Sehen Sie sich die Anleitung zur Auswahl einer Programmiersprache für maschinelles Lernen an.
Der schwierigste Teil des Lernens maschinelles Lernen Wenn Sie neu sind, müssen Sie entscheiden, wo Sie anfangen sollen. Es ist nur natürlich, sich zu fragen, welche Sprache für a am besten geeignet ist maschinelles Lernprojekt, ob Sie Ihre Fähigkeiten auffrischen oder eine neue Karriere in diesem Bereich beginnen möchten. Das Beste finden Programmiersprache für maschinelles Lernen ist eine Herausforderung, da über 700 verschiedene Programmiersprachen verwendet werden, von denen jede Vor- und Nachteile hat. Die gute Nachricht ist jedoch, dass Sie zu Beginn Ihrer Karriere als Ingenieur für maschinelles Lernen beginnen zu bestimmen, welche Programmiersprache ist am besten für ein bestimmtes Geschäftsproblem geeignet.
Aber das Wichtigste zuerst: Lassen Sie uns lernen, was maschinelles Lernen ist und wie viel Programmierung erforderlich ist, um es zu implementieren.
Wie funktioniert maschinelles Lernen?
Computersysteme erhalten die Fähigkeit, automatisch zu lernen und Vorhersagen zu treffen, basierend auf den Daten, die ihnen durch maschinelles Lernen zugeführt werden, was eine Teilmenge davon ist künstliche Intelligenz. Alles kann eine Vorhersage sein: ob das Wort „Buch“ eine Terminvereinbarung oder ein Taschenbuch bedeutet, ob ein Bild eine Katze oder einen Hund zeigt oder ob eine E-Mail Spam ist. Der Code, der einem maschinellen Lernsystem mitteilt, wie es zwischen einem Bild einer Katze und einem Hund unterscheiden soll, wird nicht von einem Programmierer für maschinelles Lernen geschrieben. Stattdessen werden große Datenproben verwendet, um maschinelle Lernmodelle zu trainieren, die lernen, den Unterschied zwischen einem Hund und einer Katze zu erkennen (in diesem Fall eine große Anzahl von Bildern, die als Katze und Hund gekennzeichnet sind). Das ultimative Ziel des maschinellen Lernens besteht darin, dass Systeme selbstständig lernen und aufgrund dessen, was sie lernen, Aktionen ausführen.
Wie viel Programmiererfahrung ist notwendig, um Ml zu beherrschen?
Abhängig von Ihrer beabsichtigten Anwendung variiert das Niveau der Programmierkenntnisse, das zum Erlernen des maschinellen Lernens erforderlich ist. Wenn Sie maschinelle Lernmodelle verwenden möchten, um reale Geschäftsprobleme zu lösen, benötigen Sie einen Programmierhintergrund, aber wenn Sie nur die Grundlagen lernen möchten, reichen Mathematik und Statistik aus. Es hängt alles davon ab, wie Sie das volle Potenzial des maschinellen Lernens nutzen möchten. Genauer gesagt, um ML-Modelle zu implementieren, muss man mit den Grundlagen der Programmierung, Algorithmen, Datenstrukturen, Speicherverwaltung und Logik vertraut sein. Es ist für jeden mit grundlegenden Programmierkenntnissen sehr einfach, in eine Karriere im maschinellen Lernen einzusteigen, da es so viele maschinelle Lernbibliotheken gibt, die in verschiedene Programmiersprachen integriert sind. Mehrere grafische und Skriptumgebungen für maschinelles Lernen, wie Weka, Orange, BigML und andere, ermöglichen Ihnen die Implementierung von ML-Algorithmen ohne aufwändiges Programmieren, aber Sie müssen über ein grundlegendes Verständnis der Programmierung verfügen.
Es gibt keine beste Sprache für maschinelles Lernen; jeder ist auf seine Weise nützlich. Ja, keine maschinell lernende Sprache ist anderen überlegen. Es gibt jedoch einige Programmiersprachen, die sich besser für Machine-Learning-Projekte eignen als andere. Abhängig von der Art des Geschäftsproblems, an dem sie arbeiten, wählen Machine-Learning-Ingenieure eine Machine-Learning-Sprache aus. Beispielsweise bevorzugen die meisten Ingenieure, die im maschinellen Lernen arbeiten, Python für NLP-Probleme und R oder Python für Stimmungsanalyseaufgaben. Andere hingegen werden Java wahrscheinlich für andere maschinelle Lernanwendungen wie Sicherheit und Bedrohungserkennung verwenden. Bei der Arbeit im maschinellen Lernen können Softwareentwickler mit einem Hintergrund in der Java-Entwicklung gelegentlich weiterhin Java als Programmiersprache verwenden.
Denken Sie daran, dass sich die Dinge im Laufe der Zeit ändern und dass es keine universelle Anwendungsfalllösung für maschinelles Lernen gibt. Das Anwendungsgebiet, der Umfang des Machine Learning-Projekts, die in Ihrer Branche oder Ihrem Unternehmen verwendeten Programmiersprachen und einige andere Faktoren haben Einfluss darauf, welche Sprache für Machine Learning am besten geeignet ist. Ein Praktiker des maschinellen Lernens nutzt Erfahrung, Tests und Experimente, um die beste Programmiersprache für ein bestimmtes Problem des maschinellen Lernens auszuwählen. Natürlich ist das Erlernen von mindestens zwei Programmiersprachen für maschinelles Lernen die beste Option, da dies Ihren Lebenslauf an die Spitze des Stapels bringt. Das Erlernen einer neuen maschinellen Lernsprache ist einfach, sobald Sie eine beherrschen.
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