Python je široko korišćen programski jezik u oblasti mašinskog učenja (ML) zbog svoje jednostavnosti, svestranosti i dostupnosti brojnih biblioteka i okvira koji podržavaju ML zadatke. Iako nije uslov za korištenje Python-a za ML, to je prilično preporučeno i preferirano od strane mnogih praktičara i istraživača u ovoj oblasti.
Kroz EITC/AI/GCML program sertifikacije ponekad date uzorne instrukcije za Python i TensorFlow služe samo kao referenca (uglavnom za jednostavne i jednostavne procjenitelje koji su obuhvaćeni nastavnim planom i programom). Detaljna uputstva o korišćenju TensorFlow-a u Pythonu će uslediti u narednim stavkama kurikuluma. U EITC/AI/GCML-u se ne morate upuštati u Python i TensorFlow, jer to nije potrebno.
S druge strane, jednostavnost Pythona omogućava napredovanje na potpuno novi nivo rada sa AI čak i bez ikakvog znanja u vezi sa programiranjem. Python pruža ogroman ekosistem biblioteka kao što su NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow i PyTorch, koje su veoma bitne za različite ML zadatke kao što su prethodna obrada 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 karakteristika je 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 tutorijala. Ova podrška zajednice je od neprocjenjive važnosti za pojedince koji traže pomoć i smjernice u svojim ML projektima.
Štaviše, Python-ova kompatibilnost sa različitim operativnim sistemima i njegova sposobnost da se neprimetno integriše sa drugim jezicima kao što su C/C++ i Java čine ga svestranim izborom za razvoj ML-a. Mnogi popularni ML okviri kao što su TensorFlow i PyTorch imaju Python API-je, omogućavajući korisnicima da iskoriste moć ovih okvira dok uživaju u jednostavnosti Python programiranja.
Iako je Python preferirani jezik za ML, to nije jedina dostupna opcija. Drugi programski jezici kao što su R, Java i Julia takođe se mogu koristiti za ML zadatke. Međutim, ovi jezici možda neće ponuditi isti nivo podrške i lakoće upotrebe kao Python u kontekstu ML-a. Stoga, za pojedince koji žele započeti karijeru u ML-u ili raditi na ML projektima, učenje Pythona se toplo preporučuje kako bi u potpunosti iskoristili resurse i alate koji su dostupni u ML ekosistemu.
Iako Python nije preduslov za ML, njegovo široko usvajanje, bogat bibliotečki ekosistem, podrška zajednice i jednostavnost upotrebe čine ga idealnim izborom za pojedince zainteresovane za karijeru u mašinskom učenju.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Šta je tekst u govor (TTS) i kako funkcioniše sa AI?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Šta zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su neki primjeri hiperparametara algoritma?
- Šta je ansambl učenje?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se može osigurati da odaberete pravi?
- Da li modelu mašinskog učenja treba nadzor tokom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima zasnovanim na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Više pitanja i odgovora:
- Polje: Umjetna inteligencija
- program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program sertifikacije)
- Lekcija: Uvod (idi na srodnu lekciju)
- Tema: Šta je mašinsko učenje (idi na srodnu temu)