Học máy đã trở nên phổ biến trong vài năm qua. Mặc dù nó là một ngành học cũ, gần như lâu đời như khoa học máy tính nhưng nó chỉ mới trở nên phổ biến và phổ biến gần đây.
Điều này là do có sẵn lượng lớn dữ liệu và sức mạnh tính toán cho mục đích đào tạo. Nó cũng đã trở thành một chuyên ngành sinh lợi cho các kỹ sư phần mềm và bài viết này là hướng dẫn về các ngôn ngữ lập trình được sử dụng cho machine learning.
Học máy là gì?
Học máy là một môn học về trí tuệ nhân tạo, trong đó chúng ta xây dựng các máy móc (chương trình máy tính) đặt ra các quy tắc để tạo ra đầu ra chính xác từ đầu vào.
Điều này trái ngược với lập trình thông thường khi chúng ta yêu cầu máy tính rõ ràng cách tạo đầu ra trên mỗi đầu vào bằng thuật toán do chúng ta thiết kế. Điều này đặc biệt hữu ích trong các tình huống mà chúng ta không biết rõ ràng cách tạo đầu ra cho đầu vào hoặc chúng ta thấy bất tiện khi viết thuật toán một cách rõ ràng.
Kỹ năng học máy
- Lập trình – Học máy liên quan đến việc viết mã để xây dựng và đào tạo các mô hình khác nhau. Đó là lý do tại sao việc học cách viết chương trình lại quan trọng đến vậy. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về những ngôn ngữ lập trình machine learning mà bạn nên học.
- Toán học – Toán học cũng tham gia rất nhiều vào machine learning. Mức độ toán học liên quan phụ thuộc vào mức độ bạn muốn hiểu sâu về học máy. Trong hầu hết các trường hợp, kiến thức về đại số tuyến tính, phép tính, xác suất và thống kê là đủ.
- Cơ sở dữ liệu – Biết cách tương tác với cơ sở dữ liệu cũng rất hữu ích. Cụ thể là cơ sở dữ liệu SQL vì chúng được sử dụng nhiều nhất. Điều này là do học máy liên quan đến rất nhiều dữ liệu và bạn cần biết cách gửi dữ liệu một cách hiệu quả. SQL cơ bản là đủ.
Các ngôn ngữ lập trình học máy tốt nhất
Đây là danh sách các ngôn ngữ học tốt nhất cho machine learning. Mặc dù danh sách này chưa đầy đủ nhưng nó gợi ý một số điều mà tôi tin là hữu ích nhất trong lĩnh vực này.
Ngôn ngữ cấp thấp cho học máy
Các ngôn ngữ machine learning cấp thấp thường được coi là khó học và sử dụng hơn. Tuy nhiên, chúng mang lại lợi thế lớn về tốc độ và hiệu quả.
Trong học máy, nơi các thao tác đơn giản được thực hiện hàng triệu lần trên các tập dữ liệu lớn, tốc độ học là rất quan trọng. Hoạt động nhanh hơn một chút có thể tạo ra sự khác biệt giữa đào tạo tính bằng phút và đào tạo tính bằng giờ, ngày hoặc thậm chí lâu hơn. Các ngôn ngữ cấp thấp phổ biến nhất là R, C++ và Java.
R
R, bên cạnh Python, là một trong những ngôn ngữ chính được sử dụng trong khoa học dữ liệu. Nó là một ngôn ngữ thống kê có khả năng hiển thị tuyệt vời. Do tập trung vào việc trở thành một ngôn ngữ thống kê, nên làm việc với thống kê sẽ dễ dàng hơn so với các ngôn ngữ có mục đích chung hơn.
Điều này là do nó cung cấp chức năng tích hợp sẵn cho các tác vụ thông thường mà lẽ ra sẽ yêu cầu các gói bằng các ngôn ngữ khác nhau. Ví dụ: nó có các kiểu dữ liệu tích hợp cho các đối tượng như vectơ và ma trận.
Ngoài các tính năng tích hợp sẵn, R còn có các gói như Lattice, DataExplorer, Caret và Janiot có thể được sử dụng cho machine learning. Kết quả là nó đã trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho machine learning. Nếu bạn muốn học R, đây là cách bắt đầu.
C++
C++ là ngôn ngữ lập trình nhanh nhất thế giới vì khả năng biên dịch sang ngôn ngữ máy hiệu quả. Do tốc độ của nó, C++ là ngôn ngữ lập trình tốt cho machine learning.
