Quando dovresti imparare il machine learning usando C ++?

una guida per scienziati, sviluppatori e utenti di Machine Learning.

Qualche tempo fa, ho deciso di iniziare a implementare l'apprendimento automatico utilizzando C ++ per migliorare le mie capacità sia nell'apprendimento automatico che in C ++. Ho cercato un buon tutorial online per guidarmi attraverso l'implementazione, ma il fatto è che non ci sono così tanti tutorial che possono aiutarti a imparare questi due insieme. In effetti, il 99% dei tutorial online sull'apprendimento automatico che ho trovato utilizzava Python, R o Matlab.

Sono d'accordo che l'apprendimento sia del C ++ che dell'apprendimento automatico sia una missione molto difficile, ma come ho detto prima, l'obiettivo qui era imparare entrambi insieme.

Ho cercato un motivo per cui la maggior parte delle persone consiglia di utilizzare Python durante l'apprendimento di ML e non C ++, ed ecco il riepilogo:

• Python è un linguaggio più flessibile del C ++.
• Le funzioni di libreria rendono l'attività banalmente semplice.
• Per lavorare in modo interattivo con i dati semplicemente eseguendo l'interprete Python nella riga di comando.
• Lo scopo principale è apprendere il machine learning, non esercitarsi nella programmazione.
• Il debug del codice C ++ per gli algoritmi ML è molto difficile.

• Il C ++ è più efficiente della maggior parte degli altri linguaggi.
• Puoi controllare ogni singola risorsa partendo da memoria, CPU e molto altro.
• La maggior parte dei framework sono implementati in C ++ sotto il cofano, come TensorFlow, caffe, vowpal, wabbit e libsvm.
• L'apprendimento del machine learning in C ++ ti rende un target di noleggio molto desiderabile.

Le persone che lavorano sul machine learning possono essere suddivise in tre categorie:

• Scienziati : lavorano con principi teorici e lavorano per portarli avanti.
• Sviluppatori : lavorano all'implementazione e allo sviluppo di tecnologie per le aziende high-tech.
• Utenti: utilizzano le tecnologie sviluppate da altre società per raggiungere l'obiettivo della loro applicazione.

In generale, usa C ++ quando:

• Hai bisogno della velocità e non c'è una libreria Python per quello che devi fare, o quella libreria è ancora più lenta.
• Devi essere in grado di controllare l'utilizzo della memoria perché spingerai il limite del tuo sistema.

Gli 8 libri che ogni sviluppatore C ++ deve leggere.

Usa Python quando:

• La velocità non è critica o esiste una funzione di libreria abbastanza veloce.
• Le funzioni di libreria rendono l'attività banalmente semplice e, ancora una volta, l'attività non è critica per le prestazioni.
• Per lavorare in modo interattivo con i dati semplicemente eseguendo l'interprete Python nella riga di comando.

• Il linguaggio di programmazione C ++ , di Bjarne Stroustrup
• The Hundred-Page Machine Learning Book , di Andriy Burkov
• Apprendimento automatico per principianti assoluti , di Oliver Theobald

• Voglio usare C ++ per imparare il Machine Learning invece di Python o R, va bene?
• Perché i ricercatori e i professionisti del deep learning non usano C o C ++ invece di un linguaggio lento come Python? Ridurrà la dipendenza dalle GPU?
• Perché dovrei usare C ++ invece di Python per il calcolo scientifico?
• Perché il C ++ non è un buon linguaggio per l'apprendimento automatico?