Ознакомьтесь с руководством по выбору языка программирования для машинного обучения.
Самая сложная часть обучения машинное обучение если вы новичок в этом, решает, с чего начать. Вполне естественно задаться вопросом, какой язык лучше всего подходит для проект машинного обучения, хотите ли вы освежить свои навыки или начать новую карьеру в этой области. Поиск лучших язык программирования для машинного обучения является сложной задачей, поскольку используется более 700 различных языков программирования, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Однако хорошая новость заключается в том, что, начав свою карьеру инженера по машинному обучению, вы начнете определять, какие язык программирования лучше всего подходит для решения конкретной бизнес-задачи.
Однако обо всем по порядку: давайте узнаем, что такое машинное обучение и сколько программирования требуется для его реализации.
Как работает машинное обучение?
Компьютерным системам дана возможность автоматически обучаться и делать прогнозы на основе данных, которые они подают с помощью машинного обучения, которое является подмножеством искусственный интеллект. Что угодно может быть предсказанием: означает ли слово «книга» назначение встречи или книгу в мягкой обложке, есть ли на изображении кошка или собака, является ли электронное письмо спамом. Код, который сообщает системе машинного обучения, как отличить изображение кошки от изображения собаки, написан не программистом в области машинного обучения. Вместо этого большие выборки данных используются для обучения моделей машинного обучения, которые учатся различать собаку и кошку (в данном случае большое количество изображений, помеченных как кошка и собака). Конечная цель машинного обучения состоит в том, чтобы системы обучались самостоятельно и выполняли действия в соответствии с полученными знаниями.
Сколько опыта программирования необходимо, чтобы освоить ML?
В зависимости от вашего предполагаемого приложения уровень знаний в области программирования, необходимый для изучения машинного обучения, различается. Если вы хотите использовать модели машинного обучения для решения реальных бизнес-задач, вам понадобится опыт программирования, но если вы просто хотите изучить основы, математики и статистики достаточно. Все зависит от того, как вы хотите использовать машинное обучение в полной мере. Чтобы быть более конкретным, чтобы реализовать модели ML, нужно быть знакомым с основами программирования, алгоритмами, структурами данных, управлением памятью и логикой. Любой, у кого есть базовые знания в области программирования, может очень просто начать карьеру в области машинного обучения, потому что существует так много библиотек машинного обучения, встроенных в различные языки программирования. Несколько графических и скриптовых сред машинного обучения, таких как Weka, Orange, BigML и другие, позволяют реализовывать алгоритмы машинного обучения без необходимости сложного кодирования, но вы должны иметь базовые знания в области программирования.
Не существует лучшего языка машинного обучения; каждый полезен по-своему. Да, ни один язык машинного обучения не превосходит другие. Однако есть несколько языков программирования, которые лучше других подходят для проектов машинного обучения. В зависимости от типа бизнес-задачи, над которой они работают, инженеры по машинному обучению выбирают язык машинного обучения. Например, большинство инженеров, работающих в области машинного обучения, предпочитают использовать Python для задач НЛП, а R или Python — для задач анализа настроений. Другие, с другой стороны, скорее всего, будут использовать Java для других приложений машинного обучения, таких как безопасность и обнаружение угроз. При работе в области машинного обучения инженеры-программисты, имеющие опыт разработки на Java, могут иногда продолжать использовать Java в качестве языка программирования.
Имейте в виду, что со временем все меняется, и универсального решения для машинного обучения не существует. Область применения, масштаб проекта машинного обучения, языки программирования, используемые в вашей отрасли или компании, а также ряд других факторов влияют на то, какой язык лучше всего подходит для машинного обучения. Практик машинного обучения использует опыт, тестирование и эксперименты, чтобы выбрать лучший язык программирования для любой конкретной задачи машинного обучения. Естественно, изучение по крайней мере двух языков программирования с машинным обучением — лучший вариант, потому что это поднимет ваше резюме на вершину списка. Выучить новый язык машинного обучения просто, если вы владеете им.
Сообщение Как выбрать язык программирования для вашего проекта машинного обучения? впервые появился в Analytics Insight.
