Python és un llenguatge de programació àmpliament utilitzat en l'àmbit de l'aprenentatge automàtic (ML) per la seva simplicitat, versatilitat i la disponibilitat de nombroses biblioteques i marcs que admeten tasques d'ML. Tot i que no és un requisit utilitzar Python per a ML, és força recomanat i preferit per molts professionals i investigadors en el camp.
Al llarg del programa de certificació EITC/AI/GCML, les instruccions exemplars de Python i TensorFlow que es proporcionen de vegades només serveixen com a referència (principalment a estimadors senzills i senzills que es tracten al currículum). Les instruccions detallades sobre l'ús de TensorFlow a Python seguiran als ítems del currículum següents. A EITC/AI/GCML no cal aprofundir en Python i TensorFlow, ja que no és necessari.
D'altra banda, la simplicitat de Python permet avançar a un nivell completament nou de treball amb IA fins i tot sense cap coneixement de programació. Python ofereix un ampli ecosistema de biblioteques com NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow i PyTorch, que són força essencials per a diverses tasques de ML com el preprocessament de dades, la creació de models, la formació i l'avaluació.
La popularitat de Python a la comunitat ML es pot atribuir a diverses raons. En primer lloc, Python és fàcil d'utilitzar i té una sintaxi senzilla i llegible, cosa que facilita l'aprenentatge i la comprensió dels principiants. Aquesta característica és crucial en ML, on intervenen algorismes complexos i operacions matemàtiques. A més, Python té una gran comunitat de desenvolupadors que contribueixen activament al desenvolupament de biblioteques ML i comparteixen els seus coneixements a través de fòrums, blocs i tutorials. Aquest suport de la comunitat és inestimable per a les persones que busquen ajuda i orientació en els seus projectes d'ML.
A més, la compatibilitat de Python amb diferents sistemes operatius i la seva capacitat d'integrar-se perfectament amb altres llenguatges com C/C++ i Java el converteixen en una opció versàtil per al desenvolupament de ML. Molts marcs ML populars, com TensorFlow i PyTorch, tenen API de Python, que permeten als usuaris aprofitar el poder d'aquests marcs alhora que gaudeixen de la simplicitat de la programació de Python.
Tot i que Python és l'idioma preferit per a ML, no és l'única opció disponible. Altres llenguatges de programació com R, Java i Julia també es poden utilitzar per a tasques de ML. Tanmateix, és possible que aquests idiomes no ofereixin el mateix nivell de suport i facilitat d'ús que Python en el context de ML. Per tant, per a les persones que busquen iniciar una carrera en ML o treballar en projectes d'ML, es recomana aprendre Python per aprofitar al màxim els recursos i les eines disponibles a l'ecosistema de ML.
Tot i que Python no és un requisit per a ML, la seva adopció generalitzada, el ric ecosistema de biblioteques, el suport de la comunitat i la facilitat d'ús el converteixen en l'opció ideal per a persones interessades a seguir una carrera en aprenentatge automàtic.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Què és el text a veu (TTS) i com funciona amb IA?
- Quines són les limitacions de treballar amb grans conjunts de dades en l'aprenentatge automàtic?
- L'aprenentatge automàtic pot fer una mica d'ajuda dialògica?
- Què és el pati TensorFlow?
- Què significa realment un conjunt de dades més gran?
- Quins són alguns exemples d'hiperparàmetres d'algorisme?
- Què és l'aprenentatge ensamble?
- Què passa si un algorisme d'aprenentatge automàtic escollit no és adequat i com es pot assegurar-se de seleccionar-ne l'adequat?
- Un model d'aprenentatge automàtic necessita supervisió durant la seva formació?
- Quins són els paràmetres clau utilitzats en algorismes basats en xarxes neuronals?
Consulta més preguntes i respostes a EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning