Python je široce používaný programovací jazyk v oblasti strojového učení (ML) díky své jednoduchosti, všestrannosti a dostupnosti mnoha knihoven a rámců, které podporují úlohy ML. I když není vyžadováno použití Pythonu pro ML, je docela doporučeno a preferováno mnoha praktiky a výzkumníky v oboru.
V rámci certifikačního programu EITC/AI/GCML slouží někdy poskytnuté příkladné instrukce Python a TensorFlow pouze jako reference (hlavně pro jednoduché a jednoduché odhady, které jsou zahrnuty v učebních osnovách). Podrobné pokyny k používání TensorFlow v Pythonu budou následovat v následujících položkách osnov. V EITC/AI/GCML se člověk nemusí ponořit do Pythonu a TensorFlow, protože to není vyžadováno.
Na druhou stranu jednoduchost Pythonu umožňuje pokročit na zcela novou úroveň práce s AI i bez jakýchkoli znalostí o programování. Python poskytuje rozsáhlý ekosystém knihoven, jako jsou NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow a PyTorch, které jsou zcela zásadní pro různé úkoly ML, jako je předzpracování dat, vytváření modelů, školení a hodnocení.
Popularitu Pythonu v komunitě ML lze připsat několika důvodům. Za prvé, Python je uživatelsky přívětivý a má jednoduchou a čitelnou syntaxi, takže začátečníkům usnadňuje učení a porozumění. Tato vlastnost je klíčová v ML, kde se jedná o složité algoritmy a matematické operace. Kromě toho má Python velkou komunitu vývojářů, kteří aktivně přispívají k vývoji knihoven ML a sdílejí své znalosti prostřednictvím fór, blogů a výukových programů. Tato komunitní podpora je neocenitelná pro jednotlivce, kteří hledají pomoc a vedení ve svých projektech ML.
Navíc kompatibilita Pythonu s různými operačními systémy a jeho schopnost bezproblémové integrace s jinými jazyky, jako je C/C++ a Java, z něj činí všestrannou volbu pro vývoj ML. Mnoho populárních rámců ML, jako jsou TensorFlow a PyTorch, má Python API, což uživatelům umožňuje využít sílu těchto rámců a zároveň si užívat jednoduchosti programování v Pythonu.
I když je Python preferovaným jazykem pro ML, není to jediná dostupná možnost. Pro úlohy ML lze také použít jiné programovací jazyky jako R, Java a Julia. Tyto jazyky však nemusí nabízet stejnou úroveň podpory a snadného použití jako Python v kontextu ML. Proto jednotlivcům, kteří chtějí začít kariéru v ML nebo pracovat na projektech ML, se důrazně doporučuje naučit se Python, aby mohli plně využít zdroje a nástroje dostupné v ekosystému ML.
Přestože Python není pro ML požadavkem, jeho rozšířené přijetí, bohatý knihovní ekosystém, podpora komunity a snadné použití z něj činí ideální volbu pro jednotlivce, kteří mají zájem o kariéru v oblasti strojového učení.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Co je převod textu na řeč (TTS) a jak funguje s umělou inteligencí?
- Jaká jsou omezení při práci s velkými datovými sadami ve strojovém učení?
- Dokáže strojové učení nějakou dialogickou pomoc?
- Co je hřiště TensorFlow?
- Co vlastně znamená větší soubor dat?
- Jaké jsou příklady hyperparametrů algoritmu?
- Co je to souborové učení?
- Co když vybraný algoritmus strojového učení není vhodný a jak se lze ujistit, že vyberete ten správný?
- Potřebuje model strojového učení během tréninku dohled?
- Jaké jsou klíčové parametry používané v algoritmech založených na neuronové síti?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning