Η Python είναι μια ευρέως χρησιμοποιούμενη γλώσσα προγραμματισμού στον τομέα της Μηχανικής Μάθησης (ML) λόγω της απλότητας, της ευελιξίας της και της διαθεσιμότητας πολυάριθμων βιβλιοθηκών και πλαισίων που υποστηρίζουν εργασίες ML. Αν και δεν απαιτείται η χρήση της Python για ML, συνιστάται και προτιμάται αρκετά από πολλούς επαγγελματίες και ερευνητές στον τομέα.
Σε όλο το πρόγραμμα πιστοποίησης EITC/AI/GCML, οι μερικές φορές παρεχόμενες υποδειγματικές οδηγίες Python και TensorFlow χρησιμεύουν μόνο ως αναφορά (κυρίως σε απλούς και απλούς εκτιμητές που καλύπτονται στο πρόγραμμα σπουδών). Λεπτομερείς οδηγίες σχετικά με τη χρήση του TensorFlow στην Python θα ακολουθήσουν σε επόμενα θέματα του προγράμματος σπουδών. Στο EITC/AI/GCML δεν χρειάζεται κανείς να εμβαθύνει σε Python και TensorFlow, καθώς δεν απαιτείται.
Από την άλλη, η απλότητα της Python σας επιτρέπει να προχωρήσετε σε ένα εντελώς νέο επίπεδο εργασίας με AI ακόμη και χωρίς καμία γνώση σχετικά με τον προγραμματισμό. Η Python παρέχει ένα τεράστιο οικοσύστημα βιβλιοθηκών όπως οι NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow και PyTorch, οι οποίες είναι πολύ απαραίτητες για διάφορες εργασίες ML όπως η προεπεξεργασία δεδομένων, η κατασκευή μοντέλων, η εκπαίδευση και η αξιολόγηση.
Η δημοτικότητα της Python στην κοινότητα ML μπορεί να αποδοθεί σε διάφορους λόγους. Πρώτον, η Python είναι φιλική προς τον χρήστη και έχει μια απλή και ευανάγνωστη σύνταξη, που διευκολύνει τους αρχάριους να μάθουν και να κατανοήσουν. Αυτό το χαρακτηριστικό είναι κρίσιμο στην ML, όπου εμπλέκονται πολύπλοκοι αλγόριθμοι και μαθηματικές πράξεις. Επιπλέον, η Python έχει μια μεγάλη κοινότητα προγραμματιστών που συμβάλλουν ενεργά στην ανάπτυξη βιβλιοθηκών ML και μοιράζονται τις γνώσεις τους μέσω φόρουμ, ιστολογίων και σεμιναρίων. Αυτή η κοινοτική υποστήριξη είναι ανεκτίμητη για άτομα που αναζητούν βοήθεια και καθοδήγηση στα έργα ML τους.
Επιπλέον, η συμβατότητα της Python με διαφορετικά λειτουργικά συστήματα και η ικανότητά της να ενσωματώνεται απρόσκοπτα με άλλες γλώσσες όπως η C/C++ και η Java την καθιστούν μια ευέλικτη επιλογή για ανάπτυξη ML. Πολλά δημοφιλή πλαίσια ML, όπως το TensorFlow και το PyTorch, διαθέτουν Python API, επιτρέποντας στους χρήστες να αξιοποιήσουν τη δύναμη αυτών των πλαισίων ενώ απολαμβάνουν την απλότητα του προγραμματισμού Python.
Ενώ η Python είναι η προτιμώμενη γλώσσα για την ML, δεν είναι η μόνη διαθέσιμη επιλογή. Άλλες γλώσσες προγραμματισμού όπως η R, η Java και η Julia μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για εργασίες ML. Ωστόσο, αυτές οι γλώσσες ενδέχεται να μην προσφέρουν το ίδιο επίπεδο υποστήριξης και ευκολίας χρήσης όπως η Python στο πλαίσιο της ML. Επομένως, για άτομα που επιθυμούν να ξεκινήσουν μια καριέρα σε ML ή να εργαστούν σε έργα ML, η εκμάθηση της Python συνιστάται ιδιαίτερα για να αξιοποιήσουν πλήρως τους πόρους και τα εργαλεία που είναι διαθέσιμα στο οικοσύστημα ML.
Αν και η Python δεν είναι απαίτηση για την ML, η ευρεία υιοθέτησή της, το πλούσιο οικοσύστημα βιβλιοθηκών, η υποστήριξη της κοινότητας και η ευκολία χρήσης το καθιστούν την ιδανική επιλογή για άτομα που ενδιαφέρονται να ακολουθήσουν μια καριέρα στη Μηχανική Μάθηση.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Τι είναι το κείμενο σε ομιλία (TTS) και πώς λειτουργεί με την τεχνητή νοημοσύνη;
- Ποιοι είναι οι περιορισμοί στην εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
- Μπορεί η μηχανική μάθηση να προσφέρει κάποια διαλογική βοήθεια;
- Τι είναι η παιδική χαρά TensorFlow;
- Τι σημαίνει στην πραγματικότητα ένα μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων;
- Ποια είναι μερικά παραδείγματα υπερπαραμέτρων του αλγορίθμου;
- Τι είναι η εκμάθηση συνόλου;
- Τι γίνεται αν ένας επιλεγμένος αλγόριθμος μηχανικής εκμάθησης δεν είναι κατάλληλος και πώς μπορεί κανείς να βεβαιωθεί ότι θα επιλέξει τον σωστό;
- Χρειάζεται επίβλεψη ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσής του;
- Ποιες είναι οι βασικές παράμετροι που χρησιμοποιούνται σε αλγόριθμους βασισμένους σε νευρωνικά δίκτυα;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning