Python är ett flitigt använt programmeringsspråk inom maskininlärning (ML) på grund av dess enkelhet, mångsidighet och tillgången på många bibliotek och ramverk som stöder ML-uppgifter. Även om det inte är ett krav att använda Python för ML, är det ganska rekommenderat och föredraget av många utövare och forskare inom området.
Genom EITC/AI/GCML-certifieringsprogrammet fungerar de ibland tillhandahållna exemplariska Python- och TensorFlow-instruktionerna endast som en referens (främst till enkla och enkla estimatorer som täcks av läroplanen). Detaljerade instruktioner om hur du använder TensorFlow i Python kommer att följa i efterföljande läroplansobjekt. I EITC/AI/GCML behöver man inte fördjupa sig i Python och TensorFlow, eftersom det inte krävs.
Å andra sidan gör Pythons enkelhet att gå vidare till en helt ny nivå av att arbeta med AI även utan någon kunskap om programmering. Python tillhandahåller ett stort ekosystem av bibliotek som NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow och PyTorch, som är ganska viktiga för olika ML-uppgifter som dataförbearbetning, modellbyggnad, utbildning och utvärdering.
Pythons popularitet i ML-gemenskapen kan tillskrivas flera skäl. För det första är Python användarvänlig och har en enkel och läsbar syntax, vilket gör det lättare för nybörjare att lära sig och förstå. Denna egenskap är avgörande i ML, där komplexa algoritmer och matematiska operationer är inblandade. Dessutom har Python en stor gemenskap av utvecklare som aktivt bidrar till utvecklingen av ML-bibliotek och delar med sig av sin kunskap genom forum, bloggar och handledningar. Detta samhällsstöd är ovärderligt för individer som söker hjälp och vägledning i sina ML-projekt.
Dessutom gör Pythons kompatibilitet med olika operativsystem och dess förmåga att sömlöst integrera med andra språk som C/C++ och Java det till ett mångsidigt val för ML-utveckling. Många populära ML-ramverk som TensorFlow och PyTorch har Python API:er, vilket gör det möjligt för användare att utnyttja kraften i dessa ramverk samtidigt som de njuter av enkelheten i Python-programmering.
Även om Python är det föredragna språket för ML, är det inte det enda tillgängliga alternativet. Andra programmeringsspråk som R, Java och Julia kan också användas för ML-uppgifter. Dessa språk kanske dock inte erbjuder samma nivå av stöd och användarvänlighet som Python gör i ML-sammanhang. Därför, för individer som vill börja en karriär inom ML eller arbeta med ML-projekt, rekommenderas det starkt att lära sig Python för att dra full nytta av de resurser och verktyg som finns tillgängliga i ML-ekosystemet.
Även om Python inte är ett krav för ML, gör dess utbredda adoption, rika bibliotekekosystem, gemenskapsstöd och användarvänlighet det till det perfekta valet för individer som är intresserade av att göra karriär inom maskininlärning.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Vad är text till tal (TTS) och hur fungerar det med AI?
- Vilka är begränsningarna i att arbeta med stora datamängder inom maskininlärning?
- Kan maskininlärning hjälpa till med dialog?
- Vad är TensorFlow-lekplatsen?
- Vad betyder en större datauppsättning egentligen?
- Vilka är några exempel på algoritmens hyperparametrar?
- Vad är ensamble learning?
- Vad händer om en vald maskininlärningsalgoritm inte är lämplig och hur kan man se till att välja rätt?
- Behöver en maskininlärningsmodell övervakning under utbildningen?
- Vilka är nyckelparametrarna som används i neurala nätverksbaserade algoritmer?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning