die 7 besten Programmiersprachen für maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen hat in den letzten Jahren stark an Popularität gewonnen. Obwohl es sich um eine alte Disziplin handelt, die fast so alt ist wie die Informatik selbst, ist sie erst seit kurzem populär und alltäglich geworden.

Der Grund dafür ist die Verfügbarkeit großer Datenmengen und Rechenleistung für das Training. Außerdem hat es sich zu einer lukrativen Spezialisierung für Softwareingenieure entwickelt. Dieser Artikel ist ein Leitfaden zu den Programmiersprachen, die für maschinelles Lernen verwendet werden.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist die Disziplin der künstliche Intelligenz, bei der wir Maschinen (Computerprogramme) entwickeln, die aus Daten Regeln ableiten, wie sie bei einer beliebigen Eingabe die richtige Ausgabe produzieren.

Dies steht im Gegensatz zur normalen Programmierung, bei der wir dem Computer explizit sagen, wie er die Ausgabe bei einer beliebigen Eingabe mit Hilfe eines von uns entwickelten Algorithmus erzeugen soll. Dies ist besonders nützlich in Situationen, in denen wir nicht explizit wissen, wie die Ausgabe bei gegebenen Eingaben zu erzeugen ist, oder in denen es für uns unpraktisch ist, den Algorithmus explizit aufzuschreiben.

Fertigkeiten für maschinelles Lernen

• Programmieren - Maschinelles Lernen beinhaltet das Schreiben von Code zum Erstellen und Trainieren der verschiedenen Modelle. Es ist daher unerlässlich, dass Sie lernen, Programme zu schreiben. In diesem Artikel erfahren Sie, welche Programmiersprachen für maschinelles Lernen Sie lernen sollten.
• Mathematik - Auch die Mathematik spielt beim maschinellen Lernen eine große Rolle. Wie viel Mathematik Sie brauchen, hängt davon ab, wie tief Sie das maschinelle Lernen verstehen wollen. In den meisten Fällen sollten Kenntnisse in linearer Algebra, Kalkül, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik ausreichen.
• Datenbanken - Es ist auch nützlich zu wissen, wie man mit Datenbanken umgeht. Insbesondere mit SQL-Datenbanken, da diese am häufigsten verwendet werden. Der Grund dafür ist, dass maschinelles Lernen mit vielen Daten verbunden ist und Sie wissen müssen, wie Sie diese effektiv abfragen können. Grundlegende SQL-Kenntnisse sollten ausreichen.

Die besten Programmiersprachen für maschinelles Lernen

Dies ist eine Liste der besten Sprachen, die Sie für maschinelles Lernen lernen sollten. Diese Liste erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit, aber sie enthält einige Sprachen, die meiner Meinung nach in diesem Bereich am nützlichsten sind.

Low-Level-Sprachen für maschinelles Lernen

Low-Level-Sprachen für maschinelles Lernen gelten im Allgemeinen als schwieriger zu erlernen und zu verwenden. Sie bieten jedoch den großen Vorteil der Geschwindigkeit und Effizienz.

Beim maschinellen Lernen, wo einfache Operationen millionenfach auf große Datensätze ausgeführt werden, ist die Trainingsgeschwindigkeit wichtig. Geringfügig schnellere Operationen können den Unterschied zwischen einem Training in wenigen Minuten und einem Training in Stunden, Tagen oder sogar länger ausmachen. Die gängigsten Low-Level-Sprachen sind R, C und Java.

R

R ist neben Python eine der wichtigsten Sprachen, die in der Datenwissenschaft verwendet werden. Es handelt sich um eine statistische Sprache mit hervorragenden Visualisierungsfunktionen. Da der Schwerpunkt auf einer statistischen Sprache liegt, ist die Arbeit mit ihr in der Statistik einfacher als mit allgemeineren Sprachen.

Das liegt daran, dass sie integrierte Funktionen für allgemeine Aufgaben bietet, für die sonst Pakete in anderen Sprachen erforderlich wären. So sind zum Beispiel Datentypen für Objekte wie Vektoren und Matrizen eingebaut.

Zusätzlich zu den eingebauten Funktionen verfügt R über Pakete wie Lattice, DataExplorer, Caret und Janiot, die beim maschinellen Lernen verwendet werden können. Dadurch hat sich R zu einer der besten Programmiersprachen für maschinelles Lernen entwickelt. Wenn Sie R lernen möchten, erfahren Sie hier , wie Sie anfangen können.

C

C ist die schnellste Programmiersprache der Welt, weil sie sich so effizient in Maschinensprache kompilieren lässt. Aufgrund seiner Geschwindigkeit ist C eine gute Programmiersprache für das maschinelle Lernen.

Sie verfügt über eine umfangreiche Bibliotheksunterstützung zur Implementierung von Funktionen, die beim maschinellen Lernen häufig benötigt werden. Dazu gehören SHARK und MLPack. Die populärsten Python-Pakete für maschinelles Lernen, wie PyTorch und Tensorflow, sind mit C unter der Haube implementiert.

Mit C können Sie die Nutzung von Ressourcen wie Speicher, CPU und GPU-Operationen rationalisieren. Wenn Sie auch C gut beherrschen, können Sie leistungsfähigere Modelle schreiben und die Trainingsgröße reduzieren.

Java

Java ist eine der beliebtesten Programmiersprachen der Welt, die vor allem wegen ihrer Allgegenwärtigkeit und Zuverlässigkeit verwendet wird. Sie wird von einigen der größten Technologieunternehmen der Welt für die Entwicklung von Unternehmensanwendungen verwendet.

Java ist ideal für das maschinelle Lernen, da es schneller ist als andere Sprachen, wie z.B. Python. Es wird von Unternehmen wie Netflix und LinkedIn für den Aufbau ihrer Pipelines für maschinelles Lernen verwendet.

Es lässt sich gut in Big Data Management-Lösungen wie Apache Kafka und verteilte Computing-Frameworks wie Apache Spark und Hadoop integrieren. Die Bibliothek der Tools für Tiefes Lernen umfasst DeepLearning4J, ELKI, JavaML, JSat und Weka. Javas Kombination aus Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und einer umfangreichen Bibliothek macht es zu einer weiteren guten Programmiersprache für maschinelles Lernen.

Middle-Level-Sprachen

Middle-Level-Sprachen können als Kompromiss zwischen Low-Level- und High-Level-Sprachen betrachtet werden. Sie versuchen, das Beste aus beiden Welten zu vereinen und bieten daher eine gewisse Abstraktion, die Ihren Code vereinfacht, und eine Geschwindigkeit, die Ihre Modelle performant hält. Die beliebtesten Sprachen in dieser Kategorie sind Julia und Lisp.

Julia

Julia ist eine Allzweck-Programmiersprache, die häufig für numerische Analysen und Computerwissenschaften verwendet wird. Wie Python ist auch Julia dynamisch typisiert, was die Arbeit mit ihr erleichtert.

Sie ist sogar so leicht und einfach zu bedienen wie Python. Allerdings vermeidet sie die Leistungsprobleme von Python und versucht, so leistungsfähig wie die Programmiersprache C zu sein. Einer der Vorteile von Julia ist, dass vektorisierter Code nur geringfügig schneller läuft als devectorisierter Code. Das macht es fast unnötig, Code zu vektorisieren.

Julia verfügt außerdem über eine Vielzahl von Paketen zur Erstellung von Machine-Learning-Modellen. Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels verfügte Julia über etwa 7400 Pakete zur Implementierung von Dingen wie linearer Algebra, neuronalen Netzen, dem Importieren und Lesen von Daten und der Datenvisualisierung. Aus diesem Grund gilt Julia als der beste und natürlichste Ersatz für Python im Bereich des maschinellen Lernens.

Lispeln

Lispeln ist eine schnelle Programmiersprache, die seit 1960 existiert und damit die zweitälteste Programmiersprache ist, die noch verwendet wird. Die älteste ist Fortran.

Im Laufe der Zeit hat sich Lisp verändert, und es sind viele Dialekte entstanden. Die am weitesten verbreitete heißt Common Lisp. Sie ist multiparadigmatisch und unterstützt sowohl dynamische als auch starke Typisierung.

Es eignet sich hervorragend für KI und maschinelles Lernen, da es Ihnen ermöglicht, Programme zu erstellen, die gut mit Symbolen rechnen können. Lisp ist flexibel und ermöglicht es Ihnen, in den Paradigmen der dynamischen und starken Typisierung zu programmieren.

Außerdem ist es schnell und verkürzt so die Trainingszeit für Ihre Modelle. Darüber hinaus können Sie mit Lisp Ihre eigene Untersprache definieren, um mit komplexeren Situationen zu arbeiten. Lisp verfügt über Bibliotheken wie MGL und CLML zur Durchführung gängiger Aufgaben im Bereich des maschinellen Lernens.

Hochrangige Programmiersprachen

Python

Python ist bei weitem die beliebteste Sprache für maschinelles Lernen. Es handelt sich um eine Allzwecksprache, die 1995 eingeführt wurde. Seitdem ist sie immer beliebter geworden und hat sich zur meistgenutzten Programmiersprache überhaupt entwickelt.

Das kommt nicht von ungefähr, sondern liegt daran, dass Python elegant und einfach gestaltet wurde. Das macht es leicht erlernbar und anfängerfreundlich, auch für Leute, die keine Programmiererfahrung haben.

Aufgrund seiner Beliebtheit verfügt Python über eine große Gemeinschaft und viele Ressourcen zum Lernen. Es gibt auch Bibliotheken für maschinelles Lernen, wie Tensorflow und PyTorch, für numerische Berechnungen, wie NumPy, und für die Datenverwaltung, wie Pandas. Da Python eine Schnittstelle zu in C und C geschriebenen Programmen hat, kann es durch in diesen Sprachen geschriebene Bibliotheken erweitert werden, um es schneller zu machen. Auf diese Weise werden die meisten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen geschrieben. Dies ermöglicht es, dass Ihr Python-Code performant ist.

Daher ist Python die beliebteste Sprache für maschinelles Lernen und eine, die Sie unbedingt lernen sollten.

JavaScript

JavaScript ist eine der beliebtesten Programmiersprachen der Welt. Ursprünglich war sie eine Sprache für das Skripting von Webseiten, hat sich aber inzwischen zu einer vielseitigen Sprache entwickelt, die für so gut wie alles verwendet werden kann.

Sie wird u.a. zum Schreiben von serverseitigem Code, zum Erstellen von Desktop- und mobilen Anwendungen und zum Erstellen von Machine-Learning-Modellen verwendet. Die Stärke von JavaScript als Sprache des maschinellen Lernens liegt in seiner Allgegenwärtigkeit, d.h. die meisten Geräte sind in der Lage, JavaScript-Code mit nur einem Browser auszuführen.

Auch wenn die meisten Geräte nicht über die GPUs verfügen, um große Modelle auszuführen, kann es dennoch von Vorteil sein, kleinere Modelle im Browser zu trainieren und zu verwenden. Auf diese Weise können Sie Modelle erstellen, die mit sensiblen Benutzerdaten trainiert werden, ohne dass diese an den Server gesendet werden müssen.

Sie können auch JavaScript verwenden, um schnellere Vorhersagen zu treffen. Der Grund dafür ist, dass die meisten ML-Anwendungen Daten an den Server senden und Vorhersagen zurückgeben. Dadurch wird die Geschwindigkeit der Vorhersage durch die Latenzzeit der Verbindung verlangsamt, was zu einer schlechten Benutzererfahrung führen kann.

Sie können auch Modelle erstellen, die in mobilen Anwendungen laufen, die mit React Native erstellt wurden. Zu den Bibliotheken für maschinelles Lernen mit JavaScript gehören ML5.js, Synaptic und Brain.js.

Unverzichtbare Sprache für maschinelles Lernen

Obwohl all diese Sprachen für das maschinelle Lernen nützlich sind, würde ich sagen, dass Python ein absolutes Muss ist. Neben Python können Sie auch andere Sprachen wie Julia oder C lernen, um Ihren Code zu beschleunigen, aber der Großteil des maschinellen Lernens wird in Python durchgeführt.

Wenn Sie auch Ingenieur für maschinelles Lernen werden wollen, sollten Sie zumindest Python beherrschen. Neben der Sprache Python sollten Sie auch NumPy kennen, eine Python-Bibliothek für numerische Berechnungen.

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Abschließende Worte

Aufgrund seiner Popularität und seines Ökosystems glaube ich nicht, dass Python in absehbarer Zeit verschwinden wird. Daher ist es eine nützliche Sprache, die Sie lernen sollten, wenn Sie Ingenieur für maschinelles Lernen werden möchten. Außerdem ist sie im Vergleich zu anderen Sprachen einfacher zu erlernen und anfängerfreundlich. Sie ist daher eine ideale Einstiegssprache.

Nach Python ist C sinnvoll, da die meisten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen in C geschrieben sind. So können Sie nach Belieben mit den Bibliotheken selbst arbeiten und Ihren Python-Code durch Erweiterungen in C beschleunigen. Darüber hinaus können Sie jede beliebige andere Sprache wählen, z.B. Julia oder R.

Sehen Sie sich als nächstes die Programmiersprachen an, die Sie für Data Science verwenden können.