Python on koneoppimisen (ML) alalla laajalti käytetty ohjelmointikieli yksinkertaisuutensa, monipuolisuutensa ja lukuisten ML-tehtäviä tukevien kirjastojen ja kehysten saatavuuden ansiosta. Vaikka Pythonin käyttäminen ML:ssä ei ole vaatimusta, monet alan ammattilaiset ja tutkijat suosittelevat sitä.
EITC/AI/GCML-sertifiointiohjelman aikana joskus toimitetut esimerkilliset Python- ja TensorFlow-ohjeet toimivat vain viitteenä (lähinnä yksinkertaisiin ja yksinkertaisiin estimaattoreihin, joita opetussuunnitelmassa käsitellään). Yksityiskohtaiset ohjeet TensorFlown käyttämisestä Pythonissa tulevat seuraavissa opetussuunnitelmakohdissa. EITC/AI/GCML:ssä ei tarvitse perehtyä Pythoniin ja TensorFlow'hun, koska niitä ei vaadita.
Toisaalta Pythonin yksinkertaisuus antaa mahdollisuuden edetä täysin uudelle tasolle tekoälyn kanssa työskentelyssä ilman ohjelmointitaitoa. Python tarjoaa laajan ekosysteemin kirjastoja, kuten NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow ja PyTorch, jotka ovat varsin välttämättömiä erilaisissa ML-tehtävissä, kuten tietojen esikäsittelyssä, mallin rakentamisessa, koulutuksessa ja arvioinnissa.
Pythonin suosio ML-yhteisössä voi johtua useista syistä. Ensinnäkin Python on käyttäjäystävällinen ja siinä on yksinkertainen ja luettava syntaksi, mikä helpottaa aloittelijoiden oppimista ja ymmärtämistä. Tämä ominaisuus on ratkaiseva ML:ssä, jossa on mukana monimutkaisia algoritmeja ja matemaattisia operaatioita. Lisäksi Pythonilla on suuri yhteisö kehittäjiä, jotka osallistuvat aktiivisesti ML-kirjastojen kehittämiseen ja jakavat tietonsa foorumien, blogien ja opetusohjelmien kautta. Tämä yhteisön tuki on korvaamaton henkilöille, jotka etsivät apua ja ohjausta ML-projekteissaan.
Lisäksi Pythonin yhteensopivuus eri käyttöjärjestelmien kanssa ja sen kyky integroida saumattomasti muihin kieliin, kuten C/C++ ja Java, tekevät siitä monipuolisen valinnan ML-kehitykseen. Monissa suosituissa ML-kehyksissä, kuten TensorFlow ja PyTorch, on Python-sovellusliittymät, joiden avulla käyttäjät voivat hyödyntää näiden kehysten tehoa samalla, kun he nauttivat Python-ohjelmoinnin yksinkertaisuudesta.
Python on ML:n ensisijainen kieli, mutta se ei ole ainoa käytettävissä oleva vaihtoehto. ML-tehtäviin voidaan käyttää myös muita ohjelmointikieliä, kuten R, Java ja Julia. Nämä kielet eivät kuitenkaan välttämättä tarjoa samaa tukitasoa ja helppokäyttöisyyttä kuin Python tarjoaa ML:ssä. Siksi henkilöille, jotka haluavat aloittaa uran ML-alalla tai työskennellä ML-projekteissa, Pythonin oppiminen on erittäin suositeltavaa hyödyntääkseen ML-ekosysteemin resursseja ja työkaluja.
Vaikka Python ei ole ML:n vaatimus, sen laaja omaksuminen, rikas kirjastoekosysteemi, yhteisön tuki ja helppokäyttöisyys tekevät siitä ihanteellisen valinnan henkilöille, jotka ovat kiinnostuneita koneoppimisen urasta.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mikä on teksti puheeksi (TTS) ja miten se toimii tekoälyn kanssa?
- Mitä rajoituksia suurten tietojoukkojen kanssa työskentelyssä on koneoppimisessa?
- Voiko koneoppiminen auttaa dialogia?
- Mikä on TensorFlow-leikkipaikka?
- Mitä suurempi tietojoukko oikeastaan tarkoittaa?
- Mitkä ovat esimerkkejä algoritmin hyperparametreistä?
- Mitä on ansamble-oppiminen?
- Entä jos valittu koneoppimisalgoritmi ei sovi ja miten voidaan varmistaa, että valitaan oikea?
- Tarvitseeko koneoppimismalli valvontaa koulutuksensa aikana?
- Mitä avainparametreja käytetään neuroverkkopohjaisissa algoritmeissa?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningissä