Python jest szeroko stosowanym językiem programowania w obszarze uczenia maszynowego (ML) ze względu na swoją prostotę, wszechstronność oraz dostępność licznych bibliotek i frameworków wspierających zadania ML. Chociaż używanie języka Python w uczeniu maszynowym nie jest wymagane, jest ono zalecane i preferowane przez wielu praktyków i badaczy w tej dziedzinie.
W całym programie certyfikacji EITC/AI/GCML czasami dostarczane przykładowe instrukcje Pythona i TensorFlow służą jedynie jako odniesienie (głównie do prostych i prostych estymatorów objętych programem nauczania). Szczegółowe instrukcje dotyczące korzystania z TensorFlow w Pythonie znajdują się w kolejnych elementach programu nauczania. W EITC/AI/GCML nie trzeba zagłębiać się w Pythona i TensorFlow, gdyż nie jest to wymagane.
Z drugiej strony prostota Pythona pozwala na przejście na zupełnie nowy poziom pracy z AI nawet bez wiedzy programistycznej. Python zapewnia rozległy ekosystem bibliotek, takich jak NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow i PyTorch, które są niezbędne do różnych zadań ML, takich jak wstępne przetwarzanie danych, budowanie modeli, szkolenie i ocena.
Popularność Pythona w społeczności ML można przypisać kilku przyczynom. Po pierwsze, Python jest przyjazny dla użytkownika i ma prostą i czytelną składnię, co ułatwia początkującym naukę i zrozumienie. Ta cecha jest kluczowa w ML, gdzie zaangażowane są złożone algorytmy i operacje matematyczne. Ponadto Python ma dużą społeczność programistów, którzy aktywnie przyczyniają się do rozwoju bibliotek ML i dzielą się swoją wiedzą na forach, blogach i samouczkach. To wsparcie społeczności jest nieocenione dla osób poszukujących pomocy i wskazówek w swoich projektach ML.
Co więcej, kompatybilność Pythona z różnymi systemami operacyjnymi i jego zdolność do płynnej integracji z innymi językami, takimi jak C/C++ i Java, czynią go wszechstronnym wyborem do programowania ML. Wiele popularnych frameworków ML, takich jak TensorFlow i PyTorch, ma interfejsy API Pythona, dzięki czemu użytkownicy mogą wykorzystać możliwości tych frameworków, jednocześnie ciesząc się prostotą programowania w Pythonie.
Chociaż Python jest preferowanym językiem dla ML, nie jest to jedyna dostępna opcja. Do zadań ML można również używać innych języków programowania, takich jak R, Java i Julia. Jednak te języki mogą nie oferować tego samego poziomu wsparcia i łatwości użycia, co Python w kontekście uczenia maszynowego. Dlatego osobom, które chcą rozpocząć karierę w ML lub pracować nad projektami ML, zdecydowanie zaleca się naukę języka Python, aby w pełni korzystać z zasobów i narzędzi dostępnych w ekosystemie ML.
Chociaż język Python nie jest wymagany w przypadku uczenia maszynowego, jego szerokie zastosowanie, bogaty ekosystem bibliotek, wsparcie społeczności i łatwość użycia sprawiają, że jest to idealny wybór dla osób zainteresowanych karierą w uczeniu maszynowym.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud:
- Co to jest tekst na mowę (TTS) i jak współpracuje z AI?
- Jakie są ograniczenia w pracy z dużymi zbiorami danych w uczeniu maszynowym?
- Czy uczenie maszynowe może pomóc w dialogu?
- Czym jest plac zabaw TensorFlow?
- Co właściwie oznacza większy zbiór danych?
- Jakie są przykłady hiperparametrów algorytmu?
- Co to jest uczenie się zespołowe?
- Co się stanie, jeśli wybrany algorytm uczenia maszynowego nie będzie odpowiedni i jak można się upewnić, że zostanie on wybrany właściwy?
- Czy model uczenia maszynowego wymaga nadzoru podczas szkolenia?
- Jakie są kluczowe parametry wykorzystywane w algorytmach opartych na sieciach neuronowych?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning