기계 학습 분야에 익숙하지 않아 파이썬을 알고리즘 구현을위한 프로그래밍 언어 및 시스템 아키텍처 용 Java로 사용할 계획입니다.Matlab이없는 기계 학습 도구에 대한 제안
내가 알고있는 한, 기계 학습은 도메인에 특정한 데이터를 모델링하고, 데이터를 시각화하고, 적절한 모델 & 매개 변수를 선택하는 것에 관한 것입니다. 모델/알고리즘을 구현하는 것이 마지막이자 비교적 쉬운 단계입니다.
Matlab은 기계 학습을위한 모든 것을 갖춘 것처럼 보이지만 값이 비싸고 새로운 언어를 배워야합니다.
프로그래밍 언어 이외의 도구는 일반적으로 엔터프라이즈 프로젝트를위한 기계 학습에 필요합니까? 데이터 모델링, 시각화 등과 같은 것들
2 년의 시행 착오 끝에, 나는 아마도 파이썬으로 배우고, 아마도 scikit-learn 또는 tensorflow (당신이 하드 코어로 가고 싶다면 :)로 갈 것을 제안 할 것이다.
나는 또한 R을 과거에 시도했지만 매우 유효한 언어이지만 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 기본적으로 단일 스레드이며 해결책은 있지만 파이썬만큼 깨끗합니다.
또한 파이썬은 기계 학습을위한 언어로 생각되며, 배우기 쉽고 빠르며 (통역사 구현에 따라 다름) 또한 huuuuuuge 지원, 많은 자습서, 문서 등이 있습니다. 중요한 도서관은 적극적으로 개발되고 지원된다.
마지막으로 스파이더를 데이터 과학을위한 좋은 IDE로 생각하고 로데오를 시도해 보았지만 스파이더만큼 성숙하고 안정적이지는 않습니다.
희망이 도움이됩니다.
고마워요. 데이터 모델링 및 시각화는 어떻습니까? – Jay
및 혼란에 드려 죄송합니다. 제 질문은 프로그래밍 언어, 툴링, 데이터 시각화, 적절한 모델 선택, 모델 테스트와 같은 툴을 요구하는 것이 었습니다. – Jay
데이터 모델링에 관해서도 scikit-learn이 대부분을 수행합니다. numpy와 pandas를 추가하고 완료합니다. 시각화에 따라 matplotlib이이를 수행합니다. 또한 scikit-learn에는 모델이 얼마나 좋은지 평가할 수있는 좋은 측정 항목이 있습니다 (precission, recall, f1 ...) –
이것은 너무 광범위하며 아마도 SO의 규칙에 대한 질문 일 수 있습니다. 걱정할 필요가 없습니다 ... 파이썬은 ML에 대해 오래 전부터 Matlab을 능가했습니다 (사용면에서 그리 쉽지는 않았을 것입니다; 예, 특히 모든 관련 라이브러리의 핵심 알고리즘이 Fortran, C, C++로 작성 되었기 때문에) 이 중 대다수는 Matlab에서 사용 된 것과 동일합니다). 나는 당신이 시스템 아키텍처에 의해 무엇을 의미하는지 모르겠다. 그러나 나는 파이썬이 자바를 대체 할 수 있다고 확신한다. – sascha
안녕하세요, sascha, 알림을 보내 주셔서 감사합니다. 시스템 아키텍처 란 데이터웨어 하우스, 분산 시스템, 마이크로 서비스 등과 같은 알고리즘 구현 이외의 모든 것입니다. – Jay