Python 是機器學習 (ML) 領域廣泛使用的程式語言,因為它簡單、多功能,並且有大量支援 ML 任務的程式庫和框架。雖然使用 Python 進行機器學習並不是必需的,但該領域的許多從業者和研究人員都非常建議和首選它。
在 EITC/AI/GCML 認證計劃中,有時提供的示例性 Python 和 TensorFlow 指令僅作為參考(主要是課程中涵蓋的簡單估計器)。有關在 Python 中使用 TensorFlow 的詳細說明將在後續課程專案中提供。在 EITC/AI/GCML 中,人們不必深入研究 Python 和 TensorFlow,因為這不是必要的。
另一方面,即使沒有任何程式設計知識,Python 的簡單性也允許將人工智慧工作提升到一個全新的水平。 Python 提供了一個龐大的函式庫生態系統,例如 NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch,這些函式庫對於資料預處理、模型建構、訓練和評估等各種 ML 任務非常重要。
Python 在 ML 社群中的流行有幾個原因。首先,Python用戶友好,文法簡單易讀,讓初學者更容易學習和理解。這一特性在涉及複雜演算法和數學運算的機器學習中至關重要。此外,Python 擁有龐大的開發人員社區,他們積極為 ML 庫的開發做出貢獻,並透過論壇、部落格和教程分享他們的知識。對於在機器學習計畫中尋求幫助和指導的個人來說,這種社群支持非常寶貴。
此外,Python 與不同作業系統的兼容性以及與 C/C++ 和 Java 等其他語言無縫整合的能力使其成為 ML 開發的多功能選擇。許多流行的機器學習框架(例如 TensorFlow 和 PyTorch)都具有 Python API,使用戶能夠利用這些框架的強大功能,同時享受 Python 程式設計的簡單性。
雖然 Python 是 ML 的首選語言,但它並不是唯一可用的選擇。 R、Java 和 Julia 等其他程式語言也可用於 ML 任務。然而,這些語言可能無法提供與 Python 在 ML 環境中相同程度的支援和易用性。因此,對於希望開始 ML 職業或從事 ML 專案的個人來說,強烈建議學習 Python,以充分利用 ML 生態系統中提供的資源和工具。
雖然 Python 不是 ML 的必需條件,但它的廣泛採用、豐富的庫生態系統、社群支援和易用性使其成為有興趣從事機器學習職業的個人的理想選擇。
最近的其他問題和解答 EITC/AI/GCML Google雲機器學習:
- 什麼是文字轉語音 (TTS) 以及它如何與人工智慧配合使用?
- 在機器學習中處理大型資料集有哪些限制?
- 機器學習可以提供一些對話幫助嗎?
- 什麼是 TensorFlow 遊樂場?
- 更大的數據集實際上意味著什麼?
- 演算法的超參數有哪些範例?
- 什麼是集成學習?
- 如果選擇的機器學習演算法不合適怎麼辦?
- 機器學習模型在訓練過程中是否需要監督?
- 基於神經網路的演算法中使用的關鍵參數是什麼?
查看 EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning 中的更多問題和解答