W czym pisać programy do uczenia maszynowego

Najlepiej (a właściwie – najprościej) jest pisać programy do uczenia maszynowego w Pythonie.

Język ten jest zdecydowanie łatwiejszy do nauki niż np. C++, a jest wystarczająco dobry by stworzyć sprawny program. Ponadto ma on bardzo wiele bibliotek, z których możemy korzystać przy tworzeniu programu.

Całkiem początkujący mogą zacząć pisanie z wykorzystaniem biblioteki scikit-learn. Biblioteka ta pozwala napisać prosty program do uczenia maszynowego przy pomocy kilkunastu linii kodu. Przy czym część kodu to importowanie bibliotek, danych do uczenia oraz prezentacji wyników.

Inną biblioteką, z której można skorzystać jest tensorflow. Tutaj również w kilkunastu linijkach jesteśmy w stanie zamknąć cały prosty program.

Dla bardziej zaawansowanych dobrymi wyborami mogą być też biblioteki: Theano, Keras, PyTorch.

Bez względu na to jak prosty będzie ten podstawowy kod, w danej kolejności będziemy mogli go rozwijać dobierając tzw. hiper-parametry, czyli parametry decydujące tym w jaki sposób dany algorytm ma się uczyć.

Powodzenia i miłej zabawy.