Nó có sự hỗ trợ thư viện phong phú để triển khai các chức năng thường cần trong học máy. Chúng bao gồm SHARK và MLPack. Trên thực tế, các gói Python phổ biến nhất được sử dụng cho máy học, chẳng hạn như PyTorch và Tensorflow, đều được triển khai bằng C++.
C++ cho phép bạn hợp lý hóa việc sử dụng các tài nguyên như hoạt động của bộ nhớ, CPU và GPU. Kết quả là, nếu bạn giỏi C++, bạn có thể viết các mô hình hiệu quả hơn và giảm quy mô đào tạo.
Java
Java là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trên thế giới, được sử dụng chủ yếu vì tính phổ biến và độ tin cậy của nó. Nó được sử dụng để xây dựng các ứng dụng doanh nghiệp bởi một số công ty công nghệ lớn nhất thế giới.
Java hoàn hảo cho machine learning vì nó nhanh hơn các ngôn ngữ khác như Python. Nó được các công ty như Netflix và LinkedIn sử dụng để xây dựng quy trình học máy.
Nó tích hợp tốt với các giải pháp quản lý dữ liệu lớn như Apache Kafka và các nền tảng điện toán phân tán như Apache Spark và Hadoop. Thư viện các công cụ học sâu của nó bao gồm DeepLearning4J, ELKI, JavaML, JSat và Weka. Sự kết hợp giữa tốc độ, độ tin cậy và thư viện Java phong phú khiến nó trở thành một ngôn ngữ lập trình tốt khác cho machine learning.
Ngôn ngữ cấp trung
Ngôn ngữ cấp trung có thể được coi là sự dung hòa giữa ngôn ngữ cấp thấp và ngôn ngữ cấp cao. Họ cố gắng tận dụng tối đa cả hai thế giới và kết quả là họ cung cấp một số tính năng trừu tượng hóa giúp đơn giản hóa mã và tốc độ giúp mô hình hoạt động hiệu quả. Các ngôn ngữ phổ biến nhất trong danh mục này là Julia và Lisp.
Julia
Julia là ngôn ngữ lập trình có mục đích chung thường được sử dụng để phân tích số và khoa học tính toán. Giống như Python, Julia được gõ động, giúp làm việc dễ dàng hơn.
Trên thực tế, nó được thiết kế để sử dụng dễ dàng và đơn giản như Python. Tuy nhiên, nó tránh được các vấn đề về hiệu suất của Python và cố gắng hoạt động hiệu quả như ngôn ngữ lập trình C. Một ưu điểm của Julia là mã vectơ chỉ chạy nhanh hơn một chút so với mã đã được giải mã. Điều này làm cho việc vector hóa mã gần như không cần thiết.
Julia cũng có nhiều gói để xây dựng mô hình học máy. Tại thời điểm viết bài, Julia có khoảng 7.400 gói để triển khai những thứ như đại số tuyến tính, mạng thần kinh, nhập và đọc dữ liệu cũng như trực quan hóa dữ liệu. Vì lý do này, Julia đã được công nhận là sự thay thế tốt nhất và tự nhiên nhất cho Python trong học máy.
nói ngọng
Lisp là ngôn ngữ lập trình nhanh đã xuất hiện từ năm 1960, khiến nó trở thành ngôn ngữ lập trình lâu đời thứ hai vẫn được sử dụng cho đến ngày nay. Lâu đời nhất là Fortran.
Theo thời gian, Lisp đã thay đổi và xuất hiện nhiều phương ngữ. Phổ biến nhất được gọi là Common Lisp. Nó là đa mô hình và hỗ trợ cả kiểu gõ động và mạnh.
Nó rất tốt cho AI và machine learning vì nó cho phép bạn tạo các chương trình tính toán tốt các ký hiệu. Lisp rất linh hoạt, cho phép viết mã theo mô hình viết năng động và mạnh mẽ.
Nó cũng nhanh, giúp giảm thời gian đào tạo mô hình. Ngoài ra, Lisp cho phép bạn xác định ngôn ngữ con của riêng mình để làm việc với các tình huống phức tạp hơn. Nó có các thư viện như MGL và CLML để thực hiện các tác vụ học máy phổ biến.
Ngôn ngữ lập trình cấp cao
Python
Python cho đến nay là ngôn ngữ học máy phổ biến nhất. Nó là một ngôn ngữ có mục đích chung được tạo ra vào năm 1995. Kể từ đó, nó đã trở nên phổ biến và trở thành ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất.
Đây không phải là ngẫu nhiên; đúng hơn là vì Python được thiết kế thanh lịch và đơn giản. Điều này giúp nó dễ học và thân thiện với người mới bắt đầu, ngay cả với những người chưa có kinh nghiệm lập trình.
Do tính phổ biến của nó, Python có một cộng đồng lớn và nhiều tài nguyên để học. Nó cũng có các thư viện máy học như Tensorflow và PyTorch, tính toán số như NumPy và quản lý dữ liệu như Pandas. Vì Python có thể hoạt động với các chương trình viết bằng C++ và C nên nó có thể được mở rộng bằng các thư viện viết bằng các ngôn ngữ này để tăng tốc mọi thứ. Đây là cách hầu hết các thư viện máy học Python được viết. Điều này sẽ giữ cho mã python của bạn hoạt động hiệu quả.
Do đó, Python là ngôn ngữ học máy phổ biến nhất và bạn chắc chắn cần phải học nó.
JavaScript
JavaScript là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trên thế giới. Mặc dù ban đầu nó là ngôn ngữ viết kịch bản web nhưng sau đó nó đã phát triển thành ngôn ngữ linh hoạt được sử dụng cho hầu hết mọi thứ.
Công dụng của nó bao gồm viết mã phía máy chủ, phát triển ứng dụng dành cho máy tính để bàn và thiết bị di động cũng như xây dựng các mô hình học máy. Sức mạnh của JavaScript với tư cách là ngôn ngữ máy học nằm ở tính phổ biến của nó; điều này có nghĩa là hầu hết các thiết bị đều có thể chạy JavaScript bằng chính trình duyệt.
Mặc dù hầu hết các thiết bị không có GPU để chạy các mô hình lớn nhưng việc đào tạo và sử dụng các mô hình nhỏ hơn trong trình duyệt vẫn có thể có ích. Bằng cách này, bạn có thể tạo các mô hình đào tạo dữ liệu nhạy cảm của người dùng mà không cần phải tải dữ liệu đó lên máy chủ.
Bạn cũng có thể sử dụng JavaScript để triển khai dự đoán nhanh hơn. Điều này là do hầu hết các ứng dụng ML gửi dữ liệu đến máy chủ và trả về các dự đoán. Do đó, tốc độ dự đoán bị chậm lại do độ trễ kết nối, điều này có thể dẫn đến trải nghiệm người dùng kém.
Bạn cũng có thể tạo các mô hình chạy trong ứng dụng di động được xây dựng bằng React Native. Các thư viện máy học sử dụng JavaScript bao gồm ML5.js, Synaptic và Brain.js.
Một ngôn ngữ thiết yếu cho học máy
Mặc dù tất cả các ngôn ngữ này đều hữu ích cho machine learning nhưng tôi muốn nói rằng Python là điều bắt buộc. Ngoài Python, bạn có thể học các ngôn ngữ khác như Julia hoặc C++ để tăng tốc mã của mình, nhưng hầu hết quá trình học máy đều được thực hiện bằng Python.
Vì vậy, nếu muốn trở thành kỹ sư machine learning, ít nhất bạn nên biết Python. Ngoài Python, bạn cũng nên làm quen với NumPy, một thư viện Python để tính toán số.
Cũng đọc: Sách và khóa học học NumPy trong một tháng
những từ cuối
Do tính phổ biến và hệ sinh thái của nó, tôi không nghĩ Python sẽ sớm biến mất. Do đó, đây là một ngôn ngữ hữu ích để học nếu bạn muốn trở thành kỹ sư học máy. Nó cũng dễ học hơn so với các ngôn ngữ khác và thân thiện với người mới bắt đầu. Do đó, đây là ngôn ngữ đầu tiên lý tưởng.
Sau Python, C++ có ý nghĩa vì hầu hết các thư viện Python học máy đều được viết bằng C++. Điều này sẽ cho phép bạn tự làm việc trên các thư viện và tăng tốc mã Python bằng cách mở rộng nó trong C++. Ngoài ra, bạn có thể chọn bất kỳ ngôn ngữ nào khác như Julia hoặc R.
Sau đó, hãy kiểm tra các ngôn ngữ lập trình để sử dụng trong khoa học dữ liệu.
