Drei Gründe, warum Menschen, die maschinelles Lernen lernen, Python verwenden sollten
Dies ist eine bearbeitete Version des Artikels "** Kikagaku Online **" für Qiita.
Dieses Mal für diejenigen, die von nun an daran denken möchten, maschinelles Lernen zu studieren, Ich möchte Ihnen sagen, in welcher Programmiersprache Sie lernen sollten.
Obwohl es bereits im Titel erwähnt wird, ist meine empfohlene Programmiersprache ** Python **.
Warum sollte Python unter den vielen Programmiersprachen verwendet werden?
Hier sind drei Gründe warum!
1. Reichlich vorhandene Bibliotheken, die für maschinelles Lernen verwendet werden können!
Die Programmierung wird normalerweise selten von Grund auf selbst geschrieben.
Was dann zu tun ist, wird oft mit ** Bibliotheken ** und ** Frameworks ** geschrieben, die für die Welt offen sind.
Wenn Sie beispielsweise einen Webdienst mit Python erstellen, wird dieser mit einem Webframework namens Django erstellt.
Gleiches gilt für maschinelles Lernen, das normalerweise mit Bibliotheken programmiert wird.
Die meisten wichtigen Programmiersprachen verfügen über Bibliotheken für maschinelles Lernen. Unter diesen kann gesagt werden, dass ** Pythons Bibliothek für maschinelles Lernen in Bezug auf Fülle und Erfolge hervorragend ist **.
Ich werde einige verwandte Bibliotheken auflisten, also schauen Sie sie sich bitte an, wenn Sie interessiert sind.
| Bibliothek | Erläuterung |
|---|---|
| scikit-learn | Eine Bibliothek mit vielen Techniken des maschinellen Lernens. |
| TensorFlow | Ein von Google entwickeltes Deep-Learning-Framework. |
| NumPy | Bibliothek zur numerischen Berechnung. Es kann mit hoher Geschwindigkeit berechnet werden und wird häufig für maschinelles Lernen verwendet, wenn die Berechnungszeit sehr lang ist. |
2. Sie können alles auf einmal tun, bis der Dienst freigegeben wird!
Andere Programmiersprachen eignen sich ebenfalls, wenn sie nur für maschinelles Lernen oder nur für Forschungszwecke bestimmt sind (z. B. MATLAB).
Was Python von diesen Sprachen unterscheidet, ist, dass Sie maschinelles Lernen ** verwenden können, um Dienste auf einmal zu veröffentlichen **.
Weil Python auch in der Webwelt weit verbreitet ist Es gibt viele Web-Frameworks wie Django, die ich bereits erwähnt habe.
Durch die Verwendung dieser Web-Frameworks Es ist von Vorteil, dass Dienste, die maschinelles Lernen verwenden, so schnell wie möglich für die Welt freigegeben werden können.
3. Viele Nachschlagewerke und Websites!
Der letzte Grund ist, dass es viele Bücher und Websites gibt, mit denen Sie maschinelles Lernen in Python studieren können.
Ist das nicht der wichtigste Punkt für diejenigen, die gerade erst anfangen?
@Carat_yoshizaki, der auch Kikagaku Online betreibt Da es empfohlene Nachschlagewerke für Anfänger des maschinellen Lernens einführt, Bitte beachten Sie auch dies.
abschließend
Bisher habe ich drei Gründe vorgestellt, warum maschinelle Lernende Python verwenden sollten.
Kikagaku Online wird ab sofort auch Methoden des maschinellen Lernens mit Python einführen. Lass uns zusammen lernen!
Kikagaku Online
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