Python є широко використовуваною мовою програмування в галузі машинного навчання (ML) завдяки своїй простоті, універсальності та наявності численних бібліотек і фреймворків, які підтримують завдання ML. Хоча використання Python для ML не є обов’язковою вимогою, його рекомендують і віддають перевагу багатьом практикам і дослідникам у цій галузі.
Протягом усієї програми сертифікації EITC/AI/GCML зразкові інструкції Python і TensorFlow, які іноді надаються, служать лише як довідник (переважно для звичайних і простих оцінювачів, які розглядаються в навчальній програмі). Докладні інструкції щодо використання TensorFlow у Python наведено в наступних пунктах навчальної програми. У EITC/AI/GCML не потрібно вникати в Python і TensorFlow, оскільки це не потрібно.
З іншого боку, простота Python дозволяє вийти на абсолютно новий рівень роботи зі ШІ навіть без будь-яких знань у програмуванні. Python надає величезну екосистему бібліотек, таких як NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow і PyTorch, які дуже важливі для виконання різноманітних завдань ML, таких як попередня обробка даних, побудова моделей, навчання та оцінка.
Популярність Python у спільноті машинного навчання можна пояснити кількома причинами. По-перше, Python є дружнім до користувача та має простий і читабельний синтаксис, що полегшує його вивчення та розуміння початківцям. Ця характеристика має вирішальне значення в ML, де використовуються складні алгоритми та математичні операції. Крім того, у Python є велика спільнота розробників, які активно сприяють розробці бібліотек ML і діляться своїми знаннями на форумах, блогах і навчальних посібниках. Ця підтримка спільноти є безцінною для людей, які шукають допомоги та вказівок у своїх проектах МЛ.
Крім того, сумісність Python з різними операційними системами та його здатність легко інтегруватися з іншими мовами, такими як C/C++ і Java, роблять його універсальним вибором для розробки ML. Багато популярних фреймворків ML, таких як TensorFlow і PyTorch, мають API Python, що дозволяє користувачам використовувати потужність цих фреймворків, насолоджуючись простотою програмування на Python.
Хоча Python є переважною мовою для ML, це не єдиний доступний варіант. Інші мови програмування, такі як R, Java і Julia, також можна використовувати для завдань ML. Однак ці мови можуть не запропонувати такий самий рівень підтримки та простоти використання, як Python у контексті ML. Тому особам, які хочуть почати кар’єру в ML або працювати над проектами ML, настійно рекомендується вивчати Python, щоб повною мірою скористатися ресурсами та інструментами, доступними в екосистемі ML.
Хоча Python не є обов’язковою умовою для ML, його широке впровадження, багата бібліотечна екосистема, підтримка спільноти та простота використання роблять його ідеальним вибором для людей, зацікавлених у кар’єрі в машинному навчанні.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Що таке синтез мовлення (TTS) і як він працює з ШІ?
- Які обмеження існують у роботі з великими наборами даних у машинному навчанні?
- Чи може машинне навчання надати певну діалогову допомогу?
- Що таке ігровий майданчик TensorFlow?
- Що насправді означає більший набір даних?
- Які приклади гіперпараметрів алгоритму?
- Що таке навчання ансамблю?
- Що робити, якщо обраний алгоритм машинного навчання не підходить, і як переконатися, що вибрано правильний?
- Чи потребує модель машинного навчання нагляд під час навчання?
- Які ключові параметри використовуються в алгоритмах на основі нейронної мережі?
Перегляньте більше запитань і відповідей у EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning