Python is de juiste keuze voor iedereen die enthousiast is over en zich wil verdiepen in machine learning. Resultaten behalen met machine learning technieken vergt geen jarenlange studie of geavanceerde wiskundige kennis - slechts doorzettingsvermogen en gezond verstand.
In dit artikel duiken we in de basis van machine learning en hoe het leren van Python je kan onderscheiden van de concurrentie.
Wat is Machine Learning?
Machine learning is het proces van het trainen van een computerprogramma om taken uit te voeren zonder het expliciete instructies te geven. In plaats daarvan identificeert het computerprogramma patronen door herhaaldelijke verwerking van gegevens en kan het vervolgens outputs voorspellen op basis van nieuwe inputs. Hieronder zullen we kort zowel deep learning als klassieke algoritmen doornemen en bespreken welke methoden geschikt zijn voor welke problemen.
Machine learning zal op korte termijn elke sector transformeren en het is nu het moment om de vaardigheden te leren waar werkgevers in de nabije toekomst naar op zoek zullen zijn. Het belangrijkste aan machine learning technieken is dat ze niet one-size-fits-all zijn; een systeem voor het geven van productaanbevelingen is anders dan een systeem dat gezichten herkent.
Waarom is machine learning belangrijk?
Met machine learning kunnen we vandaag de dag problemen aanpakken waarvan we voorheen alleen maar konden dromen. Ongeacht de sector waarin je werkt, kun je profiteren van moderne machine learning tools om processen te verbeteren, de productiviteit te verhogen, of zelfs mensenlevens te verbeteren! Hieronder volgen een aantal voorbeelden van hoe machine learning ingezet wordt in verschillende industrieën:
Landbouw: Penn State University helpt boeren om cassava ziektes te detecteren: boeren hebben een mobiele applicatie tot hun beschikking die een telefooncamera gebruikt om foto's van planten te maken en te bepalen of deze ziektes hebben - en hoe die ziektes beheerst kunnen worden.
Geneeskunde: Mount Sinai gebruikt machine learning om borstkanker te helpen diagnosticeren. Dokters kunnen nu direct een second opinion krijgen over een mammogram door de kracht van machine learning te benutten om borstkanker beter te diagnosticeren.
Journalistiek: Fake News Challenge past machine learning toe om de waarachtigheid van artikelen te beoordelen. Lezers zouden niet afhankelijk moeten zijn van feitencheckers die de bandbreedte hebben om dat exacte artikel dat ze lezen te beoordelen; in plaats daarvan zouden ze een gratis machine learning tool moeten kunnen gebruiken die hen kan helpen bepalen of wat ze lezen echt is of een hoax.
Luchtvaart: General Electric maakt gebruik van machine learning om vliegtuigmotoren te analyseren en de veiligheid te verbeteren. Door gegevens rechtstreeks van de motor te importeren, kunnen deep learning algoritmen veel nauwkeuriger dan ooit tevoren detecteren of er onderhoud nodig is.
Wat is Python?
In technische termen is Python een high-level, dynamisch getypte, en geïnterpreteerde programmeertaal die gestructureerde, objectgeoriënteerde, en functionele programmeerparadigma's ondersteunt. Kortom, het is een taal die gemakkelijk te leren en flexibel te gebruiken is. Al jaren is Python een van de meest populaire programmeertalen om te gebruiken, vooral voor degenen die voor het eerst leren programmeren. Nu, met de populariteit van machine learning, is Python populairder dan ooit.
Met het leren van Python zit je er nooit naast. Python biedt een heleboel functies die aantrekkelijk zijn voor een breed scala aan professionals:
Als je net begonnen bent met leren programmeren, maakt de eenvoud van de Python-interpreter het super makkelijk om te beginnen.
Als je een objectgeoriënteerde taal zoals Java al onder de knie hebt, ondersteunt Python dat programmeerparadigma volledig en zal het super vertrouwd aanvoelen.
Als je meer vertrouwd bent met C of C++, ondersteunt Python ook gestructureerd programmeren - en de ingebouwde garbage collection zal je ontwikkelervaring veel veiliger en veel sneller maken!
Machine Learning & Python
Waarom Python?
Python is verreweg de taal waar de meeste voorkeur naar uitgaat als het gaat om machine learning. Echter, er is niets bijzonders aan Python dat het beter geschikt maakt voor machine learning dan enige andere moderne taal - wat anders is aan Python is hoe gemakkelijk het is om te leren.
Om deze reden hebben academici en datawetenschappers Python jaren geleden al omarmd als voorkeurstaal, en deze krachtige en deskundige gemeenschap heeft enorme hoeveelheden gratis, open-source tools gecreëerd die toegankelijk zijn voor iedereen. Tools zoals TensorFlow, PyTorch, en Scikit-Learn kunnen iedereen, zelfs professionals met weinig tot geen ontwikkelervaring, in staat stellen om de kracht van machine learning te benutten.
Waarom hebben we machine learning nodig?
In traditionele programmeertechnieken gebruikt een ontwikkelaar een programmeertaal om regels te schrijven die gegevens bevatten en een resultaat produceren. Echter, er zijn problemen waarvoor goed gedefinieerde regels niet bestaan - traditionele programmeertechnieken zijn niet geschikt voor het omgaan met deze problemen. Gelukkig zijn er inmiddels machine learning tools beschikbaar die precies voor die scenario's kunnen worden gebruikt! Hier is een voorbeeld:
Stel je voor dat we een programma willen maken dat tekst kan lezen en het onderwerp van de input kan bepalen. Een naïeve benadering zou kunnen zijn om het aantal woorden in de tekst te berekenen en, met behulp van die waarde, het onderwerp af te leiden. Tekst met minder dan 100 woorden zou resulteren in een output van "poëzie". Tekst die tussen de 100 woorden en 1.000 woorden ligt, zou resulteren in "essay". Alles wat langer is, zou ons programma bestempelen als een roman.
Uiteraard is dit programma niet erg nauwkeurig - maar dat komt omdat er geen goed gedefinieerde regels zijn over hoe je literatuur kunt categoriseren. In plaats daarvan bespreken academici of een bepaald werk behoort tot genre A of genre B, of dat het een volledig origineel werk is dat niet goed past in een bepaald genre. Maar, waar traditionele programmeertechnieken tekortschieten, komt machine learning om de hoek kijken en door een model te trainen op een breed scala aan inputs, kunnen we een programma maken dat met gemak het genre van een werk kan bepalen.
Hoe kan ik beginnen met machine learning met Python?
Om te beginnen met machine learning met Python, is de TensorFlow-bibliotheek een goede keuze. Terwijl sommige IT-giganten misschien honderden of zelfs duizenden dedicated tensorverwerkingseenheden (TPU's) gebruiken om modellen zoals GPT-4 te trainen, volstaat je huidige computer. Zodra Python en zijn pakketmanager, Pip, op je computer zijn geïnstalleerd, hoef je alleen maar de CPU-versie van TensorFlow op je computer te installeren door het volgende commando uit te voeren:
pip install tensorflow-cpu
Vervolgens kun je TensorFlow in je Python-code gebruiken door simpelweg de afhankelijkheid te importeren:
import tensorflow as tf
Nu zou je in staat moeten zijn om de high-level Keras API te gebruiken om te beginnen met het trainen van de benodigde gegevens om elk probleem dat je kunt bedenken op te lossen!
Welke vacatures benadrukken machine learning?
Met machine learning in je skillset, kun je je baankansen aanzienlijk vergroten. In de huidige omgeving proberen bedrijven machine learning technieken te gebruiken waar en hoe ze maar kunnen. Maar, dat betekent niet dat er miljoenen vacatures zullen zijn voor machine learning ingenieurs.
In feite kunnen veel bedrijven misschien helemaal niemand aannemen met de titel "machine learning engineer", maar in plaats daarvan nemen ze algemene software ingenieurs aan en geven ze de voorkeur aan degenen die hebben aangetoond dat ze in staat zijn om huidige processen te verbeteren door middel van het toepassen van moderne machine learning technieken. Dat gezegd hebbende, houd vacatures in de gaten voor de volgende rollen:
Machine Learning Engineer: In deze rol bouwt een medewerker platforms voor machine learning projecten. Ze trainen misschien niet zelf de modellen, maar zijn sterk betrokken bij het zo efficiënt mogelijk houden van het proces.
Data Scientist: Een moderne datawetenschapper is verantwoordelijk voor het verzamelen, analyseren, en interpreteren van gegevens - dit zal hoogstwaarschijnlijk het gebruik van een machine learning model vereisen.
Software Engineer: Deze medewerker is verantwoordelijk voor het gehele softwareontwikkelingsproces. Zoek naar rollen die "AI", "Machine Learning", of "Deep Learning" in de beschrijving hebben.
Als je meer wil weten over de meerwaarde van Python en machine learning voor je IT-carrière, overweeg dan om de nieuwe AI school van Ironhack te bekijken en te zien welke cursus (of cursussen!) het beste bij je behoeften past.
