Razvoj mašinskog učenja doživeo je ekspanziju popularnosti poslednjih godina. Iako se radi o disciplini sa dugom istorijom, koja datira gotovo od samih početaka informatike, tek nedavno je stekla široku primenu i postala opšte prihvaćena.
Ovaj nagli porast popularnosti može se pripisati dostupnosti ogromnih količina podataka i značajnom povećanju računarske snage potrebne za obuku modela. Takođe, mašinsko učenje je postalo unosna specijalizacija za softverske inženjere. Ovaj članak pruža pregled programskih jezika koji se najčešće koriste u ovoj oblasti.
Šta je zapravo mašinsko učenje?
Mašinsko učenje je grana veštačke inteligencije koja se bavi razvojem mašina, odnosno računarskih programa, sposobnih da automatski izvode zaključke o pravilima koja određuju kako proizvesti ispravan izlaz na osnovu zadatog ulaza, učeći iz dostavljenih podataka.
Ovo se razlikuje od tradicionalnog programiranja, gde se računaru eksplicitno definiše korak-po-korak postupak za generisanje izlaza na osnovu ulaza, korišćenjem unapred definisanih algoritama. Mašinsko učenje se posebno ističe u situacijama kada nije jasno definisano kako doći do željenog izlaza za dati ulaz ili kada je izrada algoritma za to previše komplikovana.
Neophodne veštine za mašinsko učenje
- Programiranje – Osnova mašinskog učenja je pisanje koda za izgradnju i obuku različitih modela. Stoga, solidno poznavanje programiranja je ključno. U ovom tekstu fokusiraćemo se na programske jezike koje treba savladati za uspešno bavljenje mašinskim učenjem.
- Matematika – Matematika igra značajnu ulogu u mašinskom učenju. Nivo matematičkog znanja potrebnog zavisi od toga koliko duboko želite da razumete materiju. U većini slučajeva, poznavanje linearne algebre, matematičke analize, verovatnoće i statistike biće sasvim dovoljno.
- Baze podataka – Pored navedenog, korisno je i znanje rada sa bazama podataka. Najčešće se koriste SQL baze podataka, jer mašinsko učenje obuhvata obradu velikih količina podataka, te je bitno znati kako efikasno upućivati upite ka njima. Osnovno poznavanje SQL-a je sasvim dovoljno.
Najbolji programski jezici za mašinsko učenje
Sledi spisak preporučenih programskih jezika za mašinsko učenje. Iako ovaj spisak nije konačan, uključuje jezike za koje smatram da su najkorisniji u ovoj oblasti.
Jezici niskog nivoa u mašinskom učenju
Jezici niskog nivoa se uglavnom smatraju težim za učenje i korišćenje. Međutim, oni nude veliku prednost u smislu brzine i efikasnosti.
U mašinskom učenju, gde se jednostavne operacije ponavljaju milione puta nad velikim skupovima podataka, brzina obuke je od ključnog značaja. Male razlike u brzini izvršavanja operacija mogu da odrede da li će obuka trajati nekoliko minuta ili više sati, dana ili čak duže. Najčešće korišćeni jezici niskog nivoa su R, C++ i Java.
R
R je jedan od ključnih jezika koji se koristi u nauci o podacima, rame uz rame sa Pythonom. R je statistički orijentisan jezik, koji nudi izvanredne mogućnosti za vizuelizaciju podataka. Zahvaljujući svojoj specifičnoj nameni, rad sa statistikom je u R-u jednostavniji nego u jezicima opšte namene.
To je zato što R ima ugrađene funkcije za uobičajene statističke operacije, za koje bi inače bili potrebni eksterni paketi u drugim jezicima. Na primer, R podržava ugrađene tipove podataka za objekte kao što su vektori i matrice.
Pored ugrađenih funkcija, R poseduje pakete kao što su Lattice, DataExplorer, Caret i Janitor, koji se mogu koristiti u mašinskom učenju. Zbog svega navedenog, R je jedan od najboljih programskih jezika za mašinsko učenje. Ukoliko želite da počnete da učite R, preporučujem da krenete odavde.
C++
C++ je jedan od najbržih programskih jezika na svetu, zahvaljujući efikasnom prevođenju u mašinski kod. Zbog svoje brzine, C++ je odličan izbor za mašinsko učenje.
C++ nudi bogatu podršku biblioteka za implementaciju funkcija koje se često koriste u mašinskom učenju, uključujući SHARK i MLPack. Zapravo, najpopularniji Python paketi za mašinsko učenje, kao što su PyTorch i TensorFlow, implementirani su pomoću C++-a.
C++ omogućava preciznu kontrolu nad korišćenjem resursa, kao što su memorija, CPU i GPU operacije. Stoga, ako ste vešti u C++-u, možete razvijati modele sa vrhunskim performansama i smanjiti vreme obuke.
Java
Java je jedan od najpopularnijih programskih jezika na svetu, prvenstveno zbog svoje široke upotrebe i pouzdanosti. Koriste je mnoge velike tehnološke kompanije za razvoj poslovnih aplikacija.
Java je odličan izbor za mašinsko učenje, jer je brža od mnogih drugih jezika, kao što je Python. Kompanije kao što su Netflix i LinkedIn koriste Javu za razvoj svojih sistema za mašinsko učenje.
Java se dobro integriše sa rešenjima za upravljanje velikim podacima, kao što je Apache Kafka, i distribuiranim računarskim okvirima, kao što su Apache Spark i Hadoop. Njena biblioteka alata za duboko učenje uključuje DeepLearning4J, ELKI, JavaML, JSat i Weka. Kombinacija brzine, pouzdanosti i bogatih biblioteka čini Javu još jednim dobrim izborom za mašinsko učenje.
Jezici srednjeg nivoa
Jezici srednjeg nivoa predstavljaju kompromis između jezika niskog i visokog nivoa. Oni nastoje da izvuku najbolje iz oba sveta, nudeći izvesnu apstrakciju koja pojednostavljuje kod, a istovremeno zadržavaju brzinu koja je neophodna za performanse modela. Najpopularniji jezici u ovoj kategoriji su Julia i Lisp.
Julia
Julia je programski jezik opšte namene koji se često koristi za numeričku analizu i naučno računarstvo. Poput Pythona, Julia se dinamički tipizira, što olakšava rad sa njom.
Julia je dizajnirana da bude jednostavna i laka za korišćenje kao Python, ali bez njegovih problema sa performansama. Istovremeno, teži da bude efikasna kao C. Jedna od prednosti Julije je što vektorizovani kod radi samo neznatno brže od de-vektorizovanog, što čini vektorizaciju u velikoj meri nepotrebnom.
Julia takođe poseduje mnogobrojne pakete za izgradnju modela mašinskog učenja. U vreme pisanja ovog teksta, Julia je imala oko 7400 paketa za implementaciju različitih funkcionalnosti, uključujući linearnu algebru, neuronske mreže, uvoz i čitanje podataka, kao i vizuelizaciju podataka. Zbog toga, Julia se smatra najboljom i najprirodnijom alternativom Pythonu u mašinskom učenju.
Lisp
Lisp je brz programski jezik koji postoji od 1960. godine, što ga čini drugim najstarijim programskim jezikom koji se i dalje koristi. Najstariji je Fortran.
Vremenom se Lisp menjao i pojavilo se mnogo dijalekata. Najčešće korišćen je Common Lisp. Lisp je multi-paradigmatski i podržava dinamičko i snažno tipiziranje.
Lisp je odličan za veštačku inteligenciju i mašinsko učenje, posebno zato što omogućava razvoj programa koji efikasno rade sa simbolima. Lisp je fleksibilan i omogućava kodiranje u dinamičkim i jakim paradigmama tipiziranja.
Takođe je brz, što skraćuje vreme obuke modela. Pored toga, Lisp omogućava definisanje sopstvenog podjezika za rešavanje složenijih problema. Lisp poseduje biblioteke kao što su MGL i CLML za obavljanje uobičajenih zadataka u mašinskom učenju.
Programski jezici visokog nivoa
Python
Python je ubedljivo najpopularniji jezik za mašinsko učenje. To je jezik opšte namene koji se pojavio 1995. godine. Od tada, njegova popularnost je konstantno rasla, postavši najčešće korišćen programski jezik uopšte.
Ovo nije slučajno. Python je dizajniran tako da bude elegantan i jednostavan. Zbog toga je lak za učenje i pogodan za početnike, čak i za one bez prethodnog iskustva u programiranju.
Zbog svoje popularnosti, Python ima veliku zajednicu i mnoštvo resursa za učenje. Python takođe poseduje biblioteke za mašinsko učenje, kao što su TensorFlow i PyTorch, biblioteke za numeričko računanje, kao što je NumPy, i biblioteke za upravljanje podacima, kao što je Pandas. S obzirom da Python može da se poveže sa programima napisanim u C++ i C, moguće je proširiti njegove funkcionalnosti bibliotekama pisanim u tim jezicima, kako bi se postigla veća brzina. Većina Python biblioteka za mašinsko učenje je napisana na ovaj način. To omogućava da Python kod bude efikasan.
Kao rezultat svega navedenog, Python je najpopularniji jezik za mašinsko učenje i jezik koji svakako treba da naučite.
JavaScript
JavaScript je jedan od najpopularnijih programskih jezika na svetu. Iako je prvobitno nastao kao jezik za skriptovanje web stranica, od tada je evoluirao u svestrani jezik koji se koristi u gotovo svim oblastima.
Njegova primena uključuje pisanje koda na strani servera, kreiranje desktop i mobilnih aplikacija i izgradnju modela mašinskog učenja. Snaga JavaScripta kao jezika za mašinsko učenje leži u njegovoj sveprisutnosti; to jest, većina uređaja može pokrenuti JavaScript kod samo pomoću web pregledača.
Iako većina uređaja nema grafičke procesore za pokretanje velikih modela, može biti korisno obučavati i koristiti manje modele direktno u pregledaču. To omogućava kreiranje modela koji se obučavaju na osetljivim korisničkim podacima bez potrebe da se oni šalju serveru.
Takođe možete koristiti JavaScript za bržu implementaciju predviđanja. Većina aplikacija za mašinsko učenje šalje podatke serveru i vraća predviđanja. Kao rezultat toga, brzina predviđanja je usporena zbog kašnjenja u komunikaciji, što može dovesti do lošeg korisničkog iskustva.
Takođe, možete kreirati modele koji rade u okviru mobilnih aplikacija napravljenih pomoću React Native-a. Biblioteke za mašinsko učenje koje koriste JavaScript uključuju ML5.js, Synaptic i Brain.js.
Jezik koji morate naučiti za mašinsko učenje
Iako su svi ovi jezici korisni za mašinsko učenje, rekao bih da je Python neophodan. Pored Pythona, možete naučiti i druge jezike kao što su Julia ili C++, kako biste ubrzali svoj kod, ali najveći deo posla u mašinskom učenju se obavlja u Pythonu.
Dakle, ako želite da postanete inženjer mašinskog učenja, trebalo bi da znate barem Python. Pored jezika Python, trebalo bi da poznajete i NumPy, Python biblioteku za numeričko računanje.
Pročitajte i: Knjige i kursevi za učenje NumPya za mesec dana
Završne reči
Zbog svoje popularnosti i ekosistema, mislim da Python neće uskoro nestati. Kao rezultat toga, to je koristan jezik za učenje ako ste zainteresovani da postanete inženjer mašinskog učenja. Python je lakši za učenje u poređenju sa drugim jezicima i pogodan je za početnike, što ga čini idealnim prvim jezikom.
Nakon Pythona, C++ ima smisla, jer je većina Python biblioteka za mašinsko učenje napisana u C++. Ovo bi vam omogućilo da što više doprinosite razvoju samih biblioteka i da ubrzate svoj Python kod proširujući ga u C++. Pored toga, možete odabrati bilo koji drugi jezik koji vam odgovara, kao što su Julia ili R.
Pogledajte i programske jezike koje ćete koristiti u nauci o podacima.