Python нь энгийн, олон талт байдал, ML даалгавруудыг дэмждэг олон тооны сангууд болон фреймворкууд байдаг тул Machine Learning (ML) салбарт өргөн хэрэглэгддэг програмчлалын хэл юм. Хэдийгээр Python-ийг ML-д ашиглах нь тийм ч шаардлага биш боловч энэ чиглэлээр ажилладаг олон эмч, судлаачид үүнийг илүүд үздэг.
EITC/AI/GCML сертификатын хөтөлбөрийн туршид заримдаа өгдөг үлгэр жишээ Python болон TensorFlow заавар нь зөвхөн лавлагаа болдог (голчлон сургалтын хөтөлбөрт тусгагдсан энгийн бөгөөд энгийн тооцоологчдод). Python-д TensorFlow-ийг ашиглах талаар дэлгэрэнгүй зааврыг дараагийн сургалтын хөтөлбөрт оруулах болно. EITC/AI/GCML-д Python болон TensorFlow-ийг судлах шаардлагагүй, учир нь энэ нь шаардлагагүй юм.
Нөгөө талаар Python-ийн энгийн байдал нь програмчлалын талаар ямар ч мэдлэггүй байсан ч хиймэл оюун ухаантай ажиллах цоо шинэ түвшинд гарах боломжийг олгодог. Python нь NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch зэрэг номын сангуудын асар том экосистемийг хангадаг бөгөөд эдгээр нь өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах, загвар бүтээх, сургалт, үнэлгээ зэрэг олон төрлийн ML даалгавруудад нэн чухал юм.
Python-ийн ML нийгэмлэгт алдартай болсон нь хэд хэдэн шалтгаантай холбоотой байж болно. Нэгдүгээрт, Python нь хэрэглэгчдэд ээлтэй бөгөөд энгийн бөгөөд уншихад хялбар синтакстай тул эхлэгчдэд сурах, ойлгоход хялбар болгодог. Энэ шинж чанар нь нарийн төвөгтэй алгоритмууд болон математикийн үйлдлүүд оролцдог ML-д маш чухал юм. Нэмж дурдахад Python нь ML номын санг хөгжүүлэхэд идэвхтэй хувь нэмэр оруулж, форум, блог, хичээлээр дамжуулан мэдлэгээ хуваалцдаг хөгжүүлэгчдийн томоохон нийгэмлэгтэй. Олон нийтийн энэхүү дэмжлэг нь ML төсөлдөө тусламж, удирдамж хайж буй хувь хүмүүст үнэлж баршгүй чухал юм.
Цаашилбал, Python нь өөр өөр үйлдлийн системүүдтэй нийцтэй, C/C++, Java зэрэг бусад хэлтэй нийцтэй байх чадвар нь үүнийг ML хөгжүүлэх олон талт сонголт болгодог. TensorFlow, PyTorch зэрэг олон алдартай ML framework-ууд нь Python API-уудтай бөгөөд хэрэглэгчид Python програмчлалын энгийн байдлыг эдлэхийн зэрэгцээ эдгээр хүрээний хүчийг ашиглах боломжийг олгодог.
Python бол ML-д илүүд үздэг хэл боловч энэ нь цорын ганц сонголт биш юм. R, Java, Julia зэрэг бусад програмчлалын хэлийг ML даалгавруудад ашиглаж болно. Гэсэн хэдий ч эдгээр хэлүүд нь ML-ийн хүрээнд Python-той ижил түвшний дэмжлэг, ашиглахад хялбар биш байж магадгүй юм. Тиймээс ML-ийн чиглэлээр карьераа эхлүүлэх эсвэл ML төсөл дээр ажиллах хүсэлтэй хүмүүст Python сурахад ML экосистемд байгаа нөөц, хэрэгслийг бүрэн ашиглахыг зөвлөж байна.
Хэдийгээр Python нь ML-д тавигдах шаардлага биш боловч өргөн тархсан хэрэглээ, баялаг номын сангийн экосистем, олон нийтийн дэмжлэг, ашиглахад хялбар зэрэг нь үүнийг Machine Learning чиглэлээр карьер хөөх сонирхолтой хүмүүст хамгийн тохиромжтой сонголт болгодог.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Текстээс яриа (TTS) гэж юу вэ, энэ нь хиймэл оюун ухаантай хэрхэн ажилладаг вэ?
- Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
- Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
- TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
- Том өгөгдлийн багц нь үнэндээ юу гэсэн үг вэ?
- Алгоритмын гиперпараметрийн зарим жишээ юу вэ?
- Ансамблийн сургалт гэж юу вэ?
- Сонгосон машин сургалтын алгоритм тохиромжгүй бол яах вэ, зөвийг нь хэрхэн сонгох вэ?
- Машин сургалтын загвар нь сургалтын явцад хяналт тавих шаардлагатай юу?
- Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмд ашигладаг гол параметрүүд юу вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу
Илүү олон асуулт, хариулт:
- Талбар: Хиймэл оюун
- хөтөлбөр: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (гэрчилгээжүүлэх хөтөлбөрт очно уу)
- Хичээл: Оршил (холбогдох хичээл рүүгээ яв)
- сэдэв: Машины сургалт гэж юу вэ (холбогдох сэдэв рүү оч)