Învățarea automată a crescut în popularitate în ultimii ani. Deși este o disciplină veche, aproape la fel de veche ca și informatica în sine, a devenit abia recent populară și obișnuită.
Acest lucru se datorează disponibilității unor cantități mari de date și a puterii de calcul pentru antrenament. De asemenea, a devenit o specializare profitabilă pentru inginerii de software, iar acest articol este un ghid despre limbajele de programare utilizate pentru învățarea automată.
Cuprins
Ce este Machine Learning?
Învățarea automată este disciplina de inteligență artificială în care construim mașini (programe de calculator) care deduc reguli cu privire la modul de a produce rezultatul corect, având în vedere orice intrare prin învățarea din date.
Acest lucru contrastează cu programarea normală, în care îi spunem în mod explicit computerului cum să producă ieșirea având în vedere orice intrare folosind un algoritm pe care l-am proiectat. Acest lucru este util mai ales în situațiile în care nu știm în mod explicit cum să producem ieșirea date intrărilor sau este incomod pentru noi să scriem algoritmul în mod explicit.
Abilități pentru învățarea automată
- Programare – Machine Learning implică scrierea de cod pentru a construi și antrena diferitele modele. Prin urmare, este esențial să înveți să scrii programe. Acest articol va discuta ce limbaje de programare pentru învățarea automată ar trebui să înveți.
- Matematică – Matematica este, de asemenea, foarte implicată în Machine Learning. Cât de mult este implicată matematica depinde de cât de profund doriți să înțelegeți învățarea automată. Pentru majoritatea cazurilor, cunoștințele de algebră liniară, calcul, probabilitate și statistică ar trebui să fie suficiente.
- Baze de date – De asemenea, este util să știți cum să interacționați cu bazele de date. În special, bazele de date SQL, deoarece acestea sunt cele mai frecvent utilizate. Acest lucru se datorează faptului că învățarea automată implică o mulțime de date și trebuie să știți cum să le interogați eficient. SQL de bază ar trebui să fie suficient.
Cele mai bune limbaje de programare pentru învățare automată
Aceasta este o listă cu cele mai bune limbi de învățat pentru învățarea automată. Deși această listă nu este exhaustivă, sugerează cele câteva pe care le cred cele mai utile în disciplină.
Limbi de nivel scăzut pentru învățarea automată
Limbile de nivel scăzut în Machine Learning sunt, în general, considerate mai greu de învățat și de utilizat. Cu toate acestea, ele oferă marele avantaj al vitezei și eficienței.
În Machine Learning, unde operațiunile simple sunt executate de milioane de ori pe seturi mari de date, viteza de antrenament este importantă. Operațiuni puțin mai rapide pot face diferența între antrenamentul în câteva minute și antrenamentul în ore, zile sau chiar mai mult. Cele mai comune limbaje de nivel scăzut sunt R, C++ și Java.
R
R este unul dintre limbajele majore utilizate în știința datelor alături de Python. Este un limbaj statistic cu caracteristici excelente de vizualizare. Datorită accentului său pe a fi un limbaj statistic, este mai ușor să lucrezi cu el în statistică decât în limbajele de uz general.
Acest lucru se datorează faptului că oferă funcții încorporate pentru sarcini comune care altfel ar avea nevoie de pachete în diferite limbi. De exemplu, are încorporate tipuri de date pentru obiecte precum vectori și matrice.
Pe lângă funcțiile încorporate, R are pachete precum Lattice, DataExplorer, Caret și Janiot care pot fi utilizate în învățarea automată. Drept urmare, a devenit unul dintre cele mai bune limbaje de programare pentru învățarea automată. Dacă vrei să înveți R, iată cum să începi.
C++
C++ este cel mai rapid limbaj de programare din lume datorită cât de eficient este compilat în limbajul mașină. Datorită vitezei sale, C++ este un limbaj de programare bun de învățare automată.
