Python з'яўляецца шырока выкарыстоўванай мовай праграмавання ў галіне машыннага навучання (ML) дзякуючы сваёй прастаце, універсальнасці і наяўнасці шматлікіх бібліятэк і фрэймворкаў, якія падтрымліваюць задачы ML. Нягледзячы на тое, што выкарыстанне Python для ML не з'яўляецца абавязковым, яго рэкамендуюць і аддаюць перавагу многія практыкі і даследчыкі ў гэтай галіне.
На працягу ўсёй праграмы сертыфікацыі EITC/AI/GCML прыкладныя інструкцыі па Python і TensorFlow, якія часам прадастаўляюцца, служаць толькі ў якасці спасылкі (у асноўным для простых і простых ацэншчыкаў, якія разглядаюцца ў навучальнай праграме). Падрабязныя інструкцыі па выкарыстанні TensorFlow у Python будуць прыведзены ў наступных пунктах вучэбнай праграмы. У EITC/AI/GCML не трэба паглыбляцца ў Python і TensorFlow, бо гэта не патрабуецца.
З іншага боку, прастата Python дазваляе перайсці на зусім новы ўзровень працы з штучным інтэлектам нават без ведаў у праграмаванні. Python забяспечвае шырокую экасістэму бібліятэк, такіх як NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow і PyTorch, якія вельмі важныя для розных задач ML, такіх як папярэдняя апрацоўка даных, стварэнне мадэляў, навучанне і ацэнка.
Папулярнасць Python у супольнасці ML можа быць звязана з некалькімі прычынамі. Па-першае, Python зручны і мае просты і зручны для чытання сінтаксіс, што палягчае вывучэнне і разуменне пачаткоўцам. Гэтая характарыстыка мае вырашальнае значэнне ў ML, дзе задзейнічаны складаныя алгарытмы і матэматычныя аперацыі. Акрамя таго, у Python ёсць вялікая супольнасць распрацоўшчыкаў, якія актыўна ўносяць свой уклад у распрацоўку бібліятэк ML і дзеляцца сваімі ведамі праз форумы, блогі і падручнікі. Гэтая падтрымка супольнасці неацэнная для людзей, якія шукаюць дапамогі і рэкамендацый у сваіх праектах ML.
Акрамя таго, сумяшчальнасць Python з рознымі аперацыйнымі сістэмамі і яго здольнасць бесперашкодна інтэгравацца з іншымі мовамі, такімі як C/C++ і Java, робяць яго універсальным выбарам для распрацоўкі ML. Многія папулярныя фрэймворкі ML, такія як TensorFlow і PyTorch, маюць API Python, што дазваляе карыстальнікам выкарыстоўваць магчымасці гэтых фрэймворкаў, атрымліваючы асалоду ад прастаты праграмавання на Python.
Хоць Python з'яўляецца пераважнай мовай для ML, гэта не адзіны даступны варыянт. Іншыя мовы праграмавання, такія як R, Java і Julia, таксама можна выкарыстоўваць для задач ML. Аднак гэтыя мовы могуць не прапаноўваць такі ж узровень падтрымкі і прастаты выкарыстання, як Python у кантэксце ML. Такім чынам, асобам, якія жадаюць пачаць кар'еру ў ML або працаваць над праектамі ML, настойліва рэкамендуецца вывучаць Python, каб у поўнай меры выкарыстоўваць рэсурсы і інструменты, даступныя ў экасістэме ML.
Хаця Python не з'яўляецца абавязковым патрабаваннем для ML, яго шырокае распаўсюджванне, багатая бібліятэчная экасістэма, падтрымка супольнасці і прастата выкарыстання робяць яго ідэальным выбарам для людзей, зацікаўленых у кар'еры ў галіне машыннага навучання.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Што такое тэкст у маўленне (TTS) і як ён працуе з AI?
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Што насамрэч азначае большы набор даных?
- Якія прыклады гіперпараметраў алгарытму?
- Што такое ансамблевае навучанне?
- Што рабіць, калі абраны алгарытм машыннага навучання не падыходзіць, і як пераканацца, што выбраны правільны?
- Ці патрэбна мадэль машыннага навучання пад наглядам падчас навучання?
- Якія ключавыя параметры выкарыстоўваюцца ў алгарытмах нейронных сетак?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning