A Python egy széles körben használt programozási nyelv a gépi tanulás (ML) területén, egyszerűsége, sokoldalúsága, valamint számos, az ML feladatokat támogató könyvtár és keretrendszer elérhetősége miatt. Bár nem követelmény a Python használata az ML-hez, a terület sok gyakorlója és kutatója nagyon ajánlja és kedveli.
Az EITC/AI/GCML tanúsítási program során az esetenként példaértékű Python és TensorFlow utasítások csak referenciaként szolgálnak (főleg egyszerű és egyszerű becslésekhez, amelyek a tananyagban szerepelnek). A TensorFlow Pythonban való használatára vonatkozó részletes utasítások a következő tananyagelemekben találhatók. Az EITC/AI/GCML-ben nem kell a Pythonban és a TensorFlow-ban elmélyedni, mivel ez nem kötelező.
Másrészt a Python egyszerűsége lehetővé teszi, hogy az AI-val való munka egy teljesen új szintjére lépjen, még programozási ismeretek nélkül is. A Python olyan könyvtárak hatalmas ökoszisztémáját kínálja, mint például a NumPy, a Pandas, a Scikit-learn, a TensorFlow és a PyTorch, amelyek meglehetősen nélkülözhetetlenek a különféle ML-feladatokhoz, például az adatok előfeldolgozásához, modellépítéshez, képzéshez és értékeléshez.
A Python népszerűsége az ML közösségben több okra vezethető vissza. Először is, a Python felhasználóbarát, egyszerű és olvasható szintaxisa megkönnyíti a kezdők tanulását és megértését. Ez a jellemző kulcsfontosságú az ML-ben, ahol összetett algoritmusok és matematikai műveletek szerepelnek. Ezenkívül a Python nagy fejlesztői közösséggel rendelkezik, akik aktívan hozzájárulnak az ML-könyvtárak fejlesztéséhez, és megosztják tudásukat fórumokon, blogokon és oktatóanyagokon keresztül. Ez a közösségi támogatás felbecsülhetetlen azok számára, akik segítséget és útmutatást keresnek ML projektjeikhez.
Ezenkívül a Python kompatibilitása a különböző operációs rendszerekkel és a más nyelvekkel, például a C/C++-val és a Java-val való zökkenőmentes integrációja sokoldalú választássá teszi az ML-fejlesztéshez. Sok népszerű ML keretrendszer, például a TensorFlow és a PyTorch rendelkezik Python API-kkal, amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy kihasználják e keretrendszerek erejét, miközben élvezik a Python programozás egyszerűségét.
Bár a Python az ML preferált nyelve, nem ez az egyetlen elérhető lehetőség. Más programozási nyelvek, például az R, a Java és a Julia is használhatók ML feladatokhoz. Előfordulhat azonban, hogy ezek a nyelvek nem nyújtanak ugyanolyan szintű támogatást és egyszerű használatot, mint a Python az ML kontextusában. Ezért azoknak az egyéneknek, akik ML-ben szeretnének karriert kezdeni, vagy ML projekteken szeretnének dolgozni, a Python elsajátítása erősen ajánlott, hogy teljes mértékben kihasználhassa az ML ökoszisztémában elérhető erőforrásokat és eszközöket.
Noha a Python nem követelmény az ML számára, széleskörű elterjedése, gazdag könyvtári ökoszisztémája, közösségi támogatása és könnyű használhatósága ideális választássá teszik a gépi tanulási karrier iránt érdeklődők számára.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mi az a szövegfelolvasó (TTS), és hogyan működik az AI-val?
- Milyen korlátai vannak a nagy adatkészletekkel való munkavégzésnek a gépi tanulásban?
- A gépi tanulás segíthet némi párbeszédben?
- Mi az a TensorFlow játszótér?
- Mit jelent valójában egy nagyobb adatkészlet?
- Milyen példák vannak az algoritmus hiperparamétereire?
- Mi az az együttes tanulás?
- Mi a teendő, ha a kiválasztott gépi tanulási algoritmus nem megfelelő, és hogyan lehet biztosan a megfelelőt kiválasztani?
- Egy gépi tanulási modellnek szüksége van felügyeletre a képzés során?
- Melyek a neurális hálózat alapú algoritmusok legfontosabb paraméterei?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningben