7 најбољих програмских језика за машинско учење

Машинско учење је порасло у популарности у последњих неколико година. Иако је то стара дисциплина, стара скоро колико и сама информатика, тек је недавно постала популарна и уобичајена.

То је због доступности великих количина података и рачунарске снаге за обуку. Такође је постала уносна специјализација за софтверске инжењере, а овај чланак је водич о програмским језицима који се користе за машинско учење.

Шта је машинско учење?

Машинско учење је дисциплина вештачке интелигенције у којој градимо машине (рачунарске програме) који закључују правила о томе како произвести исправан излаз на основу било којег уноса учењем из података.

Ово је у супротности са нормалним програмирањем, где ми експлицитно кажемо рачунару како да произведе излаз на било који улаз користећи алгоритам који смо дизајнирали. Ово је посебно корисно у ситуацијама када не знамо експлицитно како да произведемо излаз дате улазе, или нам је незгодно да експлицитно запишемо алгоритам.

Вештине за машинско учење

  • Програмирање – Машинско учење укључује писање кода за изградњу и обуку различитих модела. Стога је од суштинског значаја да научите да пишете програме. Овај чланак ће говорити о томе које програмске језике за машинско учење треба да научите.
  • Математика – Математика је такође веома укључена у машинско учење. Колико је математика укључена зависи од тога колико дубоко желите да разумете машинско учење. У већини случајева, познавање линеарне алгебре, рачуна, вероватноће и статистике би требало да буде довољно.
  • Базе података – Такође је корисно знати како да комуницирате са базама података. Конкретно, СКЛ базе података се најчешће користе. То је зато што машинско учење укључује много података и морате знати како да их ефикасно упитате. Основни СКЛ би требао бити довољан.

Најбољи програмски језици за машинско учење

Ово је листа најбољих језика за учење за машинско учење. Иако ова листа није коначна, она сугерише неколико за које мислим да су најкориснији у овој дисциплини.

Језици ниског нивоа за машинско учење

Језици ниског нивоа у машинском учењу се генерално сматрају тежим за учење и употребу. Међутим, они нуде велику предност брзине и ефикасности.

У машинском учењу, где се једноставне операције извршавају милионе пута на великим скуповима података, брзина обуке је важна. Нешто брже операције могу бити разлика између тренинга за неколико минута и тренинга у сатима, данима или чак дуже. Најчешћи језици ниског нивоа су Р, Ц++ и Јава.

  Како да поправите „Метод код грешке 405 није дозвољен“ за неколико минута

Р

Р је један од главних језика који се користи у науци о подацима уз Питхон. То је статистички језик са одличним карактеристикама визуелизације. Због његовог фокуса на то да буде статистички језик, са њим је лакше радити у статистици него у језицима опште намене.

То је зато што обезбеђује уграђене функције за уобичајене задатке за које би иначе били потребни пакети на различитим језицима. На пример, има уграђене типове података за објекте као што су вектори и матрице.

Поред уграђених функција, Р има пакете попут Латтице, ДатаЕкплорер, Царет и Јаниот који се могу користити у машинском учењу. Као резултат тога, постао је један од најбољих програмских језика за машинско учење. Ако желите да научите Р, ево како да почнете.

Ц++

Ц++ је најбржи програмски језик на свету због тога колико је ефикасно преведен у машински језик. Због своје брзине, Ц++ је добар програмски језик за машинско учење.

Има богату библиотечку подршку за имплементацију функција које су обично потребне у машинском учењу. То укључује СХАРК и МЛПацк. У ствари, најпопуларнији Питхон пакети који се користе за машинско учење, као што су ПиТорцх и Тенсорфлов, имплементирани су са Ц++ испод хаубе.

Ц++ вам омогућава да поједноставите коришћење ресурса као што су меморија, ЦПУ и ГПУ операције. Као резултат тога, ако сте добри у Ц++-у, можете писати моделе са перформансама и смањити величину обуке.

Јава

Јава је један од најпопуларнијих програмских језика на свету који се углавном користи због своје свеприсутности и поузданости. Користе га неке од највећих технолошких компанија на свету за прављење пословних апликација.

Јава је идеална за машинско учење јер је бржа од других језика, као што је Питхон. Користе га компаније као што су Нетфлик и ЛинкедИн да би изградиле своје канале за машинско учење.

Добро се интегрише у решења за управљање великим подацима као што је Апацхе Кафка и дистрибуиране рачунарске оквире као што су Апацхе Спарк и Хадооп. Његова библиотека алата за дубоко учење укључује ДеепЛеарнинг4Ј, ЕЛКИ, ЈаваМЛ, ЈСат и Века. Јавина комбинација брзине, поузданости и обимне библиотеке чини је још једним добрим програмским језиком за машинско учење.

Језици средњег нивоа

Језици средњег нивоа могу се посматрати као компромис између језика ниског и високог нивоа. Они покушавају да извуку најбоље из оба света и, као резултат, дају неку апстракцију која поједностављује ваш код и брзину која одржава ваше моделе у перформансама. Најпопуларнији језици у овој категорији су Јулиа и Лисп.

  Цео викенд сам користио Цортана паметни звучник. Ево зашто није успело

Јулиа

Јулиа је програмски језик опште намене који се често користи за нумеричку анализу и рачунарске науке. Као и Питхон, Јулиа се динамички куца, што олакшава рад са њим.

У ствари, дизајниран је да буде лак и једноставан за коришћење као и Питхон. Међутим, избегава проблеме са перформансама Питхон-а и покушава да буде једнако ефикасан као програмски језик Ц. Једна од предности Јулије је та што векторизовани код ради само нешто брже од девекторизованог кода. Ово чини готово непотребним векторизацију кода.

Јулиа такође има много пакета за прављење модела машинског учења. У време писања, Јулиа је имала око 7400 пакета за имплементацију ствари као што су линеарна алгебра, неуронске мреже, увоз и читање података и визуелизација података. Из тог разлога, Јулиа се сматра најбољом и најприроднијом заменом за Питхон у машинском учењу.

Лисп

Лисп је брз програмски језик који постоји од 1960. године, што га чини другим најстаријим програмским језиком који се још увек користи. Најстарији је Фортран.

Временом се Лисп променио и појавило се много дијалеката. Најчешћи се зове Цоммон Лисп. Мултипарадигма је и подржава динамично и снажно куцање.

Одличан је за вештачку интелигенцију и машинско учење посебно зато што вам омогућава да креирате програме који добро рачунају са симболима. Лисп је флексибилан и омогућава вам да кодирате у динамичким и јаким парадигмама куцања.

Такође је брз, чиме се скраћује време обуке за ваше моделе. Поред тога, Лисп вам омогућава да дефинишете сопствени подјезик за рад са сложенијим ситуацијама. Има библиотеке као што су МГЛ и ЦЛМЛ за обављање уобичајених задатака машинског учења.

Програмски језици високог нивоа

Питхон

Питхон је далеко најпопуларнији језик за машинско учење. То је језик опште намене који је почео са радом 1995. Од тада је нарастао у популарности, постајући најкоришћенији програмски језик у целини.

Ово није случајно; пре, то је зато што је Питхон дизајниран да буде елегантан и једноставан. Ово га чини лаким за учење и прилагођеним почетницима, чак и за људе који немају искуства у програмирању.

Због своје популарности, Питхон има велику заједницу и много ресурса за учење. Такође има библиотеке за машинско учење, као што су Тенсорфлов и ПиТорцх, нумеричко рачунарство, као што је НумПи, и управљање подацима, као што је Пандас. Пошто Питхон може да се повеже са програмима написаним на Ц++ и Ц, проширив је библиотекама написаним на овим језицима како би био бржи. Овако је написана већина Питхон библиотека за машинско учење. Ово омогућава да ваш Питхон код буде ефикасан.

  Шта значи СОС на иПхоне-у?

Као резултат тога, Питхон је најпопуларнији језик за машинско учење и језик који свакако морате научити.

ЈаваСцрипт

ЈаваСцрипт је један од најпопуларнијих програмских језика на свету. Иако је почео као језик за скриптовање веб страница, од тада је прерастао у свестран језик који се користи за скоро све.

Његова употреба укључује писање кода на страни сервера, креирање десктоп и мобилних апликација и изградњу модела машинског учења. Моћ ЈаваСцрипта као језика за машинско учење лежи у његовој свеприсутности; то јест, већина уређаја је способна да покреће ЈаваСцрипт код само помоћу претраживача.

Иако већина уређаја нема графичке процесоре за покретање великих модела, ипак може бити корисно обучити и користити мање моделе у претраживачу. Ово вам омогућава да направите моделе који се обучавају на осетљивим корисничким подацима без потребе да их шаљете серверу.

Такође можете да користите ЈаваСцрипт за имплементацију бржих предвиђања. То је зато што већина МЛ апликација шаље податке серверу и враћа предвиђања. Као резултат, брзина предвиђања је успорена због кашњења везе, што би могло да створи лоше корисничко искуство.

Такође можете креирати моделе који раде у оквиру мобилних апликација направљених са Реацт Нативе. Библиотеке машинског учења које користе ЈаваСцрипт укључују МЛ5.јс, Синаптиц и Браин.јс.

Језик који морате научити за машинско учење

Иако су сви ови језици корисни за машинско учење, рекао бих да је Питхон неопходан. Поред Питхон-а, можете научити и друге језике као што су Јулиа или Ц++ да бисте убрзали свој код, али већина машинског учења се обавља у Питхон-у.

Дакле, ако желите да постанете инжењер машинског учења, требало би да знате бар Питхон. Поред језика Питхон, требало би да познајете и НумПи, Питхон библиотеку за нумеричко рачунање.

Такође прочитајте: Књиге и курсеви за учење НумПи-а за месец дана

Завршне речи

Због своје популарности и екосистема, мислим да Питхон неће ускоро нестати. Као резултат тога, то је користан језик за учење ако сте заинтересовани да постанете инжењер машинског учења. Такође је лакши за учење у поређењу са другим језицима и прилагођен је почетницима. То је, дакле, идеалан први језик.

После Питхона, Ц++ има смисла, јер је већина Питхон библиотека за машинско учење написана у Ц++. Ово би вам омогућило да што више радите на самим библиотекама и да убрзате свој Питхон код тако што ћете га проширити у Ц++. Осим тога, можете одабрати било који други језик који одаберете, као што је Јулиа или Р.

Затим погледајте програмске језике које ћете користити у науци о подацима.