Jakie języki poza Pythonem są używane do programowania uczenia maszynowego?
Pytanie, czy Python jest jedynym językiem programowania w uczeniu maszynowym, jest powszechne, szczególnie wśród osób, które dopiero zaczynają zajmować się sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym. Chociaż Python jest rzeczywiście dominującym językiem w dziedzinie uczenia maszynowego, nie jest jedynym językiem używanym w tym celu. Wybór języka programowania może zależeć od różnych czynników, w tym od konkretnych wymagań projektu uczenia maszynowego, istniejącej infrastruktury i wiedzy zespołu programistów.
Python stał się językiem z wyboru dla wielu praktyków uczenia maszynowego ze względu na swoją prostotę, czytelność i rozległy ekosystem bibliotek i frameworków, które ułatwiają rozwój uczenia maszynowego. Biblioteki takie jak TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn i Keras zapewniają solidne narzędzia do budowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Składnia Pythona jest przejrzysta i sprzyja pisaniu czystego i łatwego w utrzymaniu kodu, co jest szczególnie korzystne podczas opracowywania złożonych algorytmów uczenia maszynowego.
TensorFlow, opracowany przez Google, jest jednym z najpopularniejszych dostępnych frameworków uczenia maszynowego. Dostarcza kompleksowe narzędzia do budowania sieci neuronowych i jest szeroko stosowany zarówno w środowiskach badawczych, jak i produkcyjnych. Zgodność TensorFlow z Pythonem sprawia, że jest on preferowanym wyborem wśród programistów. PyTorch, inny szeroko stosowany framework, jest preferowany ze względu na dynamiczny graf obliczeniowy, który pozwala na większą elastyczność w konstruowaniu sieci neuronowych. PyTorch jest szczególnie preferowany w środowiskach akademickich i badawczych ze względu na łatwość użycia i integrację z Pythonem.
Scikit-learn to kolejna niezbędna biblioteka do uczenia maszynowego z Pythonem. Zapewnia proste i wydajne narzędzia do eksploracji danych i analizy danych. Zbudowany na bazie NumPy, SciPy i Matplotlib, Scikit-learn oferuje szeroki zakres algorytmów do klasyfikacji, regresji, klastrowania i redukcji wymiarowości. Jego integracja ze stosem naukowym Pythona sprawia, że jest to potężne narzędzie do zadań uczenia maszynowego.
Pomimo popularności Pythona, inne języki programowania są również używane w uczeniu maszynowym. R, na przykład, jest językiem, który jest szczególnie silny w obliczeniach statystycznych i grafice. Jest szeroko stosowany w środowisku akademickim i przemyśle, w którym analiza danych i wizualizacja są krytyczne. R oferuje różnorodne pakiety do uczenia maszynowego, takie jak caret, randomForest i nnet, które są przydatne do opracowywania modeli uczenia maszynowego.
Java to kolejny język, który jest wykorzystywany w uczeniu maszynowym, szczególnie w środowiskach korporacyjnych. Jego wysoka wydajność, przenośność i rozbudowane biblioteki sprawiają, że nadaje się do aplikacji uczenia maszynowego na dużą skalę. Biblioteki takie jak Weka, MOA i Deeplearning4j zapewniają programistom Java niezbędne narzędzia do implementacji algorytmów uczenia maszynowego.
C++ jest również używany w uczeniu maszynowym, głównie w aplikacjach o krytycznym znaczeniu dla wydajności. Jego zdolność do wydajnego zarządzania pamięcią i szybkiego wykonywania złożonych obliczeń sprawia, że jest to odpowiedni wybór do opracowywania wydajnych systemów uczenia maszynowego. Biblioteki takie jak Shark i Dlib oferują funkcjonalności uczenia maszynowego w C++.
Julia to stosunkowo nowy język, który zyskuje popularność w społeczności uczenia maszynowego. Znany ze swojej wysokiej wydajności i łatwości użytkowania, Julia został zaprojektowany, aby sprostać potrzebom obliczeń numerycznych i naukowych o wysokiej wydajności. Oferuje kilka pakietów uczenia maszynowego, takich jak Flux.jl i MLJ.jl, które zapewniają możliwości budowania i trenowania modeli uczenia maszynowego.
Oprócz tych języków, języki i narzędzia specyficzne dla danej dziedziny są również używane do specjalistycznych zadań uczenia maszynowego. Na przykład MATLAB jest często używany w środowiskach akademickich i badawczych do prototypowania algorytmów uczenia maszynowego ze względu na swoje potężne możliwości matematyczne i rozbudowane skrzynki narzędziowe.
Wybierając język programowania do uczenia maszynowego, ważne jest, aby wziąć pod uwagę konkretne wymagania projektu. Należy wziąć pod uwagę takie czynniki, jak złożoność algorytmów, rozmiar zestawów danych, konieczność wydajności w czasie rzeczywistym i istniejącą infrastrukturę. Ponadto wiedza specjalistyczna i preferencje zespołu programistów mogą mieć wpływ na wybór języka.
Rozbudowany ekosystem Pythona i wsparcie społeczności sprawiają, że jest to wszechstronny wybór dla szerokiej gamy aplikacji uczenia maszynowego. Jego integracja z popularnymi frameworkami i bibliotekami uczenia maszynowego zapewnia programistom narzędzia potrzebne do wydajnego tworzenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Jednak w przypadku niektórych aplikacji inne języki mogą oferować zalety pod względem wydajności, skalowalności lub łatwości użytkowania.
Chociaż Python jest wiodącym językiem w dziedzinie uczenia maszynowego, nie jest jedynym używanym językiem. Wybór języka programowania może się różnić w zależności od konkretnych potrzeb projektu i wiedzy zespołu programistów. Rozumiejąc mocne i słabe strony różnych języków programowania, praktycy mogą podejmować świadome decyzje zgodne z ich celami uczenia maszynowego.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud:
- Czy trenowanie modelu przy użyciu TensorFlow Privacy zajmuje więcej czasu niż w przypadku TensorFlow bez prywatności?
- W jaki sposób naukowiec zajmujący się danymi może wykorzystać platformę Kaggle do stosowania zaawansowanych modeli ekonometrycznych, skrupulatnie dokumentować zestawy danych i efektywnie współpracować ze społecznością przy projektach współdzielonych?
- Jaka jest różnica między użyciem CREATE MODEL z LINEAR_REG w BigQuery ML a trenowaniem niestandardowego modelu za pomocą TensorFlow w Vertex AI w celu przewidywania szeregów czasowych?
- Czy AutoML Tables jest bezpłatne?
- Jak mogę korzystać z AutoML Vision bez Google Cloud Platform (nie mam karty kredytowej)?
- Czy tryb „easy” jest automatycznie włączany w nowszych wersjach TensorFlow?
- Jakie są rodzaje uczenia maszynowego?
- W jaki sposób możemy wykorzystać uczenie maszynowe, aby wychwycić obszary, w których nie ma wystarczającej ilości danych, np. w odległych społecznościach?
- W jaki sposób zaprojektowałbyś atak polegający na zatruwaniu danych na zbiór danych Quick, Draw!, polegający na wstawianiu niewidocznych lub zbędnych kresek wektorowych, których człowiek nie wykryje, ale które systematycznie powodowałyby mylenie jednej klasy przez model z inną?
- W jaki sposób można wykorzystać narzędzia Facets Overview i Deep Dive do audytu zbioru danych ruchu sieciowego, wykrywania krytycznych nierównowag i zapobiegania atakom polegającym na zatruwaniu danych w procesie sztucznej inteligencji stosowanym w cyberbezpieczeństwie?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning