Python je široko používaný programovací jazyk v oblasti strojového učenia (ML) vďaka svojej jednoduchosti, všestrannosti a dostupnosti mnohých knižníc a rámcov, ktoré podporujú úlohy ML. Aj keď to nie je požiadavka na používanie Pythonu pre ML, je to celkom odporúčané a preferované mnohými odborníkmi a výskumníkmi v tejto oblasti.
V rámci certifikačného programu EITC/AI/GCML slúžia niekedy poskytnuté vzorové inštrukcie Python a TensorFlow len ako referencia (hlavne na jednoduché a jednoduché odhady, ktoré sú zahrnuté v učebných osnovách). Podrobné pokyny na používanie TensorFlow v Pythone budú nasledovať v nasledujúcich položkách učebných osnov. V EITC/AI/GCML sa nemusíte ponoriť do Pythonu a TensorFlow, pretože to nie je potrebné.
Na druhej strane jednoduchosť Pythonu umožňuje postúpiť na úplne novú úroveň práce s AI aj bez akýchkoľvek znalostí o programovaní. Python poskytuje rozsiahly ekosystém knižníc, ako sú NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow a PyTorch, ktoré sú celkom nevyhnutné pre rôzne úlohy ML, ako je predspracovanie údajov, vytváranie modelov, školenia a hodnotenia.
Popularitu Pythonu v komunite ML možno pripísať niekoľkým dôvodom. Po prvé, Python je užívateľsky prívetivý a má jednoduchú a čitateľnú syntax, čo uľahčuje začiatočníkom učenie a pochopenie. Táto charakteristika je kľúčová v ML, kde sú zahrnuté zložité algoritmy a matematické operácie. Okrem toho má Python veľkú komunitu vývojárov, ktorí aktívne prispievajú k rozvoju knižníc ML a zdieľajú svoje znalosti prostredníctvom fór, blogov a tutoriálov. Táto komunitná podpora je neoceniteľná pre jednotlivcov, ktorí hľadajú pomoc a poradenstvo vo svojich projektoch ML.
Okrem toho kompatibilita Pythonu s rôznymi operačnými systémami a jeho schopnosť bezproblémovej integrácie s inými jazykmi ako C/C++ a Java z neho robia všestrannú voľbu pre vývoj ML. Mnoho populárnych rámcov ML, ako sú TensorFlow a PyTorch, má Python API, čo používateľom umožňuje využiť silu týchto rámcov a zároveň si užívať jednoduchosť programovania v Pythone.
Aj keď je Python preferovaným jazykom pre ML, nie je to jediná dostupná možnosť. Iné programovacie jazyky ako R, Java a Julia možno použiť aj na úlohy ML. Tieto jazyky však nemusia ponúkať rovnakú úroveň podpory a jednoduchosti používania ako Python v kontexte ML. Preto jednotlivcom, ktorí chcú začať kariéru v ML alebo pracovať na projektoch ML, sa dôrazne odporúča naučiť sa Python, aby mohli naplno využiť zdroje a nástroje dostupné v ekosystéme ML.
Hoci Python nie je podmienkou pre ML, jeho rozšírené prijatie, bohatý knižničný ekosystém, podpora komunity a jednoduché používanie z neho robia ideálnu voľbu pre jednotlivcov, ktorí majú záujem o kariéru v oblasti strojového učenia.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Čo je prevod textu na reč (TTS) a ako funguje s AI?
- Aké sú obmedzenia pri práci s veľkými množinami údajov v rámci strojového učenia?
- Môže strojové učenie pomôcť pri dialógu?
- Čo je ihrisko TensorFlow?
- Čo vlastne znamená väčší súbor údajov?
- Aké sú niektoré príklady hyperparametrov algoritmu?
- Čo je to súborové učenie?
- Čo ak vybraný algoritmus strojového učenia nie je vhodný a ako sa možno uistiť, že vyberiete ten správny?
- Potrebuje model strojového učenia počas tréningu dohľad?
- Aké sú kľúčové parametre používané v algoritmoch založených na neurónových sieťach?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning