Maskinlæring har opplevd en betydelig vekst i popularitet de senere årene. Til tross for at det er en etablert disiplin med røtter nesten like gamle som selve informatikkfaget, er det først i nyere tid at den har oppnådd utbredt anerkjennelse og blitt en integrert del av teknologilandskapet.
Denne økningen skyldes hovedsakelig tilgjengeligheten av store datamengder og den nødvendige datakraften som kreves for å trene avanserte modeller. Det har også etablert seg som en attraktiv spesialisering for programvareutviklere, og denne artikkelen fungerer som en veiledning til de mest relevante programmeringsspråkene for maskinlæring.
Hva er maskinlæring?
Maskinlæring er en gren av kunstig intelligens der fokuset ligger på å utvikle maskiner (dataprogrammer) som kan utlede regler for å generere korrekt output basert på input, ved å analysere og lære fra data. Dette står i kontrast til tradisjonell programmering, hvor man eksplisitt instruerer datamaskinen om hvordan den skal produsere et output basert på et gitt input, ved hjelp av en forhåndsdefinert algoritme. Maskinlæring er særlig nyttig i situasjoner der det er vanskelig å eksplisitt formulere hvordan et output skal genereres ut fra et input, eller hvor det er upraktisk å skrive en algoritme som dekker alle tilfeller.
Nødvendige ferdigheter for maskinlæring
- Programmering: Maskinlæring krever kode for å bygge og trene ulike modeller. Det er derfor viktig å mestre programmering. Denne artikkelen vil diskutere de mest relevante programmeringsspråkene for maskinlæring.
- Matematikk: Matematikk spiller en sentral rolle i maskinlæring. Omfanget av matematikkunnskap som kreves avhenger av hvor dypt du ønsker å forstå maskinlæring. For de fleste tilfeller er kunnskap om lineær algebra, kalkulus, sannsynlighet og statistikk tilstrekkelig.
- Databaser: Det er også fordelaktig å ha kunnskap om hvordan man samhandler med databaser, spesielt SQL-databaser, som er de mest brukte. Dette er fordi maskinlæring ofte involverer store datamengder, og du må kunne spørre dem effektivt. Grunnleggende SQL-kunnskaper er som regel tilstrekkelig.
De beste programmeringsspråkene for maskinlæring
Her følger en liste over de mest relevante programmeringsspråkene for maskinlæring. Listen er ikke uttømmende, men den inkluderer de språkene jeg mener er mest nyttige i dette feltet.
Lavnivåspråk for maskinlæring
Lavnivåspråk for maskinlæring anses generelt som vanskeligere å lære og bruke. Imidlertid gir de en betydelig fordel i form av hastighet og effektivitet.
I maskinlæring, hvor enkle operasjoner utføres millioner av ganger på store datasett, er treningshastigheten kritisk. Selv en liten økning i hastighet kan utgjøre forskjellen mellom trening som tar minutter og trening som tar timer, dager eller enda lenger. De vanligste lavnivåspråkene er R, C++ og Java.
R
R er et av de viktigste språkene innen datavitenskap, ved siden av Python. Det er et statistisk språk med imponerende visualiseringsmuligheter. På grunn av sitt fokus på statistikk, er det mer brukervennlig for statistiske oppgaver enn mer generelle språk.
Dette skyldes at det har innebygde funksjoner for vanlige oppgaver, som ellers ville kreve eksterne biblioteker i andre språk. For eksempel har R innebygde datatyper for objekter som vektorer og matriser.
I tillegg til de innebygde funksjonene har R en rekke pakker som Lattice, DataExplorer, Caret og Janiot som kan brukes i maskinlæring. Dette har bidratt til å gjøre R til et av de beste programmeringsspråkene for maskinlæring. Hvis du er interessert i å lære R, finnes det mange ressurser for å komme i gang.
C++
C++ er kjent for å være et av de raskeste programmeringsspråkene, mye på grunn av hvor effektivt det kompileres til maskinkode. Denne hastigheten gjør C++ til et godt valg for maskinlæring.
Det har et bredt utvalg av biblioteker for å implementere funksjoner som ofte er nødvendige i maskinlæring, inkludert SHARK og MLPack. Faktisk er de mest populære Python-pakkene for maskinlæring, som PyTorch og Tensorflow, i stor grad implementert med C++ under panseret.
C++ gir deg også muligheten til å finjustere bruken av ressurser som minne, CPU og GPU-operasjoner. Som et resultat kan erfarne C++-utviklere skape mer effektive modeller og redusere treningstiden.
Java
Java er et anerkjent programmeringsspråk som er kjent for sin allsidighet og pålitelighet. Det brukes i stor grad til å utvikle bedriftsapplikasjoner av noen av de største teknologiselskapene i verden.
Java egner seg godt til maskinlæring, da det er raskere enn mange andre språk, som for eksempel Python. Store selskaper som Netflix og LinkedIn bruker Java for å bygge sine maskinlæringsprosesser.
Det er også godt integrert med løsninger for håndtering av store data, som Apache Kafka, og distribuerte databehandlingsrammer som Apache Spark og Hadoop. Biblioteket med verktøy for dyp læring inkluderer DeepLearning4J, ELKI, JavaML, JSat og Weka. Kombinasjonen av hastighet, pålitelighet og et omfattende bibliotek gjør Java til et annet verdifullt språk for maskinlæring.
Mellomnivåspråk
Mellomnivåspråk er et kompromiss mellom lavnivå- og høynivåspråk. De prøver å kombinere det beste fra begge verdener, og gir både litt abstraksjon som forenkler koden din, og hastigheten som kreves for effektive modeller. De mest populære språkene i denne kategorien er Julia og Lisp.
Julia
Julia er et generelt programmeringsspråk som ofte benyttes til numerisk analyse og beregningsvitenskap. I likhet med Python, er Julia dynamisk skrevet, noe som gjør det relativt enkelt å arbeide med.
Faktisk er Julia designet for å være like enkelt og brukervennlig som Python. Samtidig forsøker det å unngå ytelsesproblemene til Python og oppnå en effektivitet som er sammenlignbar med C. En fordel med Julia er at vektorisert kode yter bare litt bedre enn ikke-vektorisert kode. Dette gjør at vektorisering av kode i mange tilfeller blir unødvendig.
Julia har også en rekke pakker for å bygge maskinlæringsmodeller. På tidspunktet dette skrives, hadde Julia rundt 7400 pakker for implementering av ting som lineær algebra, nevrale nettverk, import og lesing av data, og datavisualisering. Av denne grunn har Julia blitt ansett som en sterk og naturlig utfordrer til Python innen maskinlæring.
Lisp
Lisp er et raskt programmeringsspråk som har eksistert siden 1960, noe som gjør det til det nest eldste programmeringsspråket som fortsatt er i bruk. Det eldste er Fortran.
I løpet av årene har Lisp utviklet seg, og mange dialekter har oppstått. Den vanligste kalles Common Lisp. Lisp er et flerparadigmespråk som støtter både dynamisk og sterk typing.
Det er et godt valg for AI og maskinlæring, spesielt fordi det gjør det enkelt å lage programmer som arbeider med symboler. Lisp er fleksibelt, og lar deg kode i både dynamiske og sterke skriveparadigmer.
Det er også raskt, noe som forkorter treningstiden for modellene dine. I tillegg lar Lisp deg definere egne underspråk for å håndtere komplekse situasjoner. Det har biblioteker som MGL og CLML for å utføre vanlige maskinlæringsoppgaver.
Høynivåspråk
Python
Python er det desidert mest populære språket for maskinlæring. Det er et generelt bruksområde-språk som først ble introdusert i 1995. Siden den gang har populariteten vokst enormt, og det har blitt et av de mest brukte programmeringsspråkene totalt sett.
Dette er ikke tilfeldig; det skyldes at Python er designet for å være elegant og lett å bruke. Dette gjør det enkelt å lære, også for de som ikke har erfaring med programmering.
På grunn av sin popularitet har Python et stort fellesskap og mange ressurser for læring. Det finnes også biblioteker for maskinlæring, som Tensorflow og PyTorch, numerisk databehandling, som NumPy, og datahåndtering, som Pandas. Fordi Python kan kommunisere med programmer skrevet i C++ og C, kan det utvides med biblioteker skrevet i disse språkene for å øke hastigheten. Det er slik de fleste Python-bibliotekene for maskinlæring er konstruert. Dette gir Python-koden ekstra fart.
Som et resultat er Python det mest populære språket for maskinlæring og et du definitivt bør lære.
JavaScript
JavaScript er et av de mest populære programmeringsspråkene i verden. Det startet som et språk for skripting av nettsider, men har siden utviklet seg til et allsidig språk som kan brukes til det meste.
Dette inkluderer å skrive kode på serversiden, lage skrivebords- og mobilapplikasjoner, og bygge maskinlæringsmodeller. JavaScripts styrke som et maskinlæringsspråk ligger i dets utbredelse; de fleste enheter er i stand til å kjøre JavaScript-kode med en nettleser.
Selv om de fleste enheter ikke har GPU-er for å kjøre store modeller, kan det være fordelaktig å trene og bruke mindre modeller i nettleseren. På denne måten kan du bygge modeller som trenes på sensitive brukerdata uten å måtte sende dem til serveren.
Du kan også bruke JavaScript til å implementere raskere prediksjoner. Dette er fordi de fleste ML-applikasjoner sender data til serveren og returnerer prediksjoner. Hastigheten på prediksjonen blir derfor redusert av latensen i forbindelsen, noe som kan gi en dårlig brukeropplevelse.
Du kan også lage modeller som kjører i mobilapplikasjoner utviklet med React Native. Biblioteker for maskinlæring som benytter JavaScript inkluderer ML5.js, Synaptic og Brain.js.
Nødvendig språk for maskinlæring
Selv om alle disse språkene er nyttige for maskinlæring, vil jeg si at Python er et must. I tillegg til Python, kan du lære andre språk som Julia eller C++ for å øke hastigheten på koden din, men det meste av maskinlæringsarbeidet foregår i Python.
Så hvis du ønsker å bli maskinlæringsutvikler, bør du i det minste beherske Python. I tillegg til Python, bør du også være kjent med NumPy, et Python-bibliotek for numerisk databehandling.
Se også: Bøker og kurs for å lære NumPy på en måned
Avsluttende tanker
På grunn av sin popularitet og sitt økosystem, tror jeg ikke Python forsvinner med det første. Det er et nyttig språk å lære hvis du er interessert i maskinlæring. Det er også et relativt enkelt språk å lære sammenlignet med andre, og derfor et ideelt førstespråk.
Etter Python kan det være lurt å se på C++, siden mange av Python-bibliotekene for maskinlæring er skrevet i C++. Dette vil gi deg muligheten til å jobbe med bibliotekene selv og øke hastigheten på Python-koden ved å utvide den i C++. Etter det kan du velge andre språk som Julia eller R.
Du kan også utforske andre programmeringsspråk som er relevante for datavitenskap.