Are suport bogat de bibliotecă pentru a implementa funcții necesare în mod obișnuit în învățarea automată. Acestea includ SHARK și MLPack. De fapt, cele mai populare pachete Python utilizate pentru învățarea automată, cum ar fi PyTorch și Tensorflow, sunt implementate cu C++ sub capotă.
C++ vă permite să simplificați utilizarea resurselor, cum ar fi operațiunile de memorie, CPU și GPU. Drept urmare, dacă sunteți bun în C++, puteți scrie modele mai performante și puteți reduce dimensiunea antrenamentului.
Java
Java este unul dintre cele mai populare limbaje de programare din lume, care este folosit mai ales pentru ubicuitatea și fiabilitatea sa. Este folosit pentru a construi aplicații de întreprindere de către unele dintre cele mai mari companii de tehnologie din lume.
Java este ideal pentru învățarea automată, deoarece este mai rapid decât alte limbi, cum ar fi Python. Este folosit de companii precum Netflix și LinkedIn pentru a-și construi conductele de învățare automată.
Se integrează bine în soluțiile de gestionare a datelor mari, cum ar fi Apache Kafka și cadre de calcul distribuite, cum ar fi Apache Spark și Hadoop. Biblioteca sa de instrumente pentru învățarea profundă include DeepLearning4J, ELKI, JavaML, JSat și Weka. Combinația Java de viteză, fiabilitate și o bibliotecă extinsă îl fac un alt limbaj de programare bun pentru Machine Learning.
Limbi de nivel mediu
Limbile de nivel mediu pot fi văzute ca un compromis între limbajele de nivel scăzut și cele de nivel înalt. Ei încearcă să obțină tot ce este mai bun din ambele lumi și, ca rezultat, oferă o abstractizare care simplifică codul și viteza care menține modelele performante. Cele mai populare limbi din această categorie sunt Julia și Lisp.
Julia
Julia este un limbaj de programare de uz general folosit adesea pentru analiza numerică și știința computațională. La fel ca Python, Julia este tastată dinamic, ceea ce face mai ușor să lucrezi cu.
De fapt, este conceput pentru a fi la fel de ușor și simplu de utilizat ca Python. Cu toate acestea, evită problemele de performanță ale Python și încearcă să fie la fel de performant ca limbajul de programare C. Unul dintre avantajele Julia este că codul vectorizat rulează doar puțin mai rapid decât codul dezvoltat. Acest lucru face să fie aproape inutilă vectorizarea codului.
Julia are și o mulțime de pachete pentru construirea de modele de învățare automată. La momentul redactării acestui articol, Julia avea aproximativ 7400 de pachete pentru implementarea unor lucruri precum Algebra liniară, Rețelele neuronale, importarea și citirea datelor și vizualizarea datelor. Din acest motiv, Julia a fost considerată cel mai bun și cel mai natural înlocuitor pentru Python în Machine Learning.
Lisp
Lisp este un limbaj de programare rapid care există din 1960, făcându-l al doilea cel mai vechi limbaj de programare încă în uz. Cel mai vechi fiind Fortran.
De-a lungul timpului, Lisp s-a schimbat și au apărut o mulțime de dialecte. Cea mai comună se numește Common Lisp. Este multi-paradigma și acceptă atât tastare dinamică, cât și puternică.
Este grozav pentru AI și învățarea automată, în special pentru că vă permite să creați programe care calculează bine cu simboluri. Lisp este flexibil, permițându-vă să codificați în paradigme de tastare dinamice și puternice.
De asemenea, este rapid, scurtând astfel timpul de antrenament pentru modelele dvs. În plus, Lisp vă permite să vă definiți propriul sublimbaj pentru a lucra cu situații mai complexe. Are biblioteci precum MGL și CLML pentru realizarea sarcinilor obișnuite de învățare automată.
Limbaje de programare la nivel înalt
Piton
Python este de departe cel mai popular limbaj pentru învățarea automată. Este un limbaj de uz general care a început în 1995. De atunci, a crescut în popularitate, devenind cel mai folosit limbaj de programare în general.
