Python เป็นภาษาโปรแกรมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในสาขา Machine Learning (ML) เนื่องจากความเรียบง่าย ความสามารถรอบด้าน และความพร้อมใช้งานของไลบรารีและเฟรมเวิร์กจำนวนมากที่รองรับงาน ML แม้ว่าจะไม่ใช่ข้อกำหนดในการใช้ Python สำหรับ ML แต่ก็ค่อนข้างแนะนำและเป็นที่ต้องการของผู้ปฏิบัติงานและนักวิจัยในสาขานี้
ตลอดโปรแกรมการรับรอง EITC/AI/GCML คำแนะนำ Python และ TensorFlow ที่เป็นแบบอย่างที่ให้มาในบางครั้งใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงเท่านั้น (โดยหลักๆ แล้วเป็นการประมาณค่าธรรมดาและเรียบง่ายซึ่งครอบคลุมอยู่ในหลักสูตร) คำแนะนำโดยละเอียดเกี่ยวกับการใช้ TensorFlow ใน Python จะเป็นไปตามรายการหลักสูตรถัดไป ใน EITC/AI/GCML ไม่จำเป็นต้องเจาะลึกใน Python และ TensorFlow เนื่องจากไม่จำเป็น
ในทางกลับกัน ความเรียบง่ายของ Python ช่วยให้ก้าวไปสู่ระดับใหม่ของการทำงานกับ AI แม้ว่าจะไม่มีความรู้เกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมก็ตาม Python มอบระบบนิเวศที่กว้างขวางของไลบรารี เช่น NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow และ PyTorch ซึ่งค่อนข้างจำเป็นสำหรับงาน ML ต่างๆ เช่น การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การสร้างโมเดล การฝึกอบรม และการประเมินผล
ความนิยมของ Python ในชุมชน ML นั้นมาจากหลายสาเหตุ ประการแรก Python นั้นใช้งานง่ายและมีไวยากรณ์ที่เรียบง่ายและอ่านง่าย ทำให้ผู้เริ่มต้นเรียนรู้และเข้าใจได้ง่ายขึ้น คุณลักษณะนี้มีความสำคัญใน ML ซึ่งเกี่ยวข้องกับอัลกอริธึมที่ซับซ้อนและการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ นอกจากนี้ Python ยังมีชุมชนนักพัฒนาขนาดใหญ่ที่มีส่วนร่วมอย่างแข็งขันในการพัฒนาไลบรารี ML และแบ่งปันความรู้ผ่านฟอรัม บล็อก และบทช่วยสอน การสนับสนุนจากชุมชนนี้มีคุณค่าอย่างยิ่งสำหรับบุคคลที่กำลังมองหาความช่วยเหลือและคำแนะนำในโครงการ ML ของตน
นอกจากนี้ ความเข้ากันได้ของ Python กับระบบปฏิบัติการที่แตกต่างกัน และความสามารถในการรวมเข้ากับภาษาอื่น ๆ เช่น C/C++ และ Java ได้อย่างราบรื่น ทำให้ Python เป็นตัวเลือกที่หลากหลายสำหรับการพัฒนา ML เฟรมเวิร์ก ML ยอดนิยมจำนวนมาก เช่น TensorFlow และ PyTorch มี Python API ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากพลังของเฟรมเวิร์กเหล่านี้ในขณะที่เพลิดเพลินกับความเรียบง่ายของการเขียนโปรแกรม Python
แม้ว่า Python จะเป็นภาษาที่ต้องการสำหรับ ML แต่ก็ไม่ใช่ตัวเลือกเดียวที่มีให้ใช้งาน ภาษาการเขียนโปรแกรมอื่นๆ เช่น R, Java และ Julia สามารถใช้สำหรับงาน ML ได้เช่นกัน อย่างไรก็ตาม ภาษาเหล่านี้อาจไม่ให้การสนับสนุนและใช้งานง่ายในระดับเดียวกับที่ Python ทำในบริบทของ ML ดังนั้น สำหรับบุคคลที่ต้องการเริ่มต้นอาชีพใน ML หรือทำงานในโปรเจ็กต์ ML ขอแนะนำอย่างยิ่งให้เรียนรู้ Python เพื่อใช้ประโยชน์จากทรัพยากรและเครื่องมือที่มีอยู่ในระบบนิเวศ ML ได้อย่างเต็มที่
แม้ว่า Python จะไม่ใช่ข้อกำหนดสำหรับ ML แต่การนำไปใช้อย่างแพร่หลาย ระบบนิเวศของห้องสมุดที่หลากหลาย การสนับสนุนจากชุมชน และความสะดวกในการใช้งาน ทำให้ Python เป็นตัวเลือกในอุดมคติสำหรับบุคคลที่สนใจประกอบอาชีพด้าน Machine Learning
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- การอ่านออกเสียงข้อความ (TTS) คืออะไร และทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างไร
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- ชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าหมายถึงอะไรจริงๆ
- ตัวอย่างไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมมีอะไรบ้าง
- การเรียนรู้แบบ Ensamble คืออะไร?
- จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
- โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลระหว่างการฝึกหรือไม่
- พารามิเตอร์หลักที่ใช้ในอัลกอริธึมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
คำถามและคำตอบเพิ่มเติม:
- สนาม: ปัญญาประดิษฐ์
- โปรแกรม: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (ไปที่โปรแกรมการรับรอง)
- บทเรียน: บทนำ (ไปที่บทเรียนที่เกี่ยวข้อง)
- หัวข้อ: การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร (ไปที่หัวข้อที่เกี่ยวข้อง)