Aké jazyky sa používajú na programovanie strojového učenia mimo Pythonu?
Otázka, či je Python jediným jazykom na programovanie v strojovom učení, je bežná, najmä medzi jednotlivcami, ktorí sú v oblasti umelej inteligencie a strojového učenia noví. Aj keď je Python skutočne prevládajúcim jazykom v oblasti strojového učenia, nie je jediným jazykom používaným na tento účel. Výber programovacieho jazyka môže závisieť od rôznych faktorov vrátane špecifických požiadaviek projektu strojového učenia, existujúcej infraštruktúry a odbornosti vývojového tímu.
Python sa stal preferovaným jazykom mnohých odborníkov na strojové učenie vďaka svojej jednoduchosti, čitateľnosti a rozsiahlemu ekosystému knižníc a rámcov, ktoré uľahčujú vývoj strojového učenia. Knižnice ako TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn a Keras poskytujú robustné nástroje na vytváranie a nasadzovanie modelov strojového učenia. Syntax Pythonu je jasná a umožňuje písať čistý a udržiavateľný kód, čo je obzvlášť výhodné pri vývoji zložitých algoritmov strojového učenia.
TensorFlow, vyvinutý spoločnosťou Google, je jedným z najpopulárnejších dostupných rámcov strojového učenia. Poskytuje komplexné nástroje na budovanie neurónových sietí a je široko používaný pre výskumné aj produkčné prostredia. Kompatibilita TensorFlow s Pythonom z neho robí obľúbenú voľbu medzi vývojármi. PyTorch, ďalší široko používaný rámec, je preferovaný pre jeho dynamický výpočtový graf, ktorý umožňuje väčšiu flexibilitu pri vytváraní neurónových sietí. PyTorch je obzvlášť obľúbený v akademickom a výskumnom prostredí vďaka jednoduchému použitiu a integrácii s Pythonom.
Scikit-learn je ďalšou základnou knižnicou pre strojové učenie s Pythonom. Poskytuje jednoduché a efektívne nástroje na dolovanie a analýzu údajov. Scikit-learn, postavený na NumPy, SciPy a Matplotlib, ponúka širokú škálu algoritmov na klasifikáciu, regresiu, zhlukovanie a redukciu rozmerov. Jeho integrácia s vedeckým zásobníkom Pythonu z neho robí výkonný nástroj pre úlohy strojového učenia.
Napriek dôležitosti Pythonu sa v strojovom učení používajú aj iné programovacie jazyky. R je napríklad jazyk, ktorý je obzvlášť silný v štatistických výpočtoch a grafike. Je široko používaný v akademickej sfére a priemyselných odvetviach, kde je analýza a vizualizácia údajov kritická. R ponúka množstvo balíkov pre strojové učenie, ako napríklad caret, randomForest a nnet, ktoré sú užitočné pri vývoji modelov strojového učenia.
Java je ďalší jazyk, ktorý sa používa v strojovom učení, najmä v podnikových prostrediach. Vďaka vysokému výkonu, prenosnosti a rozsiahlym knižniciam je vhodný pre rozsiahle aplikácie strojového učenia. Knižnice ako Weka, MOA a Deeplearning4j poskytujú vývojárom Java potrebné nástroje na implementáciu algoritmov strojového učenia.
C++ sa používa aj v strojovom učení, predovšetkým pre aplikácie kritické z hľadiska výkonu. Jeho schopnosť efektívne spravovať pamäť a rýchlo vykonávať zložité výpočty z neho robí vhodnú voľbu pre vývoj vysokovýkonných systémov strojového učenia. Knižnice ako Shark a Dlib ponúkajú funkcie strojového učenia v C++.
Julia je relatívne nový jazyk, ktorý si získava na popularite v komunite strojového učenia. Julia, známa pre svoj vysoký výkon a jednoduché použitie, je navrhnutá tak, aby riešila potreby vysokovýkonných numerických a vedeckých výpočtov. Ponúka niekoľko balíkov strojového učenia, ako napríklad Flux.jl a MLJ.jl, ktoré poskytujú možnosti na vytváranie a trénovanie modelov strojového učenia.
Okrem týchto jazykov sa na špecializované úlohy strojového učenia používajú aj jazyky a nástroje špecifické pre danú doménu. Napríklad MATLAB sa často používa v akademických a výskumných prostrediach na prototypovanie algoritmov strojového učenia vďaka svojim výkonným matematickým schopnostiam a rozsiahlym súborom nástrojov.
Pri výbere programovacieho jazyka pre strojové učenie je dôležité zvážiť špecifické požiadavky projektu. Mali by sa vziať do úvahy faktory, ako je zložitosť algoritmov, veľkosť súborov údajov, potreba výkonu v reálnom čase a existujúca infraštruktúra. Okrem toho odbornosť a preferencie vývojového tímu môžu ovplyvniť výber jazyka.
Rozsiahly ekosystém a podpora komunity Pythonu z neho robia všestrannú voľbu pre širokú škálu aplikácií strojového učenia. Jeho integrácia s populárnymi rámcami a knižnicami strojového učenia poskytuje vývojárom nástroje potrebné na efektívne vytváranie a nasadzovanie modelov strojového učenia. Pre určité aplikácie však môžu iné jazyky ponúkať výhody z hľadiska výkonu, škálovateľnosti alebo jednoduchosti používania.
Aj keď je Python popredným jazykom v oblasti strojového učenia, nie je jediným používaným jazykom. Výber programovacieho jazyka sa môže líšiť v závislosti od špecifických potrieb projektu a odbornosti vývojového tímu. Vďaka pochopeniu silných stránok a obmedzení rôznych programovacích jazykov môžu odborníci robiť informované rozhodnutia, ktoré sú v súlade s ich cieľmi strojového učenia.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Spomenuli ste veľa druhov algoritmov, ako je lineárna regresia, rozhodovacie stromy. Sú to všetky neurónové siete?
- Aké sú metriky hodnotenia výkonnosti modelu?
- Čo je lineárna regresia?
- Je možné kombinovať rôzne modely ML a zostaviť majstrovskú AI?
- Aké sú niektoré z najbežnejších algoritmov používaných v strojovom učení?
- Ako vytvoriť verziu modelu?
- Ako aplikovať 7 krokov ML v príkladnom kontexte?
- Ako možno strojové učenie aplikovať na údaje o stavebných povoleniach?
- Prečo boli tabuľky AutoML prerušené a čo ich nasleduje?
- Aká je úloha interpretácie sviatočných log nakreslených hráčmi v kontexte AI?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning