Python — широко используемый язык программирования в области машинного обучения (ML) благодаря своей простоте, универсальности и наличию многочисленных библиотек и платформ, поддерживающих задачи ML. Хотя использование Python для машинного обучения не является обязательным, оно настоятельно рекомендуется и предпочитается многими практиками и исследователями в этой области.
В рамках программы сертификации EITC/AI/GCML иногда предоставляемые примерные инструкции Python и TensorFlow служат лишь справкой (в основном для простых и понятных оценщиков, которые включены в учебную программу). Подробные инструкции по использованию TensorFlow в Python будут приведены в последующих разделах учебной программы. В EITC/AI/GCML не придется углубляться в Python и TensorFlow, так как это не требуется.
С другой стороны, простота Python позволяет выйти на совершенно новый уровень работы с ИИ даже без каких-либо знаний в области программирования. Python предоставляет обширную экосистему библиотек, таких как NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow и PyTorch, которые весьма важны для различных задач ML, таких как предварительная обработка данных, построение моделей, обучение и оценка.
Популярность Python в сообществе ML можно объяснить несколькими причинами. Во-первых, Python удобен для пользователя и имеет простой и читаемый синтаксис, что облегчает его изучение и понимание новичкам. Эта характеристика имеет решающее значение в машинном обучении, где задействованы сложные алгоритмы и математические операции. Кроме того, Python имеет большое сообщество разработчиков, которые активно участвуют в разработке библиотек машинного обучения и делятся своими знаниями через форумы, блоги и учебные пособия. Эта поддержка сообщества неоценима для людей, которым нужна помощь и рекомендации в своих проектах ML.
Кроме того, совместимость Python с различными операционными системами и его способность легко интегрироваться с другими языками, такими как C/C++ и Java, делают его универсальным выбором для разработки машинного обучения. Многие популярные платформы машинного обучения, такие как TensorFlow и PyTorch, имеют API-интерфейсы Python, что позволяет пользователям использовать возможности этих платформ, одновременно наслаждаясь простотой программирования на Python.
Хотя Python является предпочтительным языком для машинного обучения, это не единственный доступный вариант. Другие языки программирования, такие как R, Java и Julia, также можно использовать для задач ML. Однако эти языки могут не обеспечивать тот же уровень поддержки и простоты использования, что и Python в контексте машинного обучения. Поэтому тем, кто хочет начать карьеру в области машинного обучения или работать над проектами машинного обучения, настоятельно рекомендуется изучить Python, чтобы в полной мере воспользоваться ресурсами и инструментами, доступными в экосистеме машинного обучения.
Хотя Python не является обязательным требованием для машинного обучения, его широкое распространение, богатая библиотечная экосистема, поддержка сообщества и простота использования делают его идеальным выбором для людей, заинтересованных в карьере в области машинного обучения.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:
- Что такое преобразование текста в речь (TTS) и как оно работает с искусственным интеллектом?
- Каковы ограничения при работе с большими наборами данных в машинном обучении?
- Может ли машинное обучение оказать некоторую диалогическую помощь?
- Что такое игровая площадка TensorFlow?
- Что на самом деле означает больший набор данных?
- Каковы примеры гиперпараметров алгоритма?
- Что такое ансамблевое обучение?
- Что делать, если выбранный алгоритм машинного обучения не подходит и как можно убедиться, что выбран правильный?
- Нуждается ли модель машинного обучения в контроле во время обучения?
- Какие ключевые параметры используются в алгоритмах на основе нейронных сетей?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning