Python estas vaste uzata programlingvo en la kampo de Maŝina Lernado (ML) pro sia simpleco, ĉiuflankeco kaj la havebleco de multaj bibliotekoj kaj kadroj kiuj subtenas ML-taskojn. Kvankam ne estas postulo uzi Python por ML, ĝi estas sufiĉe rekomendita kaj preferita de multaj praktikistoj kaj esploristoj en la kampo.
Tra la atestprogramo de EITC/AI/GCML la foje provizitaj ekzempla instrukcioj de Python kaj TensorFlow funkcias nur kiel referenco (ĉefe al simplaj kaj simplaj taksantoj kiuj estas kovritaj en la instruplano). Detalaj instrukcioj pri uzado de TensorFlow en Python sekvos en postaj instruplanoj. En EITC/AI/GCML oni ne devas enprofundiĝi en Python kaj TensorFlow, ĉar ĝi ne estas postulata.
Aliflanke simpleco de Python permesas progresi al tute nova nivelo de laborado kun AI eĉ sen ajna scio pri programado. Python provizas vastan ekosistemon de bibliotekoj kiel NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow kaj PyTorch, kiuj estas sufiĉe esencaj por diversaj ML-taskoj kiel datumprelaborado, modelkonstruado, trejnado kaj taksado.
La populareco de Python en la ML-komunumo povas esti atribuita al pluraj kialoj. Unue, Python estas uzebla kaj havas simplan kaj legeblan sintakson, faciligante por komencantoj lerni kaj kompreni. Tiu karakterizaĵo estas decida en ML, kie kompleksaj algoritmoj kaj matematikaj operacioj estas implikitaj. Aldone, Python havas grandan komunumon de programistoj, kiuj aktive kontribuas al la disvolviĝo de ML-bibliotekoj kaj dividas sian scion per forumoj, blogoj kaj lerniloj. Ĉi tiu komunuma subteno estas valorega por individuoj serĉantaj helpon kaj gvidadon en siaj ML-projektoj.
Krome, la kongruo de Python kun malsamaj operaciumoj kaj ĝia kapablo integriĝi perfekte kun aliaj lingvoj kiel C/C++ kaj Java igas ĝin multflanka elekto por ML-evoluo. Multaj popularaj ML-kadroj kiel TensorFlow kaj PyTorch havas Python-APIojn, ebligante uzantojn utiligi la potencon de ĉi tiuj kadroj ĝuante la simplecon de Python-programado.
Dum Python estas la preferata lingvo por ML, ĝi ne estas la sola disponebla opcio. Aliaj programlingvoj kiel R, Java kaj Julia ankaŭ povas esti uzataj por ML-taskoj. Tamen, ĉi tiuj lingvoj eble ne ofertas la saman nivelon de subteno kaj facileco de uzo kiel Python faras en la kunteksto de ML. Tial, por individuoj serĉantaj komenci karieron en ML aŭ labori pri ML-projektoj, lernado de Python estas tre rekomendita por plene profiti la rimedojn kaj ilojn disponeblajn en la ML-ekosistemo.
Kvankam Python ne estas postulo por ML, ĝia ĝeneraligita adopto, riĉa biblioteka ekosistemo, komunuma subteno kaj facileco de uzo igas ĝin la ideala elekto por individuoj interesitaj pri kariero en Maŝina Lernado.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning:
- Kio estas teksto al parolado (TTS) kaj kiel ĝi funkcias kun AI?
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Kion fakte signifas pli granda datumaro?
- Kio estas kelkaj ekzemploj de hiperparametroj de algoritmo?
- Kio estas ensamble-lernado?
- Kio se elektita maŝinlernada algoritmo ne taŭgas kaj kiel oni povas certigi elekti la ĝustan?
- Ĉu maŝinlernada modelo bezonas superrigardon dum sia trejnado?
- Kiuj estas la ŝlosilaj parametroj uzataj en algoritmoj bazitaj en neŭralaj reto?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Pliaj demandoj kaj respondoj:
- Kampo: Artefarita inteligento
- programo: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning (iru al la atestprogramo)
- Leciono: Enkonduko (iru al rilata leciono)
- Fadeno: Kio estas maŝina lernado (iru al rilata temo)