Python yra plačiai naudojama programavimo kalba mašininio mokymosi (ML) srityje dėl savo paprastumo, universalumo ir daugybės bibliotekų bei sistemų, palaikančių ML užduotis. Nors nereikalaujama naudoti Python ML, jis yra gana rekomenduojamas ir pageidaujamas daugelio šios srities specialistų ir tyrinėtojų.
Vykdant EITC/AI/GCML sertifikavimo programą kartais pateikiamos pavyzdinės Python ir TensorFlow instrukcijos naudojamos tik kaip nuoroda (daugiausia į paprastus ir paprastus įverčius, kurie yra įtraukti į mokymo programą). Išsamios „TensorFlow“ naudojimo „Python“ instrukcijose bus pateiktos tolesniuose mokymo programos punktuose. EITC/AI/GCML nereikia gilintis į Python ir TensorFlow, nes tai nėra būtina.
Kita vertus, Python paprastumas leidžia pereiti į visiškai naują darbo su AI lygį net neturint jokių programavimo žinių. „Python“ teikia didžiulę bibliotekų, tokių kaip „NumPy“, „Pandas“, „Scikit-learn“, „TensorFlow“ ir „PyTorch“, ekosistemą, kurios yra labai svarbios įvairioms ML užduotims, tokioms kaip išankstinis duomenų apdorojimas, modelių kūrimas, mokymas ir vertinimas.
Python populiarumas ML bendruomenėje gali būti siejamas su keliomis priežastimis. Pirma, „Python“ yra patogus naudoti ir turi paprastą bei skaitomą sintaksę, todėl pradedantiesiems lengviau mokytis ir suprasti. Ši charakteristika yra labai svarbi ML, kur naudojami sudėtingi algoritmai ir matematinės operacijos. Be to, Python turi didelę kūrėjų bendruomenę, kuri aktyviai prisideda prie ML bibliotekų kūrimo ir dalijasi savo žiniomis per forumus, tinklaraščius ir mokymo programas. Ši bendruomenės parama yra neįkainojama asmenims, ieškantiems pagalbos ir patarimų savo ML projektuose.
Be to, „Python“ suderinamumas su skirtingomis operacinėmis sistemomis ir galimybė sklandžiai integruotis su kitomis kalbomis, pvz., C/C++ ir „Java“, yra universalus pasirinkimas kuriant ML. Daugelis populiarių ML sistemų, tokių kaip TensorFlow ir PyTorch, turi Python API, leidžiančias vartotojams išnaudoti šių struktūrų galią ir mėgautis Python programavimo paprastumu.
Nors Python yra pageidaujama ML kalba, tai nėra vienintelė galima parinktis. ML užduotims taip pat gali būti naudojamos kitos programavimo kalbos, tokios kaip R, Java ir Julia. Tačiau šios kalbos gali nesiūlyti tokio paties lygio palaikymo ir naudojimo paprastumo kaip Python ML kontekste. Todėl asmenims, norintiems pradėti karjerą ML arba dirbti su ML projektais, labai rekomenduojama mokytis Python, kad būtų galima visapusiškai pasinaudoti ML ekosistemoje esančiais ištekliais ir įrankiais.
Nors „Python“ nėra privalomas ML, jo plačiai paplitęs pritaikymas, turtinga bibliotekos ekosistema, bendruomenės palaikymas ir paprastas naudojimas daro jį idealiu pasirinkimu asmenims, besidomintiems mašininio mokymosi karjera.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kas yra tekstas į kalbą (TTS) ir kaip jis veikia su AI?
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ką iš tikrųjų reiškia didesnis duomenų rinkinys?
- Kokie yra algoritmo hiperparametrų pavyzdžiai?
- Kas yra ansamblinis mokymasis?
- Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
- Ar mašininio mokymosi modelį reikia prižiūrėti jo mokymo metu?
- Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning