Python е широко използван език за програмиране в областта на машинното обучение (ML) поради своята простота, гъвкавост и наличието на множество библиотеки и рамки, които поддържат ML задачи. Въпреки че не е изискване да използвате Python за ML, той е доста препоръчителен и предпочитан от много практици и изследователи в тази област.
В цялата програма за сертифициране EITC/AI/GCML понякога предоставените примерни инструкции за Python и TensorFlow служат само като справка (главно за обикновени и прости оценители, които са обхванати в учебната програма). Подробни инструкции за използване на TensorFlow в Python ще последват в следващите елементи от учебната програма. В EITC/AI/GCML не е нужно да се задълбочавате в Python и TensorFlow, тъй като не е задължително.
От друга страна простотата на Python позволява да се премине към изцяло ново ниво на работа с AI дори без никакви познания по отношение на програмирането. Python предоставя огромна екосистема от библиотеки като NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow и PyTorch, които са доста важни за различни ML задачи като предварителна обработка на данни, изграждане на модел, обучение и оценка.
Популярността на Python в ML общността може да се дължи на няколко причини. Първо, Python е лесен за използване и има прост и четим синтаксис, което улеснява ученето и разбирането на начинаещите. Тази характеристика е от решаващо значение в ML, където са включени сложни алгоритми и математически операции. Освен това Python има голяма общност от разработчици, които активно допринасят за разработването на ML библиотеки и споделят знанията си чрез форуми, блогове и уроци. Тази подкрепа от общността е безценна за хората, които търсят помощ и насоки в своите ML проекти.
Освен това съвместимостта на Python с различни операционни системи и способността му да се интегрира безпроблемно с други езици като C/C++ и Java го правят универсален избор за разработка на ML. Много популярни ML рамки като TensorFlow и PyTorch имат API на Python, което позволява на потребителите да използват силата на тези рамки, докато се наслаждават на простотата на програмирането на Python.
Въпреки че Python е предпочитаният език за ML, той не е единствената налична опция. Други езици за програмиране като R, Java и Julia също могат да се използват за ML задачи. Тези езици обаче може да не предлагат същото ниво на поддръжка и лекота на използване като Python в контекста на ML. Ето защо, за хора, които искат да започнат кариера в ML или да работят по ML проекти, силно се препоръчва изучаването на Python, за да се възползват напълно от ресурсите и инструментите, налични в ML екосистемата.
Въпреки че Python не е изискване за ML, широкото му приемане, богатата библиотечна екосистема, подкрепата от общността и лекотата на използване го правят идеалният избор за хора, които се интересуват от кариера в машинното обучение.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Какво е текст към реч (TTS) и как работи с AI?
- Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
- Може ли машинното обучение да окаже някаква диалогична помощ?
- Какво представлява детската площадка TensorFlow?
- Какво всъщност означава по-голям набор от данни?
- Кои са някои примери за хиперпараметри на алгоритъма?
- Какво представлява ансамбълното обучение?
- Какво става, ако избраният алгоритъм за машинно обучение не е подходящ и как може човек да се увери, че е избрал правилния?
- Нуждае ли се моделът за машинно обучение от надзор по време на обучението си?
- Какви са ключовите параметри, използвани в алгоритми, базирани на невронни мрежи?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning