kod.
Julia har också en hel del paket för att bygga maskininlärningsmodeller. I skrivande stund hade Julia cirka 7400 paket för att implementera saker som linjär algebra, neurala nätverk, import och läsning av data och datavisualisering. Av denna anledning har Julia ansetts vara den bästa och mest naturliga ersättningen för Python i maskininlärning.
Läspa
Lisp är ett snabbt programmeringsspråk som har funnits sedan 1960, vilket gör det till det näst äldsta programmeringsspråket som fortfarande används. Den äldsta är Fortran.
Med tiden har Lisp förändrats, och många dialekter har dykt upp. Den vanligaste kallas Common Lisp. Det är multiparadigm och stöder både dynamiskt och starkt skrivande.
Det är bra för AI och maskininlärning speciellt eftersom det gör att du kan skapa program som beräknar med symboler väl. Lisp är flexibel, vilket gör att du kan koda i dynamiska och starka skrivparadigm.
Det är också snabbt, vilket förkortar träningstiden för dina modeller. Dessutom låter Lisp dig definiera ditt eget underspråk för att arbeta med mer komplexa situationer. Den har bibliotek som MGL och CLML för att utföra vanliga maskininlärningsuppgifter.
Programmeringsspråk på hög nivå
Pytonorm
Python är det överlägset mest populära språket för maskininlärning. Det är ett allmänt bruksspråk som startade 1995. Sedan dess har det vuxit i popularitet och blivit det mest använda programmeringsspråket överlag.
Detta är inte av misstag; snarare beror det på att Python designades för att vara elegant och enkel. Detta gör det lätt att lära sig och är nybörjarvänligt, även för personer som inte har någon erfarenhet av programmering.
På grund av sin popularitet har Python en stor community och massor av resurser för lärande. Den har också bibliotek för maskininlärning, såsom Tensorflow och PyTorch, numerisk beräkning, såsom NumPy, och datahantering, såsom Pandas. Eftersom Python kan samverka med program skrivna i C++ och C, kan den utökas med bibliotek skrivna på dessa språk för att göra det snabbare. Det är så de flesta Python-maskininlärningsbibliotek är skrivna. Detta gör att din Python-kod kan fungera.
Som ett resultat är Python det mest populära språket för maskininlärning och ett som du definitivt måste lära dig.
JavaScript
JavaScript är ett av de mest populära programmeringsspråken i världen. Även om det började som ett språk för att skriva webbsidor, har det sedan dess vuxit till ett mångsidigt språk som används för i stort sett vad som helst.
Dess användningsområden inkluderar att skriva kod på serversidan, skapa skrivbords- och mobilapplikationer och bygga maskininlärningsmodeller. Kraften hos JavaScript som ett maskininlärande språk ligger i dess allestädes närvarande; det vill säga, de flesta enheter kan köra JavaScript-kod med bara en webbläsare.
Även om de flesta enheter inte har GPU:er för att köra stora modeller, kan det ändå vara fördelaktigt att träna och använda mindre modeller i webbläsaren. Genom att göra detta kan du bygga modeller som tränar på känslig användardata utan att behöva skicka den till servern.
Du kan också använda JavaScript för att implementera snabbare förutsägelser. Detta beror på att de flesta ML-applikationer skickar data till servern och returnerar förutsägelser. Som ett resultat bromsas hastigheten av förutsägelsen av anslutningens latens, vilket kan skapa en dålig användarupplevelse.
Du kan också skapa modeller som körs inom mobilapplikationer byggda med React Native. Bibliotek för maskininlärning med JavaScript inkluderar ML5.js, Synaptic och Brain.js.
Måste lära sig språk för maskininlärning
Även om alla dessa språk är användbara för maskininlärning, skulle jag säga att Python är ett måste. Förutom Python kan du lära dig andra språk som Julia eller C++ för att snabba upp din kod, men majoriteten av maskininlärning sker i Python.
Så om du vill bli en maskininlärningsingenjör bör du åtminstone kunna Python. Förutom Python-språket bör du också känna till NumPy, ett Python-bibliotek för numerisk beräkning.
Läs också: Böcker och kurser för att lära dig NumPy på en månad
Slutord
På grund av dess popularitet och ekosystem tror jag inte att Python försvinner snart. Som ett resultat är det ett användbart språk att lära sig om du är intresserad av att bli maskininlärningsingenjör. Det är också lättare att lära sig jämfört med andra språk och nybörjarvänligt. Det är därför ett idealiskt förstaspråk.
Efter Python är C++ vettigt, eftersom de flesta Python-bibliotek för maskininlärning är skrivna i C++. Detta skulle göra det möjligt för dig att arbeta som du kan med själva biblioteken och påskynda din Python-kod genom att utöka den i C++. Utöver det kan du välja vilket språk du än väljer, till exempel Julia eller R.
Kolla sedan in programmeringsspråk att använda i Data Science.