Python er et meget brugt programmeringssprog inden for Machine Learning (ML) på grund af dets enkelhed, alsidighed og tilgængeligheden af adskillige biblioteker og rammer, der understøtter ML-opgaver. Selvom det ikke er et krav at bruge Python til ML, er det ret anbefalet og foretrukket af mange praktikere og forskere på området.
Gennem EITC/AI/GCML-certificeringsprogrammet tjener de nogle gange eksemplariske Python- og TensorFlow-instruktioner kun som reference (hovedsageligt til almindelige og simple estimatorer, der er dækket af læseplanen). Detaljerede instruktioner om brug af TensorFlow i Python vil følge i efterfølgende pensum. I EITC/AI/GCML behøver man ikke dykke ned i Python og TensorFlow, da det ikke er påkrævet.
På den anden side giver Pythons enkelhed mulighed for at avancere til et helt nyt niveau af arbejde med AI, selv uden nogen viden med hensyn til programmering. Python leverer et stort økosystem af biblioteker såsom NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow og PyTorch, som er helt afgørende for forskellige ML-opgaver som dataforbehandling, modelbygning, træning og evaluering.
Pythons popularitet i ML-samfundet kan tilskrives flere årsager. For det første er Python brugervenlig og har en enkel og læsbar syntaks, der gør det lettere for begyndere at lære og forstå. Denne egenskab er afgørende i ML, hvor komplekse algoritmer og matematiske operationer er involveret. Derudover har Python et stort fællesskab af udviklere, som aktivt bidrager til udviklingen af ML-biblioteker og deler deres viden gennem fora, blogs og tutorials. Denne fællesskabsstøtte er uvurderlig for personer, der søger hjælp og vejledning i deres ML-projekter.
Ydermere gør Pythons kompatibilitet med forskellige operativsystemer og dens evne til at integrere problemfrit med andre sprog som C/C++ og Java det til et alsidigt valg til ML-udvikling. Mange populære ML-frameworks såsom TensorFlow og PyTorch har Python API'er, som gør det muligt for brugerne at udnytte kraften i disse frameworks, mens de nyder enkelheden ved Python-programmering.
Selvom Python er det foretrukne sprog til ML, er det ikke den eneste tilgængelige mulighed. Andre programmeringssprog som R, Java og Julia kan også bruges til ML-opgaver. Disse sprog tilbyder dog muligvis ikke det samme niveau af support og brugervenlighed, som Python gør i forbindelse med ML. Derfor, for personer, der ønsker at starte en karriere inden for ML eller arbejde på ML-projekter, anbefales det stærkt at lære Python for at drage fuld fordel af de ressourcer og værktøjer, der er tilgængelige i ML-økosystemet.
Selvom Python ikke er et krav for ML, gør dets udbredte adoption, rige biblioteksøkosystem, fællesskabsstøtte og brugervenlighed det til det ideelle valg for personer, der er interesserede i at forfølge en karriere inden for Machine Learning.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hvad er tekst til tale (TTS), og hvordan fungerer det med kunstig intelligens?
- Hvad er begrænsningerne ved at arbejde med store datasæt i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjælpe med dialog?
- Hvad er TensorFlow-legepladsen?
- Hvad betyder et større datasæt egentlig?
- Hvad er nogle eksempler på algoritmens hyperparametre?
- Hvad er ensamble learning?
- Hvad hvis en valgt maskinlæringsalgoritme ikke er egnet, og hvordan kan man sikre sig at vælge den rigtige?
- Har en maskinlæringsmodel brug for supervision under træningen?
- Hvad er de vigtigste parametre, der bruges i neurale netværksbaserede algoritmer?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning