Python به دلیل سادگی، تطبیق پذیری و در دسترس بودن کتابخانه ها و چارچوب های متعددی که از وظایف ML پشتیبانی می کنند، یک زبان برنامه نویسی پرکاربرد در زمینه یادگیری ماشین (ML) است. در حالی که استفاده از پایتون برای ML الزامی نیست، اما توسط بسیاری از پزشکان و محققان در این زمینه کاملاً توصیه و ترجیح داده می شود.
در سراسر برنامه صدور گواهینامه EITC/AI/GCML، دستورالعملهای مثالی Python و TensorFlow که گاهی اوقات ارائه میشود، فقط به عنوان یک مرجع عمل میکنند (عمدتاً برای برآوردگرهای ساده و ساده که در برنامه درسی پوشش داده شدهاند). دستورالعمل های دقیق در مورد استفاده از TensorFlow در پایتون در آیتم های برنامه درسی بعدی دنبال خواهد شد. در EITC/AI/GCML نیازی نیست در پایتون و TensorFlow جستجو کنید، زیرا لازم نیست.
از طرف دیگر سادگی پایتون اجازه می دهد تا حتی بدون هیچ دانشی در مورد برنامه نویسی به سطح جدیدی از کار با هوش مصنوعی بروید. پایتون اکوسیستم وسیعی از کتابخانهها مانند NumPy، Pandas، Scikit-learn، TensorFlow و PyTorch را ارائه میکند که برای کارهای مختلف ML مانند پیش پردازش داده، ساخت مدل، آموزش و ارزیابی کاملاً ضروری هستند.
محبوبیت پایتون در جامعه ML را می توان به دلایل مختلفی نسبت داد. اولاً، پایتون کاربر پسند است و یک نحو ساده و خوانا دارد که یادگیری و درک آن را برای مبتدیان آسانتر میکند. این ویژگی در ML، که در آن الگوریتم های پیچیده و عملیات ریاضی درگیر هستند، بسیار مهم است. علاوه بر این، پایتون دارای یک جامعه بزرگ از توسعه دهندگان است که به طور فعال در توسعه کتابخانه های ML مشارکت می کنند و دانش خود را از طریق انجمن ها، وبلاگ ها و آموزش ها به اشتراک می گذارند. این حمایت جامعه برای افرادی که به دنبال کمک و راهنمایی در پروژه های ML خود هستند بسیار ارزشمند است.
علاوه بر این، سازگاری پایتون با سیستمعاملهای مختلف و توانایی آن در ادغام یکپارچه با زبانهای دیگر مانند C/C++ و جاوا، آن را به یک انتخاب همهکاره برای توسعه ML تبدیل کرده است. بسیاری از فریمورکهای محبوب ML مانند TensorFlow و PyTorch دارای API پایتون هستند که به کاربران این امکان را میدهد تا از قدرت این فریمورکها و در عین حال لذت بردن از سادگی برنامهنویسی پایتون بهره ببرند.
در حالی که پایتون زبان ترجیحی برای ML است، اما تنها گزینه موجود نیست. سایر زبان های برنامه نویسی مانند R، Java و Julia نیز می توانند برای کارهای ML استفاده شوند. با این حال، این زبان ها ممکن است همان سطح پشتیبانی و سهولت استفاده را مانند پایتون در زمینه ML ارائه نکنند. بنابراین، برای افرادی که به دنبال شروع حرفه ای در ML یا کار در پروژه های ML هستند، یادگیری Python برای استفاده کامل از منابع و ابزارهای موجود در اکوسیستم ML به شدت توصیه می شود.
در حالی که پایتون برای ML الزامی نیست، پذیرش گسترده، اکوسیستم کتابخانه غنی، پشتیبانی جامعه و سهولت استفاده آن را به انتخابی ایده آل برای افرادی که علاقه مند به دنبال کردن حرفه ای در یادگیری ماشین هستند تبدیل می کند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- متن به گفتار (TTS) چیست و چگونه با هوش مصنوعی کار می کند؟
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- در واقع یک مجموعه داده بزرگتر به چه معناست؟
- چند نمونه از فراپارامترهای الگوریتم چیست؟
- یادگیری گروهی چیست؟
- اگر الگوریتم یادگیری ماشینی انتخاب شده مناسب نباشد چه میشود و چگونه میتوان از انتخاب درست آن مطمئن شد؟
- آیا یک مدل یادگیری ماشینی در طول آموزش نیاز به نظارت دارد؟
- پارامترهای کلیدی مورد استفاده در الگوریتم های مبتنی بر شبکه عصبی کدامند؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید