Python ir plaši izmantota programmēšanas valoda mašīnmācīšanās (ML) jomā tās vienkāršības, daudzpusības un daudzu bibliotēku un ietvaru pieejamības dēļ, kas atbalsta ML uzdevumus. Lai gan Python izmantošana ML nav obligāta, to ļoti iesaka un dod priekšroku daudzi šīs jomas praktiķi un pētnieki.
Visā EITC/AI/GCML sertifikācijas programmā dažkārt sniegtās parauga Python un TensorFlow instrukcijas kalpo tikai kā atsauce (galvenokārt uz vienkāršiem un vienkāršiem aprēķiniem, kas ir ietverti mācību programmā). Sīki izstrādāti norādījumi par TensorFlow lietošanu Python tiks sniegti turpmākajos mācību programmas elementos. EITC/AI/GCML nav jāiedziļinās Python un TensorFlow, jo tas nav nepieciešams.
No otras puses, Python vienkāršība ļauj pāriet uz pilnīgi jaunu līmeni darbā ar AI pat bez jebkādām zināšanām par programmēšanu. Python nodrošina plašu bibliotēku ekosistēmu, piemēram, NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow un PyTorch, kas ir ļoti svarīgas dažādiem ML uzdevumiem, piemēram, datu pirmapstrādei, modeļu veidošanai, apmācībai un novērtēšanai.
Python popularitāti ML kopienā var saistīt ar vairākiem iemesliem. Pirmkārt, Python ir lietotājam draudzīgs, un tam ir vienkārša un lasāma sintakse, kas iesācējiem atvieglo mācīšanos un izpratni. Šis raksturlielums ir ļoti svarīgs ML, kur ir iesaistīti sarežģīti algoritmi un matemātiskas darbības. Turklāt Python ir liela izstrādātāju kopiena, kas aktīvi piedalās ML bibliotēku izstrādē un dalās savās zināšanās, izmantojot forumus, emuārus un apmācības. Šis kopienas atbalsts ir nenovērtējams personām, kuras meklē palīdzību un norādījumus savos ML projektos.
Turklāt Python saderība ar dažādām operētājsistēmām un tā spēja nemanāmi integrēties ar citām valodām, piemēram, C/C++ un Java, padara to par daudzpusīgu izvēli ML izstrādei. Daudzām populārām ML ietvariem, piemēram, TensorFlow un PyTorch, ir Python API, kas ļauj lietotājiem izmantot šo ietvaru jaudu, vienlaikus izbaudot Python programmēšanas vienkāršību.
Lai gan Python ir vēlamā valoda ML, tā nav vienīgā pieejamā opcija. ML uzdevumiem var izmantot arī citas programmēšanas valodas, piemēram, R, Java un Julia. Tomēr šīs valodas var nepiedāvāt tādu pašu atbalsta un lietošanas vienkāršības līmeni kā Python ML kontekstā. Tāpēc personām, kuras vēlas sākt karjeru ML vai strādāt pie ML projektiem, ir ļoti ieteicams apgūt Python, lai pilnībā izmantotu ML ekosistēmā pieejamos resursus un rīkus.
Lai gan Python nav ML prasība, tā plaši izplatītā ieviešana, bagātīgā bibliotēku ekosistēma, kopienas atbalsts un vienkāršā lietošana padara to par ideālu izvēli personām, kuras interesējas par karjeru mašīnmācībā.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kas ir teksts runāšanai (TTS) un kā tas darbojas ar AI?
- Kādi ir ierobežojumi darbam ar lielām datu kopām mašīnmācībā?
- Vai mašīnmācība var sniegt dialogu?
- Kas ir TensorFlow rotaļu laukums?
- Ko patiesībā nozīmē lielāka datu kopa?
- Kādi ir daži algoritma hiperparametru piemēri?
- Kas ir ansambļa mācīšanās?
- Ko darīt, ja izvēlētais mašīnmācīšanās algoritms nav piemērots un kā pārliecināties, ka ir izvēlēts pareizais?
- Vai mašīnmācīšanās modelim tā apmācības laikā ir nepieciešama uzraudzība?
- Kādi ir galvenie parametri, ko izmanto neironu tīklu algoritmos?
Skatiet citus jautājumus un atbildes pakalpojumā EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning