Питхон је широко коришћен програмски језик у области машинског учења (МЛ) због своје једноставности, свестраности и доступности бројних библиотека и оквира који подржавају МЛ задатке. Иако није услов за коришћење Питхон-а за МЛ, многи практичари и истраживачи у овој области га прилично препоручују и преферирају.
Кроз ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ програм сертификације понекад дате примерне инструкције за Питхон и ТенсорФлов служе само као референца (углавном за једноставне и једноставне процене које су обухваћене наставним планом и програмом). Детаљна упутства о коришћењу ТенсорФлов-а у Питхон-у ће уследити у наредним ставкама наставног плана и програма. У ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ не морате да се упуштате у Питхон и ТенсорФлов, јер то није потребно.
С друге стране, једноставност Питхон-а омогућава напредовање на потпуно нови ниво рада са АИ чак и без икаквог знања у вези са програмирањем. Питхон пружа огроман екосистем библиотека као што су НумПи, Пандас, Сцикит-леарн, ТенсорФлов и ПиТорцх, које су веома битне за различите МЛ задатке као што су претходна обрада података, изградња модела, обука и евалуација.
Популарност Питхон-а у заједници МЛ-а може се приписати неколико разлога. Прво, Питхон је једноставан за коришћење и има једноставну и читљиву синтаксу, што почетницима олакшава учење и разумевање. Ова карактеристика је кључна у МЛ, где су укључени сложени алгоритми и математичке операције. Поред тога, Питхон има велику заједницу програмера који активно доприносе развоју МЛ библиотека и деле своје знање путем форума, блогова и туторијала. Ова подршка заједнице је непроцењива за појединце који траже помоћ и смернице у својим пројектима прања новца.
Штавише, Питхон-ова компатибилност са различитим оперативним системима и његова способност да се неприметно интегрише са другим језицима као што су Ц/Ц++ и Јава чине га свестраним избором за развој МЛ-а. Многи популарни МЛ оквири као што су ТенсорФлов и ПиТорцх имају Питхон АПИ-је, омогућавајући корисницима да искористе моћ ових оквира док уживају у једноставности Питхон програмирања.
Иако је Питхон преферирани језик за МЛ, то није једина доступна опција. Други програмски језици као што су Р, Јава и Јулиа се такође могу користити за МЛ задатке. Међутим, ови језици можда не нуде исти ниво подршке и лакоће употребе као Питхон у контексту МЛ-а. Стога, за појединце који желе да започну каријеру у МЛ-у или да раде на МЛ пројектима, учење Питхон-а се топло препоручује како би у потпуности искористили ресурсе и алате који су доступни у екосистему МЛ-а.
Иако Питхон није услов за МЛ, његова широко распрострањена примена, богат библиотечки екосистем, подршка заједнице и лакоћа коришћења чине га идеалним избором за појединце заинтересоване за каријеру у машинском учењу.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Шта је текст у говор (ТТС) и како функционише са АИ?
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Шта заправо значи већи скуп података?
- Који су неки примери хиперпараметара алгоритма?
- Шта је ансамбл учење?
- Шта ако одабрани алгоритам машинског учења није прикладан и како се може побринути да изаберете прави?
- Да ли моделу машинског учења треба надзор током обуке?
- Који су кључни параметри који се користе у алгоритмима заснованим на неуронским мрежама?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг