Python on masinõppe (ML) valdkonnas laialdaselt kasutatav programmeerimiskeel oma lihtsuse, mitmekülgsuse ning paljude ML-ülesandeid toetavate teekide ja raamistike saadavuse tõttu. Kuigi Pythoni kasutamine ML-i jaoks ei ole nõutav, on see paljude valdkonna praktikute ja teadlaste poolt üsna soovitatav ja eelistatud.
Läbi EITC/AI/GCML sertifitseerimisprogrammi on mõnikord pakutavad näitlikud Pythoni ja TensorFlow juhised ainult viitena (peamiselt tavalistele ja lihtsatele hinnangutele, mida õppekavas käsitletakse). Üksikasjalikud juhised TensorFlow kasutamise kohta Pythonis järgivad järgmistes õppekavades. EITC/AI/GCML-is ei pea süvenema Pythoni ja TensorFlow'sse, kuna see pole vajalik.
Teisest küljest võimaldab Pythoni lihtsus liikuda AI-ga töötamise täiesti uuele tasemele isegi ilma programmeerimisalaste teadmisteta. Python pakub tohutut ökosüsteemi raamatukogusid, nagu NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow ja PyTorch, mis on üsna olulised mitmesuguste ML-ülesannete jaoks, nagu andmete eeltöötlus, mudelite loomine, koolitus ja hindamine.
Pythoni populaarsuse ML-i kogukonnas võib seostada mitme põhjusega. Esiteks on Python kasutajasõbralik ning sellel on lihtne ja loetav süntaks, mis muudab algajatele õppimise ja mõistmise lihtsamaks. See omadus on ülioluline ML-is, kus on kaasatud keerukad algoritmid ja matemaatilised toimingud. Lisaks on Pythonil suur kogukond arendajaid, kes panustavad aktiivselt ML-teekide arendamisse ning jagavad oma teadmisi foorumite, ajaveebi ja õpetuste kaudu. See kogukonna toetus on hindamatu väärtusega inimestele, kes otsivad abi ja juhiseid oma ML-projektides.
Lisaks muudab Pythoni ühilduvus erinevate operatsioonisüsteemidega ja selle võime integreeruda sujuvalt teiste keeltega, nagu C/C++ ja Java, ML-i arendamiseks mitmekülgse valiku. Paljudel populaarsetel ML-raamistikel, nagu TensorFlow ja PyTorch, on Pythoni API-d, mis võimaldavad kasutajatel kasutada nende raamistike võimsust, nautides samal ajal Pythoni programmeerimise lihtsust.
Kuigi Python on ML-i jaoks eelistatud keel, pole see ainus saadaolev valik. ML-ülesannete jaoks saab kasutada ka teisi programmeerimiskeeli, nagu R, Java ja Julia. Need keeled ei pruugi aga pakkuda samal tasemel tuge ja kasutuslihtsust kui Python ML kontekstis. Seetõttu on inimestele, kes soovivad alustada ML-i karjääri või töötada ML-projektidega, Pythoni õppimine väga soovitatav, et kasutada täielikult ära ML ökosüsteemis saadaolevaid ressursse ja tööriistu.
Kuigi Python ei ole ML-i jaoks nõutav, on selle laialdane kasutuselevõtt, rikkalik raamatukogude ökosüsteem, kogukonna tugi ja kasutuslihtsus ideaalne valik inimestele, kes on huvitatud masinõppe karjäärist.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mis on tekst kõneks (TTS) ja kuidas see AI-ga töötab?
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Mida suurem andmekogum tegelikult tähendab?
- Millised on mõned näited algoritmi hüperparameetritest?
- Mis on ansambliõpe?
- Mida teha, kui valitud masinõppealgoritm ei sobi ja kuidas valida õige?
- Kas masinõppemudel vajab koolituse ajal järelevalvet?
- Milliseid võtmeparameetreid kasutatakse närvivõrgupõhistes algoritmides?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid rakenduses EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Veel küsimusi ja vastuseid:
- Väli: Tehisintellekt
- programm: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (minge sertifitseerimisprogrammi)
- Õppetund: Sissejuhatus (minge seotud õppetundi)
- Teema: Mis on masinõpe (minge seotud teema juurde)