Python is 'n wyd gebruikte programmeertaal op die gebied van masjienleer (ML) as gevolg van sy eenvoud, veelsydigheid en die beskikbaarheid van talle biblioteke en raamwerke wat ML-take ondersteun. Alhoewel dit nie 'n vereiste is om Python vir ML te gebruik nie, word dit baie aanbeveel en verkies deur baie praktisyns en navorsers in die veld.
Deur die EITC/AI/GCML-sertifiseringsprogram dien die soms verskaf voorbeeldige Python- en TensorFlow-instruksies slegs as 'n verwysing (hoofsaaklik na eenvoudige en eenvoudige beramers wat in die kurrikulum gedek word). Gedetailleerde instruksies oor die gebruik van TensorFlow in Python sal in daaropvolgende kurrikulumitems volg. In EITC/AI/GCML hoef mens nie in Python en TensorFlow te delf nie, aangesien dit nie nodig is nie.
Aan die ander kant laat die eenvoud van Python toe om na 'n heel nuwe vlak van werk met AI te vorder, selfs sonder enige kennis met betrekking tot programmering. Python bied 'n groot ekosisteem van biblioteke soos NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow en PyTorch, wat baie noodsaaklik is vir verskeie ML-take soos datavoorverwerking, modelbou, opleiding en evaluering.
Python se gewildheid in die ML-gemeenskap kan aan verskeie redes toegeskryf word. Eerstens, Python is gebruikersvriendelik en het 'n eenvoudige en leesbare sintaksis, wat dit makliker maak vir beginners om te leer en te verstaan. Hierdie eienskap is van kardinale belang in ML, waar komplekse algoritmes en wiskundige bewerkings betrokke is. Boonop het Python 'n groot gemeenskap van ontwikkelaars wat aktief bydra tot die ontwikkeling van ML-biblioteke en hul kennis deur middel van forums, blogs en tutoriale deel. Hierdie gemeenskapsondersteuning is van onskatbare waarde vir individue wat hulp en leiding in hul ML-projekte soek.
Verder maak Python se verenigbaarheid met verskillende bedryfstelsels en sy vermoë om naatloos met ander tale soos C/C++ en Java te integreer dit 'n veelsydige keuse vir ML-ontwikkeling. Baie gewilde ML-raamwerke soos TensorFlow en PyTorch het Python API's, wat gebruikers in staat stel om die krag van hierdie raamwerke te benut terwyl hulle die eenvoud van Python-programmering geniet.
Alhoewel Python die voorkeurtaal vir ML is, is dit nie die enigste opsie wat beskikbaar is nie. Ander programmeertale soos R, Java en Julia kan ook vir ML-take gebruik word. Hierdie tale bied egter moontlik nie dieselfde vlak van ondersteuning en gebruiksgemak as Python in die konteks van ML nie. Daarom, vir individue wat 'n loopbaan in ML wil begin of aan ML-projekte wil werk, word dit sterk aanbeveel om Python te leer om die hulpbronne en gereedskap wat in die ML-ekosisteem beskikbaar is ten volle te benut.
Alhoewel Python nie 'n vereiste vir ML is nie, maak die wydverspreide aanvaarding daarvan, ryk biblioteek-ekosisteem, gemeenskapsondersteuning en gebruiksgemak dit die ideale keuse vir individue wat belangstel om 'n loopbaan in masjienleer te volg.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is teks na spraak (TTS) en hoe dit met KI werk?
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Wat beteken 'n groter datastel eintlik?
- Wat is 'n paar voorbeelde van algoritme se hiperparameters?
- Wat is ensamble learning?
- Wat as 'n gekose masjienleeralgoritme nie geskik is nie en hoe kan 'n mens seker maak om die regte een te kies?
- Benodig 'n masjienleermodel toesig tydens sy opleiding?
- Wat is die sleutelparameters wat in neurale netwerkgebaseerde algoritmes gebruik word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning