Шлях у світ машинного навчання: Огляд мов програмування
Останні роки ознаменувалися значним сплеском інтересу до машинного навчання. Хоча це не нова галузь, вона сягає корінням в історію інформатики, лише недавно вона набула широкої популярності та практичного застосування.
Цьому сприяла наявність великих масивів даних та зростання обчислювальних потужностей. Також це стало перспективним напрямом для розробників програмного забезпечення. Ця стаття є своєрідним путівником по мовах програмування, які використовуються в машинному навчанні.
Що ж таке машинне навчання?
Машинне навчання є підгалуззю штучного інтелекту, де створюються комп’ютерні програми, здатні виводити правила для отримання правильних результатів на основі навчання на даних. Іншими словами, вони самостійно визначають, як обробляти вхідні дані для отримання бажаних вихідних.
Це відрізняється від класичного програмування, де розробник чітко задає комп’ютеру алгоритм дій для обробки вхідних даних та отримання відповідного виходу. Машинне навчання особливо корисне в ситуаціях, коли ми не знаємо точного алгоритму або його складно описати.
Ключові навички для машинного навчання
- Програмування: Машинне навчання передбачає розробку коду для створення та навчання моделей. Тому важливо вміти писати програмний код. В цій статті ми розглянемо, які мови програмування найчастіше використовуються в цій сфері.
- Математика: Математичні знання є фундаментальними в машинному навчанні. Рівень необхідних математичних знань залежить від глибини вашого занурення в цю область. Зазвичай достатньо знань з лінійної алгебри, математичного аналізу, теорії ймовірностей та статистики.
- Бази даних: Важливо мати навички роботи з базами даних, особливо SQL. Машинне навчання оперує великими масивами даних, тому потрібно вміти ефективно їх запитувати. Базових знань SQL цілком достатньо.
Найпопулярніші мови програмування для машинного навчання
Нижче представлено перелік найпоширеніших мов, які застосовуються в машинному навчанні. Це не вичерпний список, але він включає мови, які на нашу думку є найбільш корисними в цій сфері.
Мови низького рівня для машинного навчання
Мови програмування низького рівня часто вважаються більш складними для вивчення та використання, проте вони забезпечують високу швидкість та ефективність.
В машинному навчанні, де прості операції можуть повторюватися мільйони разів над великими масивами даних, швидкість має вирішальне значення. Невелике прискорення операцій може вплинути на час навчання, зменшивши його з годин або днів до декількох хвилин. Серед мов низького рівня найчастіше використовують R, C++ та Java.
R
R є однією з основних мов у науці про дані, нарівні з Python. Це статистична мова з чудовими можливостями візуалізації. Завдяки своїй орієнтації на статистичні обчислення, вона спрощує роботу зі статистикою у порівнянні з мовами загального призначення.
Це пояснюється наявністю вбудованих функцій для типових задач, які інакше потрібно було б реалізовувати за допомогою додаткових бібліотек в інших мовах. Наприклад, вона має вбудовані типи даних для роботи з векторами та матрицями.
Крім того, R має велику кількість пакетів, таких як Lattice, DataExplorer, Caret та Janiot, які можна застосовувати в машинному навчанні. Саме тому вона вважається однією з провідних мов програмування в цій сфері. Якщо вас цікавить R, почніть з основ.
C++
C++ є однією з найшвидших мов програмування завдяки ефективній компіляції в машинний код. Її швидкість робить C++ привабливою для використання в машинному навчанні.
Вона має розгалужену бібліотечну підтримку для реалізації функцій, потрібних у машинному навчанні, наприклад SHARK та MLPack. Більше того, популярні пакети Python для машинного навчання, такі як PyTorch та Tensorflow, значною мірою використовують C++ під капотом.
C++ дозволяє оптимізувати використання системних ресурсів, таких як пам’ять, процесор та графічний процесор. Як наслідок, досвідчені програмісти на C++ можуть створювати високоефективні моделі та зменшувати витрати на навчання.
Java
Java є однією з найпопулярніших мов програмування в світі, завдяки своїй універсальності та надійності. Її використовують для створення корпоративних додатків провідні технологічні компанії.
Java відмінно підходить для машинного навчання, оскільки вона швидша за інші мови, наприклад, Python. Такі компанії як Netflix та LinkedIn застосовують її для розробки своїх систем машинного навчання.
Вона легко інтегрується з рішеннями для управління великими даними, як Apache Kafka, та розподіленими обчислювальними системами, як Apache Spark та Hadoop. Серед її інструментів для глибокого навчання можна виділити DeepLearning4J, ELKI, JavaML, JSat та Weka. Поєднання швидкості, надійності та великої бібліотеки робить Java ще однією цікавою мовою програмування для машинного навчання.
Мови середнього рівня
Мови середнього рівня являють собою компроміс між мовами низького та високого рівнів. Вони намагаються поєднати переваги обох типів, надаючи певну абстракцію, яка спрощує код, та швидкість, що забезпечує продуктивність моделей. Найпопулярнішими мовами цієї категорії є Julia та Lisp.
Julia
Julia є мовою програмування загального призначення, яку часто використовують для чисельного аналізу та обчислювальної науки. Подібно до Python, Julia є динамічно типізованою, що полегшує її використання.
Фактично, вона розроблена так, щоб бути настільки ж простою та зручною, як Python. При цьому вона намагається уникнути проблем з продуктивністю, притаманних Python, та досягти продуктивності, порівнянної з C. Однією з переваг Julia є те, що векторизований код працює не набагато швидше, ніж звичайний код. Тому векторизація коду стає не обов’язковою.
Julia має великий набір пакетів для розробки моделей машинного навчання. На момент написання статті Julia мала близько 7400 пакетів для реалізації таких задач як лінійна алгебра, нейронні мережі, імпорт та обробка даних, а також їх візуалізація. З цієї причини Julia розглядається як перспективна альтернатива Python в машинному навчанні.
Lisp
Lisp — це швидка мова програмування, розроблена в 1960 році, що робить її другою найстарішою мовою програмування, яка використовується досі. Найстарішою є Fortran.
З часом Lisp еволюціонував і з’явилося багато його діалектів. Найпоширенішим з них є Common Lisp. Він поєднує в собі різні парадигми та підтримує як динамічну, так і строгу типізацію.
Lisp відмінно підходить для штучного інтелекту та машинного навчання, оскільки дозволяє створювати програми, що добре працюють з символами. Lisp є гнучкою мовою, що дає можливість кодувати як в динамічних, так і в строгих парадигмах типізації.
Вона також є досить швидкою, що дозволяє прискорити навчання ваших моделей. Крім того, Lisp дозволяє вам визначати власну підмову для розв’язання більш складних задач. Вона має такі бібліотеки, як MGL та CLML, для виконання стандартних завдань машинного навчання.
Мови програмування високого рівня
Python
Python на сьогоднішній день є найпопулярнішою мовою для машинного навчання. Це мова загального призначення, розроблена в 1995 році. Відтоді вона набула великої популярності і стала найбільш вживаною мовою програмування в цілому.
Це не випадково, а скоріше тому, що Python був розроблений як елегантна та проста мова. Це робить її легкою для вивчення та зручною навіть для початківців, які не мають досвіду програмування.
Завдяки своїй популярності Python має велику спільноту розробників та багато навчальних матеріалів. Вона також має бібліотеки для машинного навчання, такі як Tensorflow та PyTorch, для чисельних обчислень, такі як NumPy, та для обробки даних, такі як Pandas. Оскільки Python може взаємодіяти з програмами на C++ та C, її можна розширювати бібліотеками, написаними на цих мовах, щоб підвищити швидкість. Саме так розроблена більшість бібліотек Python для машинного навчання. Це робить ваш код на Python продуктивним.
Як наслідок, Python є найпопулярнішою мовою для машинного навчання, яку варто вивчити.
JavaScript
JavaScript є однією з найпопулярніших мов програмування в світі. Спочатку вона створювалася для створення сценаріїв веб-сторінок, але з часом перетворилася на універсальну мову, яка використовується майже для будь-чого.
Вона застосовується для написання серверного коду, створення десктопних та мобільних додатків та розробки моделей машинного навчання. Сила JavaScript в машинному навчанні полягає в її повсюдності; більшість пристроїв можуть виконувати код JavaScript прямо в браузері.
Хоча більшість пристроїв не мають графічних процесорів для роботи зі складними моделями, все ж може бути корисним розробляти та застосовувати невеликі моделі в браузері. Це дозволяє створювати моделі, які навчаються на конфіденційних даних користувача, не передаючи їх на сервер.
Ви також можете використовувати JavaScript для пришвидшення передбачень. Зазвичай програми машинного навчання відправляють дані на сервер і отримують назад результати. Це уповільнює процес, оскільки виникають затримки при передачі даних, що негативно впливає на користувацький досвід.
Також можна створювати моделі, які працюють на мобільних додатках, розроблених за допомогою React Native. Серед бібліотек машинного навчання для JavaScript можна виділити ML5.js, Synaptic та Brain.js.
Мова, яку потрібно вивчити для машинного навчання
Хоча всі перелічені мови корисні для машинного навчання, я б рекомендував Python як обов’язкову. Крім Python, ви можете вивчити інші мови, наприклад Julia або C++, щоб пришвидшити ваш код, але більшість роботи в машинному навчанні все одно виконується на Python.
Отже, якщо ви хочете стати інженером з машинного навчання, ви принаймні повинні знати Python. Крім того, вам потрібні знання про NumPy, бібліотеку Python для чисельних обчислень.
Читайте також: Книги та курси для вивчення NumPy за місяць
На завершення
Через свою популярність та розвинену екосистему я не думаю, що Python найближчим часом втратить свої позиції. Тому, якщо ви зацікавлені в кар’єрі інженера з машинного навчання, то це корисна мова для вивчення. Крім того, вона легша у вивченні, порівняно з іншими мовами, і підходить для початківців. Таким чином, це ідеальна перша мова.
Після Python, має сенс вивчити C++, оскільки більшість бібліотек Python для машинного навчання розроблені на C++. Це дозволить вам ефективно працювати з самими бібліотеками та пришвидшити код Python, розширюючи його за допомогою C++. Далі ви можете вибирати будь-яку іншу мову, наприклад, Julia або R.
Рекомендуємо також ознайомитися з мовами програмування для використання в Data Science.