Python zimanek bernamesaziyê ye ku di warê Fêrbûna Makîneyê (ML) de ji ber sadebûn, piralîûçalakî, û hebûna gelek pirtûkxane û çarçoveyên ku karên ML-ê piştgirî dikin, zimanek bernamesaziyek pir tê bikar anîn. Digel ku ne hewce ye ku meriv Python ji bo ML-ê bikar bîne, ew ji hêla gelek bijîjk û lêkolînerên di qadê ve tê pêşniyar kirin û tercîh kirin.
Di nav bernameya sertîfîkaya EITC/AI/GCML de, carinan rêwerzên Python û TensorFlow yên nimûneyî têne peyda kirin tenê wekî referansê kar dikin (bi piranî ji texmînkerên sade û hêsan ên ku di qursê de têne vegirtin). Rêwerzên hûrgulî li ser karanîna TensorFlow di Python de dê di beşên dersa paşîn de bişopînin. Di EITC/AI/GCML de ne hewce ye ku meriv di Python û TensorFlow de bikole, ji ber ku ew ne hewce ye.
Ji hêla din ve sadebûna Python dihêle ku meriv di warê bernamekirinê de jî bêyî zanînek bi AI-ê re berbi astek nû ya xebatê pêş bixe. Python ekosîstemek pirfireh a pirtûkxaneyên wekî NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, û PyTorch peyda dike, ku ji bo karên cihêreng ên ML-ê yên wekî pêşdibistanên daneyê, avakirina modelê, perwerdehî û nirxandinê pir girîng in.
Popularîteya Python di civaka ML de dikare ji ber çend sedeman were veqetandin. Ya yekem, Python bikarhêner-heval e û xwedan hevoksaziyek hêsan û xwendinê ye, ku fêrbûn û têgihîştina destpêkeran hêsantir dike. Ev taybetmendî di ML de girîng e, ku li wir algorîtmayên tevlihev û operasyonên matematîkî tê de hene. Wekî din, Python xwedan civatek mezin a pêşdebiran e ku bi çalak beşdarî pêşkeftina pirtûkxaneyên ML dibin û zanyariyên xwe bi navgîniya forum, blog û dersan parve dikin. Ev piştevaniya civakê ji bo kesên ku di projeyên xwe yên ML de li arîkarî û rêberiyê digerin bêqîmet e.
Wekî din, lihevhatina Python bi pergalên xebitandinê yên cihêreng re û jêhatîbûna wê ya ku bi zimanên din ên wekî C/C++ û Java re bi hevûdu re entegre dike, wê ji bo pêşkeftina ML-yê hilbijarkek pirreng dike. Gelek çarçoveyên ML-ya populer ên wekî TensorFlow û PyTorch xwedan API-yên Python in, ku bikarhêneran dihêlin ku hêza van çarçoweyan bikar bînin dema ku ji sadebûna bernameya Python-ê kêfê digirin.
Dema ku Python ji bo ML zimanê bijartî ye, ew ne tenê vebijarka berdest e. Zimanên din ên bernamekirinê yên wekî R, Java, û Julia jî dikarin ji bo karên ML-ê werin bikar anîn. Lêbelê, dibe ku ev ziman heman astê piştgirî û karanîna hêsan pêşkêş nekin ku Python di çarçoweya ML-ê de dike. Ji ber vê yekê, ji bo kesên ku dixwazin di ML-yê de kariyerek bidin destpêkirin an li ser projeyên ML-ê bixebitin, fêrbûna Python pir tê pêşniyar kirin ku ji çavkanî û amûrên ku di ekosîstema ML de hene sûd werbigirin.
Digel ku Python ji bo ML-yê ne hewcedariyek e, pejirandina wê ya berbelav, ekosîstema pirtûkxaneyê ya dewlemend, piştgirîya civakê, û karanîna hêsan ew ji bo kesên eleqedar di şopandina kariyerek di Fêrbûna Makîneyê de bijarek îdeal dike.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Nivîsar bi axaftinê (TTS) çi ye û ew çawa bi AI-ê re dixebite?
- Di fêrbûna makîneyê de di xebata bi daneyên mezin de çi sînor hene?
- Ma fêrbûna makîneyê dikare hin arîkariya diyalogê bike?
- Qada lîstikê ya TensorFlow çi ye?
- Di rastiyê de danûstendinek mezintir tê çi wateyê?
- Hin mînakên hîperparametreyên algorîtmê çi ne?
- Fêrbûna ensambleyê çi ye?
- Ger algorîtmayek fêrbûna makîneya bijartî ne guncan be û meriv çawa dikare piştrast bike ku ya rast hilbijêrin?
- Ma modelek fêrbûna makîneyê di dema perwerdehiya xwe de hewceyê çavdêriyê ye?
- Parametreyên sereke yên ku di algorîtmayên bingeha tora neuralî de têne bikar anîn çi ne?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin