పైథాన్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) రంగంలో విస్తృతంగా ఉపయోగించే ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్, దాని సరళత, బహుముఖ ప్రజ్ఞ మరియు ML టాస్క్లకు మద్దతు ఇచ్చే అనేక లైబ్రరీలు మరియు ఫ్రేమ్వర్క్ల లభ్యత కారణంగా. ML కోసం పైథాన్ని ఉపయోగించడం అవసరం కానప్పటికీ, ఈ రంగంలో చాలా మంది అభ్యాసకులు మరియు పరిశోధకులు దీనిని సిఫార్సు చేస్తారు మరియు ఇష్టపడతారు.
EITC/AI/GCML సర్టిఫికేషన్ ప్రోగ్రామ్లో కొన్నిసార్లు అందించబడిన శ్రేష్టమైన పైథాన్ మరియు టెన్సర్ఫ్లో సూచనలు కేవలం సూచనగా మాత్రమే పనిచేస్తాయి (ప్రధానంగా పాఠ్యాంశాల్లో చేర్చబడిన సాధారణ మరియు సాధారణ అంచనాలకు). పైథాన్లో TensorFlowని ఉపయోగించడం గురించి వివరణాత్మక సూచనలు తదుపరి పాఠ్యాంశాల్లో అనుసరించబడతాయి. EITC/AI/GCMLలో ఒకరు పైథాన్ మరియు టెన్సర్ఫ్లోను పరిశీలించాల్సిన అవసరం లేదు, ఎందుకంటే ఇది అవసరం లేదు.
మరోవైపు, పైథాన్ యొక్క సరళత ప్రోగ్రామింగ్కు సంబంధించి ఎటువంటి జ్ఞానం లేకుండా కూడా AIతో పని చేసే సరికొత్త స్థాయికి చేరుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. పైథాన్ NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow మరియు PyTorch వంటి లైబ్రరీల యొక్క విస్తారమైన పర్యావరణ వ్యవస్థను అందిస్తుంది, ఇవి డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్, మోడల్ బిల్డింగ్, శిక్షణ మరియు మూల్యాంకనం వంటి వివిధ ML పనులకు చాలా అవసరం.
ML కమ్యూనిటీలో పైథాన్ యొక్క ప్రజాదరణ అనేక కారణాల వలన ఆపాదించబడుతుంది. ముందుగా, పైథాన్ వినియోగదారు-స్నేహపూర్వకమైనది మరియు సరళమైన మరియు చదవగలిగే వాక్యనిర్మాణాన్ని కలిగి ఉంది, ఇది ప్రారంభకులకు నేర్చుకోవడం మరియు అర్థం చేసుకోవడం సులభం చేస్తుంది. సంక్లిష్టమైన అల్గారిథమ్లు మరియు గణిత శాస్త్ర కార్యకలాపాలు ఉన్న MLలో ఈ లక్షణం కీలకం. అదనంగా, ML లైబ్రరీల అభివృద్ధికి చురుకుగా సహకరించే మరియు ఫోరమ్లు, బ్లాగులు మరియు ట్యుటోరియల్ల ద్వారా వారి జ్ఞానాన్ని పంచుకునే డెవలపర్ల యొక్క పెద్ద సంఘాన్ని పైథాన్ కలిగి ఉంది. వారి ML ప్రాజెక్ట్లలో సహాయం మరియు మార్గదర్శకత్వం కోరుకునే వ్యక్తులకు ఈ సంఘం మద్దతు అమూల్యమైనది.
ఇంకా, వివిధ ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్లతో పైథాన్ అనుకూలత మరియు C/C++ మరియు Java వంటి ఇతర భాషలతో సజావుగా ఏకీకృతం చేయగల సామర్థ్యం ML అభివృద్ధికి బహుముఖ ఎంపికగా మారాయి. TensorFlow మరియు PyTorch వంటి అనేక ప్రసిద్ధ ML ఫ్రేమ్వర్క్లు పైథాన్ APIలను కలిగి ఉన్నాయి, వినియోగదారులు పైథాన్ ప్రోగ్రామింగ్ యొక్క సరళతను ఆస్వాదిస్తూ ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ల శక్తిని ఉపయోగించుకునేలా చేస్తుంది.
ML కోసం పైథాన్ ప్రాధాన్య భాష అయితే, ఇది అందుబాటులో ఉన్న ఏకైక ఎంపిక కాదు. ML టాస్క్ల కోసం R, Java మరియు Julia వంటి ఇతర ప్రోగ్రామింగ్ భాషలను కూడా ఉపయోగించవచ్చు. అయినప్పటికీ, ML సందర్భంలో పైథాన్ అందించినంత మద్దతు మరియు వాడుకలో సౌలభ్యాన్ని ఈ భాషలు అందించకపోవచ్చు. అందువల్ల, MLలో వృత్తిని ప్రారంభించాలని లేదా ML ప్రాజెక్ట్లలో పని చేయాలని చూస్తున్న వ్యక్తుల కోసం, ML పర్యావరణ వ్యవస్థలో అందుబాటులో ఉన్న వనరులు మరియు సాధనాల యొక్క పూర్తి ప్రయోజనాన్ని పొందడానికి పైథాన్ నేర్చుకోవడం బాగా సిఫార్సు చేయబడింది.
ML కోసం పైథాన్ అవసరం కానప్పటికీ, దాని విస్తృతమైన స్వీకరణ, గొప్ప లైబ్రరీ పర్యావరణ వ్యవస్థ, కమ్యూనిటీ మద్దతు మరియు వాడుకలో సౌలభ్యం మెషిన్ లెర్నింగ్లో వృత్తిని కొనసాగించడానికి ఆసక్తి ఉన్న వ్యక్తులకు ఆదర్శవంతమైన ఎంపిక.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
- అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
- ఎంసాంబుల్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
- ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే కీలక పారామితులు ఏమిటి?
- TensorBoard అంటే ఏమిటి?
EITC/AI/GCML Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి