Python is een veelgebruikte programmeertaal op het gebied van Machine Learning (ML) vanwege de eenvoud, veelzijdigheid en de beschikbaarheid van talrijke bibliotheken en raamwerken die ML-taken ondersteunen. Hoewel het geen vereiste is om Python voor ML te gebruiken, wordt het door veel praktijkmensen en onderzoekers in het veld wel aanbevolen en de voorkeur gegeven.
Gedurende het hele EITC/AI/GCML-certificeringsprogramma dienen de soms meegeleverde voorbeeldige Python- en TensorFlow-instructies alleen als referentie (voornamelijk naar duidelijke en eenvoudige schatters die in het curriculum worden behandeld). Gedetailleerde instructies over het gebruik van TensorFlow in Python volgen in de volgende curriculumitems. In EITC/AI/GCML hoef je je niet te verdiepen in Python en TensorFlow, omdat dit niet vereist is.
Aan de andere kant maakt de eenvoud van Python het mogelijk om naar een geheel nieuw niveau van werken met AI te gaan, zelfs zonder enige kennis van programmeren. Python biedt een enorm ecosysteem van bibliotheken zoals NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow en PyTorch, die vrij essentieel zijn voor verschillende ML-taken zoals gegevensvoorverwerking, modelbouw, training en evaluatie.
De populariteit van Python in de ML-gemeenschap kan aan verschillende redenen worden toegeschreven. Ten eerste is Python gebruiksvriendelijk en heeft het een eenvoudige en leesbare syntaxis, waardoor het voor beginners gemakkelijker te leren en te begrijpen is. Dit kenmerk is cruciaal bij ML, waarbij complexe algoritmen en wiskundige bewerkingen betrokken zijn. Bovendien heeft Python een grote gemeenschap van ontwikkelaars die actief bijdragen aan de ontwikkeling van ML-bibliotheken en hun kennis delen via forums, blogs en tutorials. Deze gemeenschapsondersteuning is van onschatbare waarde voor individuen die hulp en begeleiding zoeken bij hun ML-projecten.
Bovendien maken de compatibiliteit van Python met verschillende besturingssystemen en de mogelijkheid om naadloos te integreren met andere talen zoals C/C++ en Java het een veelzijdige keuze voor ML-ontwikkeling. Veel populaire ML-frameworks zoals TensorFlow en PyTorch hebben Python API's, waardoor gebruikers de kracht van deze frameworks kunnen benutten en tegelijkertijd kunnen genieten van de eenvoud van programmeren in Python.
Hoewel Python de voorkeurstaal voor ML is, is het niet de enige beschikbare optie. Andere programmeertalen zoals R, Java en Julia kunnen ook worden gebruikt voor ML-taken. Deze talen bieden echter mogelijk niet hetzelfde niveau van ondersteuning en gebruiksgemak als Python in de context van ML. Daarom wordt het leren van Python ten zeerste aanbevolen voor mensen die een carrière in ML willen beginnen of aan ML-projecten willen werken, zodat ze optimaal kunnen profiteren van de bronnen en tools die beschikbaar zijn in het ML-ecosysteem.
Hoewel Python geen vereiste is voor ML, maken de wijdverspreide acceptatie, het rijke bibliotheekecosysteem, de communityondersteuning en het gebruiksgemak het de ideale keuze voor mensen die geïnteresseerd zijn in een carrière in Machine Learning.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is tekst-naar-spraak (TTS) en hoe werkt het met AI?
- Wat zijn de beperkingen bij het werken met grote datasets in machine learning?
- Kan machinaal leren enige dialogische hulp bieden?
- Wat is de TensorFlow-speeltuin?
- Wat betekent een grotere dataset eigenlijk?
- Wat zijn enkele voorbeelden van de hyperparameters van algoritmen?
- Wat is samenvattend leren?
- Wat als een gekozen machine learning-algoritme niet geschikt is en hoe kun je ervoor zorgen dat je het juiste selecteert?
- Heeft een machine learning-model toezicht nodig tijdens de training?
- Wat zijn de belangrijkste parameters die worden gebruikt in op neurale netwerken gebaseerde algoritmen?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning