Python je široko uporabljen programski jezik na področju strojnega učenja (ML) zaradi svoje preprostosti, vsestranskosti in razpoložljivosti številnih knjižnic in ogrodij, ki podpirajo naloge ML. Čeprav uporaba Pythona za ML ni obvezna, je zelo priporočljiva in jo dajejo prednost številnim strokovnjakom in raziskovalcem na tem področju.
V celotnem certifikacijskem programu EITC/AI/GCML včasih na voljo zgledna navodila Python in TensorFlow služijo le kot referenca (predvsem za preproste in enostavne ocenjevalce, ki so zajeti v učnem načrtu). Podrobna navodila o uporabi TensorFlow v Pythonu bodo sledila v naslednjih točkah učnega načrta. V EITC/AI/GCML se ni treba poglabljati v Python in TensorFlow, saj to ni potrebno.
Po drugi strani pa preprostost Pythona omogoča napredek na povsem novo raven dela z AI tudi brez znanja programiranja. Python ponuja obsežen ekosistem knjižnic, kot so NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow in PyTorch, ki so bistvenega pomena za različne naloge ML, kot je predprocesiranje podatkov, izdelava modelov, usposabljanje in vrednotenje.
Priljubljenost Pythona v skupnosti ML je mogoče pripisati več razlogom. Prvič, Python je uporabniku prijazen in ima preprosto in berljivo sintakso, kar začetnikom olajša učenje in razumevanje. Ta značilnost je ključna v strojnem jeziku, kjer so vključeni zapleteni algoritmi in matematične operacije. Poleg tega ima Python veliko skupnost razvijalcev, ki aktivno prispevajo k razvoju knjižnic ML in delijo svoje znanje prek forumov, blogov in vadnic. Ta podpora skupnosti je neprecenljiva za posameznike, ki iščejo pomoč in smernice pri svojih projektih ML.
Poleg tega je Python zaradi združljivosti z različnimi operacijskimi sistemi in njegove zmožnosti brezhibne integracije z drugimi jeziki, kot sta C/C++ in Java, vsestranska izbira za razvoj ML. Veliko priljubljenih ogrodij ML, kot sta TensorFlow in PyTorch, ima API-je Python, ki uporabnikom omogočajo, da izkoristijo moč teh ogrodij, medtem ko uživajo v preprostosti programiranja Python.
Čeprav je Python najprimernejši jezik za ML, ni edina razpoložljiva možnost. Za naloge ML se lahko uporabljajo tudi drugi programski jeziki, kot so R, Java in Julia. Vendar ti jeziki morda ne nudijo enake ravni podpore in enostavne uporabe kot Python v kontekstu ML. Zato je za posameznike, ki želijo začeti kariero v ML ali delati na projektih ML, učenje Pythona zelo priporočljivo, da v celoti izkoristijo vire in orodja, ki so na voljo v ekosistemu ML.
Čeprav Python ni pogoj za ML, je njegova razširjenost, bogat knjižnični ekosistem, podpora skupnosti in enostavna uporaba idealna izbira za posameznike, ki jih zanima nadaljevanje kariere v strojnem učenju.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kaj je besedilo v govor (TTS) in kako deluje z AI?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Kaj pravzaprav pomeni večji nabor podatkov?
- Kateri so primeri hiperparametrov algoritma?
- Kaj je učenje ansambla?
- Kaj pa, če izbrani algoritem strojnega učenja ni primeren in kako se prepričati, da je izbran pravi?
- Ali model strojnega učenja potrebuje nadzor med usposabljanjem?
- Kateri so ključni parametri, ki se uporabljajo v algoritmih, ki temeljijo na nevronski mreži?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning