Python este un limbaj de programare utilizat pe scară largă în domeniul Machine Learning (ML) datorită simplității, versatilității și disponibilității numeroaselor biblioteci și cadre care acceptă sarcini ML. Deși nu este o cerință să utilizați Python pentru ML, este destul de recomandat și preferat de mulți practicieni și cercetători din domeniu.
În cadrul programului de certificare EITC/AI/GCML, instrucțiunile exemplare Python și TensorFlow furnizate uneori servesc doar ca referință (în principal pentru estimatorii simpli care sunt acoperiți în curriculum). În articolele ulterioare ale curriculumului vor urma instrucțiuni detaliate despre utilizarea TensorFlow în Python. În EITC/AI/GCML nu trebuie să vă aprofundați în Python și TensorFlow, deoarece nu este necesar.
Pe de altă parte, simplitatea Python permite avansarea la un nivel cu totul nou de lucru cu AI chiar și fără cunoștințe în ceea ce privește programarea. Python oferă un ecosistem vast de biblioteci, cum ar fi NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow și PyTorch, care sunt destul de esențiale pentru diverse sarcini ML, cum ar fi preprocesarea datelor, construirea de modele, instruire și evaluare.
Popularitatea lui Python în comunitatea ML poate fi atribuită mai multor motive. În primul rând, Python este ușor de utilizat și are o sintaxă simplă și lizibilă, ceea ce face mai ușor pentru începători să învețe și să înțeleagă. Această caracteristică este crucială în ML, unde sunt implicați algoritmi complexi și operații matematice. În plus, Python are o comunitate mare de dezvoltatori care contribuie activ la dezvoltarea bibliotecilor ML și își împărtășesc cunoștințele prin forumuri, bloguri și tutoriale. Acest sprijin comunitar este de neprețuit pentru persoanele care caută ajutor și îndrumări în proiectele lor de ML.
În plus, compatibilitatea lui Python cu diferite sisteme de operare și capacitatea sa de a se integra perfect cu alte limbaje precum C/C++ și Java îl fac o alegere versatilă pentru dezvoltarea ML. Multe cadre populare ML, cum ar fi TensorFlow și PyTorch, au API-uri Python, permițând utilizatorilor să profite de puterea acestor cadre, bucurându-se în același timp de simplitatea programării Python.
Deși Python este limbajul preferat pentru ML, nu este singura opțiune disponibilă. Alte limbaje de programare precum R, Java și Julia pot fi, de asemenea, utilizate pentru sarcini ML. Cu toate acestea, este posibil ca aceste limbi să nu ofere același nivel de suport și ușurință de utilizare ca și Python în contextul ML. Prin urmare, pentru persoanele care doresc să înceapă o carieră în ML sau să lucreze la proiecte ML, învățarea Python este foarte recomandată pentru a profita din plin de resursele și instrumentele disponibile în ecosistemul ML.
Deși Python nu este o cerință pentru ML, adoptarea sa pe scară largă, ecosistemul bogat de biblioteci, sprijinul comunității și ușurința de utilizare îl fac alegerea ideală pentru persoanele interesate să urmeze o carieră în învățarea automată.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ce este textul în vorbire (TTS) și cum funcționează cu AI?
- Care sunt limitările în lucrul cu seturi mari de date în învățarea automată?
- Învățarea automată poate ajuta la dialog?
- Ce este locul de joacă TensorFlow?
- Ce înseamnă de fapt un set de date mai mare?
- Care sunt câteva exemple de hiperparametri ai algoritmului?
- Ce este învățarea prin ansamblu?
- Ce se întâmplă dacă un algoritm de învățare automată ales nu este potrivit și cum te poți asigura că îl selectezi pe cel potrivit?
- Un model de învățare automată are nevoie de supraveghere în timpul antrenamentului?
- Care sunt parametrii cheie utilizați în algoritmii bazați pe rețele neuronale?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning