За последние несколько лет популярность машинного обучения резко возросла. Хотя это старая дисциплина, почти такая же стара, как и сама информатика, она лишь недавно стала популярной и общепринятой.
Это связано с наличием больших объемов данных и вычислительных мощностей для обучения. Это также стало прибыльной специализацией для разработчиков программного обеспечения, и эта статья представляет собой руководство по языкам программирования, используемым для машинного обучения.
Оглавление
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это дисциплина искусственного интеллекта, в которой мы создаем машины (компьютерные программы), которые выводят правила о том, как производить правильный вывод с учетом любого ввода, изучая данные.
Это контрастирует с обычным программированием, где мы явно указываем компьютеру, как производить вывод при любом вводе, используя разработанный нами алгоритм. Это особенно полезно в ситуациях, когда мы явно не знаем, как произвести выходные данные с учетом входных данных, или нам неудобно явно записывать алгоритм.
Навыки машинного обучения
- Программирование. Машинное обучение включает в себя написание кода для создания и обучения различных моделей. Поэтому важно, чтобы вы научились писать программы. В этой статье мы обсудим, какие языки программирования для машинного обучения вам следует изучить.
- Математика. Математика также очень тесно связана с машинным обучением. Сколько математики задействовано, зависит от того, насколько глубоко вы хотите понять машинное обучение. В большинстве случаев достаточно знаний линейной алгебры, исчисления, вероятности и статистики.
- Базы данных. Также полезно знать, как взаимодействовать с базами данных. В частности, базы данных SQL, поскольку они используются чаще всего. Это связано с тем, что машинное обучение требует большого количества данных, и вам нужно знать, как эффективно запрашивать их. Базового SQL должно быть достаточно.
Лучшие языки программирования для машинного обучения
Это список лучших языков для машинного обучения. Хотя этот список не является исчерпывающим, он предлагает те немногие, которые я считаю наиболее полезными в данной дисциплине.
Языки низкого уровня для машинного обучения
Языки низкого уровня в машинном обучении обычно считаются более сложными для изучения и использования. Тем не менее, они предлагают большое преимущество скорости и эффективности.
В машинном обучении, где простые операции выполняются миллионы раз на больших наборах данных, важна скорость обучения. Немного более быстрые операции могут быть разницей между обучением за несколько минут и обучением в часах, днях или даже дольше. Наиболее распространенными низкоуровневыми языками являются R, C++ и Java.
р
R — один из основных языков, используемых в науке о данных наряду с Python. Это статистический язык с отличными возможностями визуализации. Из-за того, что он нацелен на то, чтобы быть статистическим языком, с ним легче работать в статистике, чем с языками более общего назначения.
Это связано с тем, что он предоставляет встроенные функции для общих задач, для которых в противном случае потребовались бы пакеты на разных языках. Например, он имеет встроенные типы данных для таких объектов, как векторы и матрицы.
Помимо встроенных функций, в R есть такие пакеты, как Lattice, DataExplorer, Caret и Janiot, которые можно использовать в машинном обучении. В результате он стал одним из лучших языков программирования для машинного обучения. Если вы хотите изучить R, вот как начать.
С++
C++ — самый быстрый язык программирования в мире из-за того, насколько эффективно он компилируется в машинный язык. Благодаря своей скорости C++ является хорошим языком программирования для машинного обучения.
Он имеет богатую библиотечную поддержку для реализации функций, обычно необходимых в машинном обучении. К ним относятся SHARK и MLPack. Фактически, самые популярные пакеты Python, используемые для машинного обучения, такие как PyTorch и Tensorflow, реализованы на C++ под капотом.
C++ позволяет упростить использование таких ресурсов, как память, ЦП и операции графического процессора. В результате, если вы хорошо разбираетесь в C++, вы можете написать более производительные модели и уменьшить объем обучения.
Джава
Java — один из самых популярных языков программирования в мире, который используется в основном из-за его повсеместного распространения и надежности. Он используется для создания корпоративных приложений некоторыми из крупнейших технологических компаний мира.
Java идеально подходит для машинного обучения, потому что он быстрее других языков, таких как Python. Он используется такими компаниями, как Netflix и LinkedIn, для создания конвейеров машинного обучения.
Он хорошо интегрируется с решениями для управления большими данными, такими как Apache Kafka, и средами распределенных вычислений, такими как Apache Spark и Hadoop. Его библиотека инструментов для глубокого обучения включает DeepLearning4J, ELKI, JavaML, JSat и Weka. Сочетание скорости, надежности и обширной библиотеки Java делает его еще одним хорошим языком программирования для машинного обучения.
Языки среднего уровня
Языки среднего уровня можно рассматривать как компромисс между языками низкого и высокого уровня. Они пытаются получить лучшее из обоих миров и в результате обеспечивают некоторую абстракцию, которая упрощает ваш код и скорость, поддерживающую производительность ваших моделей. Самыми популярными языками в этой категории являются Julia и Lisp.
Юлия
Julia — это язык программирования общего назначения, часто используемый для численного анализа и вычислительной науки. Как и Python, Julia динамически типизируется, что упрощает работу с ним.
Фактически, он разработан так, чтобы его было так же легко и просто использовать, как Python. Тем не менее, он позволяет избежать проблем с производительностью Python и пытается быть таким же производительным, как язык программирования C. Одним из преимуществ Julia является то, что векторизованный код работает лишь немного быстрее, чем девекторизованный код. Это делает почти ненужным векторизацию кода.
Также у Джулии много пакетов для построения моделей машинного обучения. На момент написания у Джулии было около 7400 пакетов для реализации таких вещей, как линейная алгебра, нейронные сети, импорт и чтение данных, а также визуализация данных. По этой причине Julia считается лучшей и наиболее естественной заменой Python в машинном обучении.
Лисп
Lisp — это быстрый язык программирования, существующий с 1960 года, что делает его вторым старейшим языком программирования, который все еще используется. Самый старый из них — Фортран.
Со временем Лисп изменился, появилось много диалектов. Самый распространенный из них называется Common Lisp. Это мультипарадигма и поддерживает как динамическую, так и строгую типизацию.
Он отлично подходит для искусственного интеллекта и машинного обучения, поскольку позволяет создавать программы, которые хорошо вычисляют символы. Lisp является гибким, позволяя вам кодировать в динамической и строгой парадигме типизации.
Это также быстро, что сокращает время обучения ваших моделей. Кроме того, Лисп позволяет вам определить собственный подъязык для работы с более сложными ситуациями. Он имеет такие библиотеки, как MGL и CLML, для выполнения общих задач машинного обучения.
Языки программирования высокого уровня
Питон
Python на сегодняшний день является самым популярным языком для машинного обучения. Это язык общего назначения, который был запущен в 1995 году. С тех пор его популярность выросла, став наиболее используемым языком программирования в целом.
Это не случайно; скорее, это потому, что Python был разработан, чтобы быть элегантным и простым. Это делает его легким в освоении и удобным для начинающих даже для людей, не имеющих опыта программирования.
Из-за своей популярности Python имеет большое сообщество и множество ресурсов для обучения. У него также есть библиотеки для машинного обучения, такие как Tensorflow и PyTorch, числовых вычислений, таких как NumPy, и управления данными, таких как Pandas. Поскольку Python может взаимодействовать с программами, написанными на C++ и C, он расширяется библиотеками, написанными на этих языках, чтобы сделать его быстрее. Именно так написано большинство библиотек машинного обучения Python. Это позволяет вашему коду Python быть производительным.
В результате Python — самый популярный язык для машинного обучения, который вы обязательно должны выучить.
JavaScript
JavaScript — один из самых популярных языков программирования в мире. Хотя он начинался как язык сценариев веб-страниц, с тех пор он превратился в универсальный язык, используемый практически для всего.
Его использование включает в себя написание кода на стороне сервера, создание настольных и мобильных приложений и построение моделей машинного обучения. Сила JavaScript как языка машинного обучения заключается в его повсеместном распространении; то есть большинство устройств могут запускать код JavaScript только с помощью браузера.
Хотя на большинстве устройств нет графических процессоров для запуска больших моделей, все же может быть полезно обучать и использовать более мелкие модели в браузере. Это позволяет создавать модели, которые обучаются на конфиденциальных пользовательских данных без необходимости отправлять их на сервер.
Вы также можете использовать JavaScript для реализации более быстрых прогнозов. Это связано с тем, что большинство приложений машинного обучения отправляют данные на сервер и возвращают прогнозы. В результате скорость прогнозирования замедляется из-за задержки соединения, что может создавать неудобства для пользователя.
Вы также можете создавать модели, которые запускаются в мобильных приложениях, созданных с помощью React Native. Библиотеки машинного обучения с использованием JavaScript включают ML5.js, Synaptic и Brain.js.
Обязательный язык для машинного обучения
Хотя все эти языки полезны для машинного обучения, я бы сказал, что Python обязателен. В дополнение к Python вы можете изучать другие языки, такие как Julia или C++, чтобы ускорить свой код, но большая часть машинного обучения выполняется на Python.
Поэтому, если вы хотите стать инженером по машинному обучению, вы должны как минимум знать Python. В дополнение к языку Python вы также должны знать NumPy, библиотеку Python для численных вычислений.
Читайте также: Книги и курсы для изучения NumPy за месяц
Заключительные слова
Я не думаю, что Python скоро исчезнет из-за его популярности и экосистемы. В результате, это полезный язык для изучения, если вы хотите стать инженером по машинному обучению. Кроме того, его легче изучать по сравнению с другими языками, и он удобен для начинающих. Таким образом, это идеальный первый язык.
После Python имеет смысл использовать C++, так как большинство библиотек Python для машинного обучения написаны на C++. Это позволит вам работать с самими библиотеками и ускорить ваш код Python, расширив его на C++. Кроме того, вы можете выбрать любой другой язык по вашему выбору, например, Julia или R.
Затем ознакомьтесь с языками программирования для использования в науке о данных.