Python არის ფართოდ გამოყენებული პროგრამირების ენა მანქანათმცოდნეობის სფეროში (ML) მისი სიმარტივის, მრავალფეროვნების და მრავალი ბიბლიოთეკისა და ჩარჩოს ხელმისაწვდომობის გამო, რომლებიც მხარს უჭერენ ML ამოცანებს. მიუხედავად იმისა, რომ პითონის გამოყენება ML-ისთვის არ არის აუცილებელი, ის საკმაოდ რეკომენდირებული და სასურველია ამ სფეროში მრავალი პრაქტიკოსისა და მკვლევრის მიერ.
EITC/AI/GCML სასერტიფიკაციო პროგრამის განმავლობაში, ზოგჯერ მოწოდებული Python-ისა და TensorFlow-ის სამაგალითო ინსტრუქციები ემსახურება მხოლოდ როგორც მითითებას (ძირითადად უბრალო და მარტივ შემფასებლებზე, რომლებიც გათვალისწინებულია სასწავლო გეგმაში). დეტალური ინსტრუქციები TensorFlow-ის პითონში გამოყენების შესახებ მოჰყვება შემდგომ სასწავლო პუნქტებს. EITC/AI/GCML არ არის საჭირო Python-სა და TensorFlow-ში ჩაღრმავება, რადგან ეს არ არის საჭირო.
მეორეს მხრივ, Python-ის სიმარტივე საშუალებას გაძლევთ გადახვიდეთ AI–სთან მუშაობის სრულიად ახალ დონეზე, თუნდაც პროგრამირების ცოდნის გარეშე. Python უზრუნველყოფს ბიბლიოთეკების უზარმაზარ ეკოსისტემას, როგორიცაა NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow და PyTorch, რომლებიც საკმაოდ მნიშვნელოვანია სხვადასხვა ML ამოცანებისთვის, როგორიცაა მონაცემთა წინასწარი დამუშავება, მოდელის შექმნა, ტრენინგი და შეფასება.
Python-ის პოპულარობა ML საზოგადოებაში შეიძლება რამდენიმე მიზეზით მივაწეროთ. პირველ რიგში, პითონი მოსახერხებელია მომხმარებლისთვის და აქვს მარტივი და წასაკითხი სინტაქსი, რაც დამწყებთათვის გაუადვილებს სწავლასა და გაგებას. ეს მახასიათებელი გადამწყვეტია ML-ში, სადაც ჩართულია რთული ალგორითმები და მათემატიკური ოპერაციები. გარდა ამისა, Python-ს ჰყავს დეველოპერების დიდი საზოგადოება, რომლებიც აქტიურად უწყობენ ხელს ML ბიბლიოთეკების განვითარებას და აზიარებენ თავიანთ ცოდნას ფორუმების, ბლოგებისა და გაკვეთილების საშუალებით. საზოგადოების ეს მხარდაჭერა ფასდაუდებელია იმ პირებისთვის, რომლებიც ეძებენ დახმარებას და ხელმძღვანელობას თავიანთ ML პროექტებში.
გარდა ამისა, პითონის თავსებადობა სხვადასხვა ოპერაციულ სისტემებთან და მისი უნარი შეუფერხებლად ინტეგრირდეს სხვა ენებთან, როგორიცაა C/C++ და Java, ხდის მას მრავალმხრივ არჩევანს ML განვითარებისთვის. ბევრ პოპულარულ ML ჩარჩოს, როგორიცაა TensorFlow და PyTorch, აქვს Python API-ები, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გამოიყენონ ამ ჩარჩოების სიმძლავრე პითონის პროგრამირების სიმარტივით სარგებლობისას.
მიუხედავად იმისა, რომ Python არის სასურველი ენა ML-ისთვის, ის არ არის ერთადერთი ხელმისაწვდომი ვარიანტი. სხვა პროგრამირების ენები, როგორიცაა R, Java და Julia, ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას ML ამოცანებისთვის. თუმცა, ამ ენებმა შეიძლება არ შესთავაზონ მხარდაჭერის იგივე დონე და გამოყენების სიმარტივე, როგორც ამას Python აკეთებს ML-ის კონტექსტში. ამიტომ, იმ პირებისთვის, რომლებიც ეძებენ კარიერის დაწყებას ML-ში ან იმუშაონ ML პროექტებზე, ძალიან რეკომენდირებულია Python-ის სწავლა, რათა სრულად ისარგებლონ ML ეკოსისტემაში არსებული რესურსებითა და ინსტრუმენტებით.
მიუხედავად იმისა, რომ Python არ არის მოთხოვნა ML-სთვის, მისი ფართო გამოყენება, მდიდარი ბიბლიოთეკის ეკოსისტემა, საზოგადოების მხარდაჭერა და გამოყენების სიმარტივე მას იდეალურ არჩევანს აქცევს იმ პირებისთვის, რომლებიც დაინტერესებულნი არიან მანქანური სწავლების კარიერაში.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- რა არის ტექსტი მეტყველებამდე (TTS) და როგორ მუშაობს ის AI-სთან?
- რა შეზღუდვებია მანქანური სწავლების დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას?
- შეუძლია თუ არა მანქანურ სწავლებას დიალოგური დახმარება?
- რა არის TensorFlow სათამაშო მოედანი?
- რას ნიშნავს უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრები?
- რა არის ალგორითმის ჰიპერპარამეტრების რამდენიმე მაგალითი?
- რა არის ანსამბლური სწავლება?
- რა მოხდება, თუ არჩეული მანქანათმცოდნეობის ალგორითმი არ არის შესაფერისი და როგორ შეიძლება დავრწმუნდეთ, რომ აირჩიოთ სწორი?
- სჭირდება თუ არა მანქანათმცოდნეობის მოდელს ზედამხედველობა მისი ტრენინგის დროს?
- რა არის ძირითადი პარამეტრები, რომლებიც გამოიყენება ნერვული ქსელის ალგორითმებში?
იხილეთ მეტი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ში
მეტი კითხვა და პასუხი:
- საველე: ხელოვნური ინტელექტი
- პროგრამა: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (გადადით სასერტიფიკაციო პროგრამაზე)
- გაკვეთილი: შესავალი (გადადით შესაბამის გაკვეთილზე)
- თემა: რა არის მანქანა სწავლა (გადადით შესაბამის თემაზე)