Acest lucru nu este întâmplător; mai degrabă, pentru că Python a fost conceput pentru a fi elegant și simplu. Acest lucru îl face ușor de învățat și prietenos pentru începători, chiar și pentru persoanele care nu au experiență în programare.
Datorită popularității sale, Python are o comunitate mare și o mulțime de resurse pentru învățare. De asemenea, are biblioteci pentru învățarea automată, cum ar fi Tensorflow și PyTorch, calcul numeric, cum ar fi NumPy și gestionarea datelor, cum ar fi Pandas. Deoarece Python poate interfața cu programe scrise în C++ și C, este extensibil prin biblioteci scrise în aceste limbaje pentru a-l face mai rapid. Așa sunt scrise majoritatea bibliotecilor de învățare automată Python. Acest lucru permite codului dvs. Python să fie performant.
Ca rezultat, Python este cel mai popular limbaj pentru învățarea automată și unul pe care trebuie să-l înveți cu siguranță.
JavaScript
JavaScript este unul dintre cele mai populare limbaje de programare din lume. Deși a început ca un limbaj pentru scriptarea paginilor web, de atunci a devenit un limbaj versatil folosit pentru aproape orice.
Utilizările sale includ scrierea codului pe partea de server, crearea de aplicații desktop și mobile și construirea de modele de învățare automată. Puterea JavaScript ca limbaj de învățare automată constă în ubicuitatea sa; adică majoritatea dispozitivelor sunt capabile să ruleze cod JavaScript doar cu un browser.
Deși majoritatea dispozitivelor nu au GPU-uri pentru a rula modele mari, poate fi totuși benefic să antrenați și să utilizați modele mai mici în browser. Acest lucru vă permite să construiți modele care se antrenează pe datele sensibile ale utilizatorului fără a fi nevoie să le trimiteți la server.
De asemenea, puteți utiliza JavaScript pentru a implementa predicții mai rapide. Acest lucru se datorează faptului că majoritatea aplicațiilor ML trimit date către server și returnează predicții. Ca urmare, viteza predicției este încetinită de latența conexiunii, ceea ce ar putea crea o experiență proastă pentru utilizator.
De asemenea, puteți crea modele care rulează în cadrul aplicațiilor mobile create cu React Native. Bibliotecile de învățare automată care utilizează JavaScript includ ML5.js, Synaptic și Brain.js.
Limba obligatorie pentru învățarea automată
În timp ce toate aceste limbi sunt utile pentru învățarea automată, aș spune că Python este un must-have. Pe lângă Python, puteți învăța și alte limbi precum Julia sau C++ pentru a vă accelera codul, dar majoritatea învățării automate se realizează în Python.
Deci, dacă doriți să deveniți inginer de învățare automată, ar trebui să cunoașteți cel puțin Python. Pe lângă limbajul Python, ar trebui să cunoașteți și NumPy, o bibliotecă Python pentru calcul numeric.
Citește și: Cărți și cursuri pentru a învăța NumPy într-o lună
Cuvinte finale
Din cauza popularității și ecosistemului său, nu cred că Python va dispărea prea curând. Prin urmare, este o limbă utilă de învățat dacă sunteți interesat să deveniți inginer de învățare automată. De asemenea, este mai ușor de învățat în comparație cu alte limbi și este prietenos pentru începători. Este, prin urmare, o primă limbă ideală.
După Python, C++ are sens, deoarece majoritatea bibliotecilor Python pentru învățarea automată sunt scrise în C++. Acest lucru îți va permite să lucrezi cât poți de la bibliotecile în sine și să accelerezi codul tău Python extinzându-l în C++. În plus, puteți alege orice altă limbă pe care o alegeți, cum ar fi Julia sau R.
Apoi, verificați limbajele de programare pe care să le utilizați în Data Science.