பைதான் அதன் எளிமை, பல்துறை மற்றும் ML பணிகளை ஆதரிக்கும் ஏராளமான நூலகங்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகள் ஆகியவற்றின் காரணமாக இயந்திர கற்றல் (ML) துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் நிரலாக்க மொழியாகும். ML க்கு Python ஐப் பயன்படுத்த வேண்டிய அவசியம் இல்லை என்றாலும், இந்தத் துறையில் உள்ள பல பயிற்சியாளர்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்களால் இது மிகவும் பரிந்துரைக்கப்படுகிறது மற்றும் விரும்பப்படுகிறது.
EITC/AI/GCML சான்றிதழ் திட்டம் முழுவதும் சில நேரங்களில் வழங்கப்படும் முன்மாதிரியான Python மற்றும் TensorFlow வழிமுறைகள் (முக்கியமாக பாடத்திட்டத்தில் உள்ள எளிய மற்றும் எளிமையான மதிப்பீட்டாளர்களுக்கு) ஒரு குறிப்பாக மட்டுமே செயல்படும். Python இல் TensorFlow ஐப் பயன்படுத்துவதற்கான விரிவான வழிமுறைகள் அடுத்தடுத்த பாடத்திட்டங்களில் பின்பற்றப்படும். EITC/AI/GCML இல் ஒருவர் பைதான் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோவை ஆராய வேண்டியதில்லை, ஏனெனில் அது தேவையில்லை.
மறுபுறம், பைத்தானின் எளிமை நிரலாக்கத்தைப் பற்றி எந்த அறிவும் இல்லாமல் கூட AI உடன் பணிபுரியும் ஒரு புதிய நிலைக்கு முன்னேற அனுமதிக்கிறது. Python ஆனது NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow மற்றும் PyTorch போன்ற நூலகங்களின் பரந்த சுற்றுச்சூழல் அமைப்பை வழங்குகிறது, இவை தரவு முன் செயலாக்கம், மாதிரி உருவாக்கம், பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீடு போன்ற பல்வேறு ML பணிகளுக்கு மிகவும் அவசியமானவை.
ML சமூகத்தில் பைத்தானின் புகழ் பல காரணங்களால் கூறப்படலாம். முதலாவதாக, பைதான் பயனர்-நட்பு மற்றும் எளிமையான மற்றும் படிக்கக்கூடிய தொடரியல் உள்ளது, இது ஆரம்பநிலையாளர்கள் கற்றுக்கொள்வதையும் புரிந்துகொள்வதையும் எளிதாக்குகிறது. சிக்கலான வழிமுறைகள் மற்றும் கணிதச் செயல்பாடுகள் சம்பந்தப்பட்ட ML இல் இந்தப் பண்பு முக்கியமானது. கூடுதலாக, Python ஆனது ML நூலகங்களின் வளர்ச்சிக்கு தீவிரமாக பங்களிக்கும் டெவலப்பர்களின் ஒரு பெரிய சமூகத்தைக் கொண்டுள்ளது மற்றும் மன்றங்கள், வலைப்பதிவுகள் மற்றும் பயிற்சிகள் மூலம் தங்கள் அறிவைப் பகிர்ந்து கொள்கிறது. ML திட்டங்களில் உதவி மற்றும் வழிகாட்டுதலைத் தேடும் தனிநபர்களுக்கு இந்த சமூக ஆதரவு விலைமதிப்பற்றது.
மேலும், பல்வேறு இயக்க முறைமைகளுடன் பைத்தானின் இணக்கத்தன்மை மற்றும் C/C++ மற்றும் Java போன்ற பிற மொழிகளுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கும் திறன் ஆகியவை ML மேம்பாட்டிற்கான பல்துறை தேர்வாக அமைகிறது. TensorFlow மற்றும் PyTorch போன்ற பல பிரபலமான ML கட்டமைப்புகள் Python API களைக் கொண்டுள்ளன, பைதான் நிரலாக்கத்தின் எளிமையை அனுபவிக்கும் போது பயனர்கள் இந்த கட்டமைப்பின் சக்தியைப் பயன்படுத்த உதவுகிறது.
ML க்கு பைதான் விருப்பமான மொழியாக இருந்தாலும், அது மட்டும் கிடைக்காது. R, Java மற்றும் Julia போன்ற பிற நிரலாக்க மொழிகளும் ML பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படலாம். இருப்பினும், ML இன் சூழலில் பைதான் வழங்கும் அதே அளவிலான ஆதரவையும் பயன்பாட்டின் எளிமையையும் இந்த மொழிகள் வழங்காது. எனவே, ML இல் ஒரு தொழிலைத் தொடங்க அல்லது ML திட்டங்களில் பணிபுரிய விரும்பும் நபர்களுக்கு, ML சுற்றுச்சூழல் அமைப்பில் உள்ள வளங்கள் மற்றும் கருவிகளை முழுமையாகப் பயன்படுத்த பைத்தானைக் கற்றுக்கொள்வது மிகவும் பரிந்துரைக்கப்படுகிறது.
ML க்கு Python தேவை இல்லை என்றாலும், அதன் பரவலான தத்தெடுப்பு, வளமான நூலக சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு, சமூக ஆதரவு மற்றும் பயன்பாட்டின் எளிமை ஆகியவை இயந்திர கற்றலில் ஒரு தொழிலைத் தொடர ஆர்வமுள்ள நபர்களுக்கு சிறந்த தேர்வாக அமைகின்றன.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல்:
- டெக்ஸ்ட் டு ஸ்பீச் (TTS) என்றால் என்ன, அது AI உடன் எவ்வாறு செயல்படுகிறது?
- இயந்திர கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிவதில் உள்ள வரம்புகள் என்ன?
- இயந்திர கற்றல் சில உரையாடல் உதவிகளை செய்ய முடியுமா?
- டென்சர்ஃப்ளோ விளையாட்டு மைதானம் என்றால் என்ன?
- பெரிய தரவுத்தொகுப்பு உண்மையில் என்ன அர்த்தம்?
- அல்காரிதத்தின் ஹைபர்பாராமீட்டர்களின் சில எடுத்துக்காட்டுகள் யாவை?
- இசையமைத்தல் கற்றல் என்றால் என்ன?
- தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம் பொருத்தமானதாக இல்லாவிட்டால் என்ன செய்வது மற்றும் சரியானதைத் தேர்ந்தெடுப்பதை எவ்வாறு உறுதிப்படுத்துவது?
- ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரி அதன் பயிற்சியின் போது மேற்பார்வை தேவையா?
- நியூரல் நெட்வொர்க் அடிப்படையிலான அல்காரிதம்களில் பயன்படுத்தப்படும் முக்கிய அளவுருக்கள் யாவை?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க