Vorschläge für maschinelles Lernen Toolset ohne Matlab

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Ich bin neu auf dem Gebiet des maschinellen Lernens, ich plane, Python als Programmiersprache für die Implementierung von Algorithmen und Java für Systemarchitektur zu verwenden.Vorschläge für maschinelles Lernen Toolset ohne Matlab

Soweit ich verstehe, ist maschinelles Lernen mehr über die Modellierung von Daten für die Domäne, visualisieren Sie die Daten, und wählen Sie geeignete Modelle & Parameter. Die Implementierung der Modelle/Algorithmen ist der letzte und relativ einfache Schritt.

Matlab scheint alles für maschinelles Lernen zu haben, aber es ist zu teuer und erfordert das Erlernen einer neuen Sprache.

Welche Werkzeuge brauche ich außer der Programmiersprache generell für das maschinelle Lernen für Unternehmensprojekte? Dinge wie Datenmodellierung, Visualisierung usw.

Quelle

2017-03-30 Jay

Dies ist viel zu weit und wahrscheinlich eine Frage gegen die Regeln der SO. Keine Sorge ... Python hat Matlab vor langer Zeit für ML überholt (in Bezug auf die Leistung, vielleicht nicht in Bezug auf die Benutzerfreundlichkeit; ja, besonders, weil die Kernalgorithmen aller relevanten Bibliotheken in Fortran, C, C++ geschrieben sind und viele davon sind sogar die gleichen wie in Matlab). Ich bin mir nicht sicher, was Sie mit System-Architektur meinen, aber ich bin ziemlich zuversichtlich, dass Python Java auch dort ersetzen kann. – sascha

Hallo Sascha, danke für die Erinnerung. Was ich unter Systemarchitektur verstehe, ist alles andere als die Implementierung von Algorithmen, wie Data Warehouse, verteilte Systeme, Mikrodienste usw. – Jay

Nach ein paar Jahren von Versuch und Irrtum, würde ich vorschlagen, dass Sie direkt mit Python gehen, möglicherweise mit scikit-lernen oder Tensorflow (wenn Sie hardcore gehen wollen :).

Ich habe auch R in der Vergangenheit versucht, und obwohl es eine sehr gültige Sprache ist, hat es einige Einschränkungen: Es ist standardmäßig single-threaded, und obwohl es Lösungen dafür gibt, sind sie nicht so sauber wie Python.

Auch Python scheint DIE Sprache für maschinelles Lernen zu sein, es ist leicht zu erlernen und schnell (abhängig von der Interpreter-Implementierung natürlich), auch gibt es huuuuuuge Unterstützung dafür, viele Tutorials, Dokumentation und mehr wichtig, Bibliotheken werden aktiv entwickelt und unterstützt.

Endlich, ich empfehle Ihnen Spyder als eine gute IDE für Data Science zu betrachten, habe ich auch Rodeo versucht, aber es scheint nicht so reif und stabil wie Spyder.

Hoffe, das hilft.

Quelle

2017-03-30 02:29:19

Danke. Was ist mit Datenmodellierung und Visualisierung? – Jay

und Entschuldigung für die Verwirrung. Meine Frage war, neben der Programmiersprache Werkzeuge zu suchen, um die Daten zu visualisieren, geeignete Modelle auszuwählen und meine Modelle zu testen. – Jay

Über die Datenmodellierung wird scikit-learn wiederum das meiste machen. Füge numpy und pandas hinzu und fertig. Laut Visualisierung macht Matplotlib es. Auch scikit-learn kommt mit einer Reihe von Metriken, um zu bewerten, wie gut Ihre Modelle sind (Precission, Recall, F1 ...) –

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