Python 是机器学习 (ML) 领域广泛使用的编程语言,因为它简单、多功能,并且有大量支持 ML 任务的库和框架。虽然使用 Python 进行机器学习并不是必需的,但该领域的许多从业者和研究人员都非常推荐和首选它。
在 EITC/AI/GCML 认证计划中,有时提供的示例性 Python 和 TensorFlow 指令仅作为参考(主要是课程中涵盖的简单估计器)。有关在 Python 中使用 TensorFlow 的详细说明将在后续课程项目中提供。在 EITC/AI/GCML 中,人们不必深入研究 Python 和 TensorFlow,因为这不是必需的。
另一方面,即使没有任何编程知识,Python 的简单性也允许将人工智能工作提升到一个全新的水平。 Python 提供了庞大的库生态系统,例如 NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch,这些库对于数据预处理、模型构建、训练和评估等各种 ML 任务非常重要。
Python 在 ML 社区中的流行有几个原因。首先,Python用户友好,语法简单易读,让初学者更容易学习和理解。这一特性在涉及复杂算法和数学运算的机器学习中至关重要。此外,Python 拥有庞大的开发人员社区,他们积极为 ML 库的开发做出贡献,并通过论坛、博客和教程分享他们的知识。对于在机器学习项目中寻求帮助和指导的个人来说,这种社区支持非常宝贵。
此外,Python 与不同操作系统的兼容性以及与 C/C++ 和 Java 等其他语言无缝集成的能力使其成为 ML 开发的多功能选择。许多流行的机器学习框架(例如 TensorFlow 和 PyTorch)都具有 Python API,使用户能够利用这些框架的强大功能,同时享受 Python 编程的简单性。
虽然 Python 是 ML 的首选语言,但它并不是唯一可用的选择。 R、Java 和 Julia 等其他编程语言也可用于 ML 任务。然而,这些语言可能无法提供与 Python 在 ML 环境中相同级别的支持和易用性。因此,对于希望开始 ML 职业或从事 ML 项目的个人来说,强烈建议学习 Python,以充分利用 ML 生态系统中提供的资源和工具。
虽然 Python 不是 ML 的必需条件,但它的广泛采用、丰富的库生态系统、社区支持和易用性使其成为有兴趣从事机器学习职业的个人的理想选择。
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