Python er et mye brukt programmeringsspråk innen maskinlæring (ML) på grunn av dets enkelhet, allsidighet og tilgjengeligheten til en rekke biblioteker og rammeverk som støtter ML-oppgaver. Selv om det ikke er et krav å bruke Python for ML, er det ganske anbefalt og foretrukket av mange utøvere og forskere på feltet.
Gjennom EITC/AI/GCML-sertifiseringsprogrammet fungerer de noen ganger gitte eksemplariske Python- og TensorFlow-instruksjonene bare som en referanse (hovedsakelig til enkle og enkle estimatorer som er dekket i læreplanen). Detaljerte instruksjoner om bruk av TensorFlow i Python vil følge i påfølgende pensumelementer. I EITC/AI/GCML trenger man ikke å fordype seg i Python og TensorFlow, da det ikke er nødvendig.
På den annen side lar Pythons enkelhet gå videre til et helt nytt nivå av arbeid med AI, selv uten kunnskap om programmering. Python tilbyr et stort økosystem av biblioteker som NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow og PyTorch, som er ganske essensielle for ulike ML-oppgaver som dataforbehandling, modellbygging, opplæring og evaluering.
Pythons popularitet i ML-samfunnet kan tilskrives flere årsaker. For det første er Python brukervennlig og har en enkel og lesbar syntaks, noe som gjør det lettere for nybegynnere å lære og forstå. Denne egenskapen er avgjørende i ML, hvor komplekse algoritmer og matematiske operasjoner er involvert. I tillegg har Python et stort fellesskap av utviklere som aktivt bidrar til utviklingen av ML-biblioteker og deler sin kunnskap gjennom fora, blogger og opplæringsprogrammer. Denne fellesskapsstøtten er uvurderlig for enkeltpersoner som søker hjelp og veiledning i sine ML-prosjekter.
Dessuten gjør Pythons kompatibilitet med forskjellige operativsystemer og dens evne til å integrere sømløst med andre språk som C/C++ og Java det til et allsidig valg for ML-utvikling. Mange populære ML-rammeverk som TensorFlow og PyTorch har Python API-er, som gjør det mulig for brukere å utnytte kraften til disse rammeverkene mens de nyter enkelheten til Python-programmering.
Selv om Python er det foretrukne språket for ML, er det ikke det eneste alternativet som er tilgjengelig. Andre programmeringsspråk som R, Java og Julia kan også brukes til ML-oppgaver. Imidlertid kan det hende at disse språkene ikke tilbyr samme nivå av støtte og brukervennlighet som Python gjør i ML-sammenheng. Derfor, for personer som ønsker å starte en karriere i ML eller jobbe med ML-prosjekter, anbefales det å lære Python på det sterkeste for å dra full nytte av ressursene og verktøyene som er tilgjengelige i ML-økosystemet.
Selv om Python ikke er et krav for ML, gjør dets utbredte bruk, rike bibliotekøkosystem, fellesskapsstøtte og brukervennlighet det ideelle valget for enkeltpersoner som er interessert i å satse på en karriere innen maskinlæring.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hva er tekst til tale (TTS) og hvordan fungerer det med AI?
- Hva er begrensningene ved å jobbe med store datasett i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjelpe til med dialog?
- Hva er TensorFlow-lekeplassen?
- Hva betyr egentlig et større datasett?
- Hva er noen eksempler på algoritmens hyperparametre?
- Hva er ensamble learning?
- Hva om en valgt maskinlæringsalgoritme ikke er egnet, og hvordan kan man sørge for å velge den riktige?
- Trenger en maskinlæringsmodell veiledning under opplæringen?
- Hva er nøkkelparametrene som brukes i nevrale nettverksbaserte algoritmer?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning