Wie kann man als mathematische Null am schnellsten Machine Learning lernen, und nutzt man hierfür besser R oder Python?
Das kommt ganz darauf an was man unter Lernen versteht. Machine Learning ist im Prinzip nichts weiteres als gepimpte Statistik. Die simpelsten Algorithmen wie zB. k-Mean
bzw. kNN
sind graphisch sehr, sehr einfach nachvollziehbar und in der reinen Anwendung begegnet einem die mathematische Notation relativ selten.
Allerdings würde ich zum Lernen der Prinzipien weder auf Python noch auf R setzen. Beides sind probate Mittel wobei es ja auf viele Dinge ankommt bei Machine Learning, hier zB. zwei Punkte:
Attribut-Extraction -> Man sollte wissen welche Eigenschaft des Datensatz überhaupt für’s Lernen hergenommen werden muss. Vielleicht müssen diese Daten auch noch transformiert werden.
Algorithmen-Auswahl -> Es gibt viele Algorithmen und je nach Problem performen sie besser bzw. schlechter. Manchmal ist es auch vernünftiger einen simplen Algorithmus hernzunehmen weil dieser viel schneller fertig wird und nur 0.4%-Punkte schlechter performte bei den ersten Analysen.
Mir persönlich hat neben den Unterlagen der Vorlesung und ein bisschen Lektüre von anderen Quellen, vor allem das Ausprobieren mit WEKA
geholfen. Unsere Professoren haben einen hohen Wert auf das praktische Üben gelegt weswegen wir neben der Theorie auch relativ viel Zeit mit Übungen verbracht haben.
Wir haben auch relativ viel mit Datensätzen der UCI Machine Learning Repositories
gearbeitet.
Alles in allem hat mir das sehr geholfen, da man sich weniger mit der Installation von Libraries und der Syntax der Programmiersprachen beschäftigen muss als der Anwendung und Analyse der Algorithmen. Wenn man die Algorithmen mal verstanden hat, ist das Erlernen der Libraries einfach - beides auf einmal ist eine unnötige Mehrbelastung beim Lernen.