Python היא שפת תכנות בשימוש נרחב בתחום למידת מכונה (ML) בשל הפשטות, הרבגוניות שלה והזמינות של ספריות ומסגרות רבות התומכות במשימות ML. אמנם זה לא חובה להשתמש ב-Python עבור ML, אבל זה די מומלץ ומועדף על ידי מתרגלים וחוקרים רבים בתחום.
לאורך תוכנית ההסמכה של EITC/AI/GCML, ההוראות המופתיות של Python ו-TensorFlow מסופקות לעתים משמשות רק כהתייחסות (בעיקר לאומדנים פשוטים ופשוטים הנכללים בתוכנית הלימודים). הנחיות מפורטות לשימוש ב- TensorFlow ב- Python יופיעו בפריטי תכנית הלימודים הבאים. ב-EITC/AI/GCML לא צריך להתעמק ב-Python וב-TensorFlow, מכיוון שזה לא נדרש.
מצד שני הפשטות של Python מאפשרת להתקדם לרמה חדשה לגמרי של עבודה עם AI גם ללא כל ידע בכל הקשור לתכנות. Python מספקת מערכת אקולוגית עצומה של ספריות כגון NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow ו- PyTorch, שהן חיוניות למדי למשימות ML שונות כמו עיבוד מקדים של נתונים, בניית מודלים, הדרכה והערכה.
ניתן לייחס את הפופולריות של Python בקהילת ה-ML למספר סיבות. ראשית, Python ידידותית למשתמש ובעלת תחביר פשוט וקריא, מה שמקל על מתחילים ללמוד ולהבין. מאפיין זה חיוני ב-ML, שבו מעורבים אלגוריתמים מורכבים ופעולות מתמטיות. בנוסף, לפייתון יש קהילה גדולה של מפתחים שתורמים באופן פעיל לפיתוח ספריות ML ומשתפים את הידע שלהם באמצעות פורומים, בלוגים ומדריכים. תמיכה קהילתית זו חשובה לאין ערוך עבור אנשים המחפשים עזרה והכוונה בפרויקטים של ML שלהם.
יתר על כן, התאימות של Python למערכות הפעלה שונות והיכולת שלה להשתלב בצורה חלקה עם שפות אחרות כמו C/C++ ו-Java הופכות אותה לבחירה רב-תכליתית לפיתוח ML. למסגרות ML פופולריות רבות כגון TensorFlow ו- PyTorch יש ממשקי API של Python, המאפשרים למשתמשים למנף את הכוח של מסגרות אלו תוך שהם נהנים מהפשטות של תכנות Python.
בעוד ש-Python היא השפה המועדפת עבור ML, היא לא האפשרות היחידה הזמינה. שפות תכנות אחרות כמו R, Java וג'וליה יכולות לשמש גם עבור משימות ML. עם זאת, ייתכן ששפות אלו לא יציעו את אותה רמה של תמיכה וקלות שימוש כפי שמציעה Python בהקשר של ML. לכן, עבור אנשים המעוניינים להתחיל קריירה ב-ML או לעבוד על פרויקטים של ML, מומלץ מאוד ללמוד Python כדי לנצל את מלוא היתרונות של המשאבים והכלים הזמינים באקוסיסטם של ML.
בעוד ש-Python אינה דרישה עבור ML, האימוץ הנרחב שלה, המערכת האקולוגית העשירה של הספרייה, התמיכה הקהילתית וקלות השימוש בה הופכים אותה לבחירה האידיאלית עבור אנשים המעוניינים להמשיך בקריירה בתחום למידת מכונה.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- מהו טקסט לדיבור (TTS) וכיצד הוא עובד עם AI?
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- מה בעצם אומר מערך נתונים גדול יותר?
- מהן כמה דוגמאות לפרמטרים היפרפרמטרים של האלגוריתם?
- מהי למידת אנסמבל?
- מה אם אלגוריתם למידת מכונה שנבחר אינו מתאים וכיצד ניתן לוודא לבחור נכון?
- האם מודל למידת מכונה צריך השגחה במהלך ההכשרה שלו?
- מהם הפרמטרים המרכזיים המשמשים באלגוריתמים מבוססי רשת עצבית?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
עוד שאלות ותשובות:
- שדה: בינה מלאכותית
- תכנית: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (ללכת לתוכנית ההסמכה)
- שיעור: מבוא (עבור לשיעור בנושא)
- נושא: מהי למידת מכונה (עבור לנושא קשור)