Python ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dalam bidang Pembelajaran Mesin (ML) kerana kesederhanaan, fleksibiliti, dan ketersediaan banyak perpustakaan dan rangka kerja yang menyokong tugas ML. Walaupun ia bukan satu keperluan untuk menggunakan Python untuk ML, ia agak disyorkan dan disukai oleh ramai pengamal dan penyelidik dalam bidang tersebut.
Sepanjang program pensijilan EITC/AI/GCML, arahan Python dan TensorFlow teladan yang kadangkala disediakan hanya sebagai rujukan (terutamanya kepada penganggar biasa dan mudah yang diliputi dalam kurikulum). Arahan terperinci tentang menggunakan TensorFlow dalam Python akan mengikuti dalam item kurikulum berikutnya. Dalam EITC/AI/GCML seseorang tidak perlu mendalami Python dan TensorFlow, kerana ia tidak diperlukan.
Sebaliknya kesederhanaan Python membolehkan untuk maju ke tahap baru bekerja dengan AI walaupun tanpa pengetahuan mengenai pengaturcaraan. Python menyediakan ekosistem perpustakaan yang luas seperti NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow dan PyTorch, yang sangat penting untuk pelbagai tugas ML seperti prapemprosesan data, pembinaan model, latihan dan penilaian.
Populariti Python dalam komuniti ML boleh dikaitkan dengan beberapa sebab. Pertama, Python adalah mesra pengguna dan mempunyai sintaks yang mudah dan boleh dibaca, menjadikannya lebih mudah untuk pemula untuk belajar dan memahami. Ciri ini penting dalam ML, di mana algoritma kompleks dan operasi matematik terlibat. Selain itu, Python mempunyai komuniti pembangun yang besar yang menyumbang secara aktif kepada pembangunan perpustakaan ML dan berkongsi pengetahuan mereka melalui forum, blog dan tutorial. Sokongan komuniti ini tidak ternilai untuk individu yang mencari bantuan dan bimbingan dalam projek ML mereka.
Tambahan pula, keserasian Python dengan sistem pengendalian yang berbeza dan keupayaannya untuk menyepadukan dengan lancar dengan bahasa lain seperti C/C++ dan Java menjadikannya pilihan yang serba boleh untuk pembangunan ML. Banyak rangka kerja ML yang popular seperti TensorFlow dan PyTorch mempunyai API Python, membolehkan pengguna memanfaatkan kuasa rangka kerja ini sambil menikmati kesederhanaan pengaturcaraan Python.
Walaupun Python adalah bahasa pilihan untuk ML, ia bukan satu-satunya pilihan yang tersedia. Bahasa pengaturcaraan lain seperti R, Java dan Julia juga boleh digunakan untuk tugasan ML. Walau bagaimanapun, bahasa ini mungkin tidak menawarkan tahap sokongan dan kemudahan penggunaan yang sama seperti yang dilakukan Python dalam konteks ML. Oleh itu, bagi individu yang ingin memulakan kerjaya dalam ML atau bekerja pada projek ML, mempelajari Python amat disyorkan untuk memanfaatkan sepenuhnya sumber dan alatan yang tersedia dalam ekosistem ML.
Walaupun Python bukan keperluan untuk ML, penggunaan meluasnya, ekosistem perpustakaan yang kaya, sokongan komuniti dan kemudahan penggunaan menjadikannya pilihan ideal untuk individu yang berminat untuk meneruskan kerjaya dalam Pembelajaran Mesin.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:
- Apakah teks kepada pertuturan (TTS) dan cara ia berfungsi dengan AI?
- Apakah batasan dalam bekerja dengan set data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bolehkah pembelajaran mesin melakukan beberapa bantuan dialog?
- Apakah taman permainan TensorFlow?
- Apakah maksud set data yang lebih besar sebenarnya?
- Apakah beberapa contoh hiperparameter algoritma?
- Apakah pembelajaran ensemble?
- Bagaimana jika algoritma pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana seseorang boleh memastikan untuk memilih yang betul?
- Adakah model pembelajaran mesin memerlukan penyeliaan semasa latihannya?
- Apakah parameter utama yang digunakan dalam algoritma berasaskan rangkaian saraf?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML