No, no necesitas hacerlo. Puede usar cualquier lenguaje de programación para comenzar, codificando algoritmos de aprendizaje desde cero. Por ejemplo, aquí está k-means en javascript:
kmeans-js
O aprendizaje automático en general en javascrjpt:
- Si un gráfico G contiene un puente, e, ¿es posible construir un árbol de expansión que no incluya este borde?
- Cómo determinar la complejidad temporal de cualquier código de manera fácil y eficiente
- ¿Cuál es la diferencia entre tener un buen algoritmo y no tener uno?
- Con la complejidad de O (n) u O (1) u O (log n), ¿cómo encuentro cuándo se romperá una bola rompible cuando se lance desde un piso de un edificio que tiene más de 100 pisos?
- Cómo aplicar mi enfoque para resolver el problema antes de abrir la solución
Aprendizaje automático con JavaScript: Parte 1 – Hacker Noon
También puede usar el modelado sin código basado en la web si no desea escribir ningún código para construir sus modelos.
Aprendizaje automático como servicio: enriquecimiento Apache Spark MLlib y modelado sin código basado en web
Pero, scikit-learn está diseñado específicamente para implementar el aprendizaje automático. Hay suficiente para aprender y dominar usando scikit-learn en Python, o usando paquetes en R, para ocupar tus esfuerzos. Si bien la codificación desde cero es una buena manera de apreciar lo que implica hacer que el aprendizaje automático funcione, no es una forma realista de hacer aplicaciones de aprendizaje automático. El proceso es demasiado lento para prestarse al desarrollo de productos en el mundo real. En el otro extremo del espectro, el modelado sin código no es lo suficientemente avanzado como para tener el control necesario para resolver problemas en la empresa. Algún día esto cambiará, pero aún no hemos llegado.
Su aprendizaje debe centrarse en comprender las fortalezas y debilidades de varios algoritmos, sus hiperparámetros y las mejores formas de implementarlos. También debe buscar unir la experiencia de dominio con sus enfoques de aprendizaje automático para que pueda ser bueno resolviendo desafíos con esta tecnología. El uso de bibliotecas de aprendizaje automático como scikit-learn es lo que lo hace posible.
