Python je široko korišten programski jezik u području strojnog učenja (ML) zbog svoje jednostavnosti, svestranosti i dostupnosti brojnih biblioteka i okvira koji podržavaju ML zadatke. Iako nije uvjet koristiti Python za ML, prilično ga preporučuju i preferiraju mnogi praktičari i istraživači na tom području.
Kroz EITC/AI/GCML certifikacijski program ponekad dane primjerne upute za Python i TensorFlow služe samo kao referenca (uglavnom za jednostavne i jednostavne procjenitelje koji su obuhvaćeni nastavnim planom i programom). Detaljne upute o korištenju TensorFlowa u Pythonu slijede u sljedećim stavkama kurikuluma. U EITC/AI/GCML ne treba se baviti Pythonom i TensorFlowom jer to nije potrebno.
S druge strane, jednostavnost Pythona omogućuje napredovanje na potpuno novu razinu rada s umjetnom inteligencijom čak i bez ikakvog znanja o programiranju. Python pruža širok ekosustav biblioteka kao što su NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow i PyTorch, koje su vrlo bitne za razne ML zadatke kao što su pretprocesiranje podataka, izgradnja modela, obuka i evaluacija.
Popularnost Pythona u ML zajednici može se pripisati nekoliko razloga. Prvo, Python je jednostavan za korištenje i ima jednostavnu i čitljivu sintaksu, što početnicima olakšava učenje i razumijevanje. Ova je karakteristika ključna u ML-u, gdje su uključeni složeni algoritmi i matematičke operacije. Osim toga, Python ima veliku zajednicu programera koji aktivno doprinose razvoju ML biblioteka i dijele svoje znanje putem foruma, blogova i vodiča. Ova podrška zajednice neprocjenjiva je za pojedince koji traže pomoć i smjernice u svojim ML projektima.
Nadalje, Pythonova kompatibilnost s različitim operativnim sustavima i njegova sposobnost besprijekorne integracije s drugim jezicima poput C/C++ i Jave čine ga svestranim izborom za razvoj ML-a. Mnogi popularni ML okviri kao što su TensorFlow i PyTorch imaju Python API-je, omogućujući korisnicima da iskoriste snagu ovih okvira dok uživaju u jednostavnosti Python programiranja.
Iako je Python preferirani jezik za ML, on nije jedina dostupna opcija. Drugi programski jezici poput R, Java i Julia također se mogu koristiti za ML zadatke. Međutim, ti jezici možda neće ponuditi istu razinu podrške i jednostavnosti korištenja kao Python u kontekstu ML-a. Stoga se pojedincima koji žele započeti karijeru u ML-u ili raditi na ML projektima toplo preporučuje učenje Pythona kako bi u potpunosti iskoristili resurse i alate dostupne u ekosustavu ML-a.
Iako Python nije preduvjet za ML, njegovo široko usvajanje, bogat ekosustav knjižnica, podrška zajednice i jednostavnost korištenja čine ga idealnim izborom za pojedince zainteresirane za nastavak karijere u strojnom učenju.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Što je tekst u govor (TTS) i kako radi s umjetnom inteligencijom?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Što zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su primjeri hiperparametara algoritma?
- Što je učenje ansambla?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se možemo pobrinuti da odaberemo pravi?
- Treba li modelu strojnog učenja nadzor tijekom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima koji se temelje na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Još pitanja i odgovora:
- Polje: Umjetna inteligencija
- Program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program certifikacije)
- Lekcija: Uvod (idi na povezanu lekciju)
- Tema: Što je strojno učenje (idi na srodnu temu)