Python यसको सरलता, बहुमुखी प्रतिभा, र ML कार्यहरूलाई समर्थन गर्ने असंख्य पुस्तकालयहरू र फ्रेमवर्कहरूको उपलब्धताको कारणले मेसिन लर्निङ (ML) को क्षेत्रमा व्यापक रूपमा प्रयोग हुने प्रोग्रामिङ भाषा हो। जबकि यो ML को लागि पाइथन प्रयोग गर्न को लागी एक आवश्यकता छैन, यो क्षेत्र मा धेरै चिकित्सकहरु र अनुसन्धानकर्ताहरु द्वारा धेरै सिफारिश र रुचाइएको छ।
EITC/AI/GCML प्रमाणीकरण कार्यक्रममा कहिलेकाहीँ उपलब्ध गराइएका उदाहरणीय पाइथन र टेन्सरफ्लो निर्देशनहरू सन्दर्भको रूपमा मात्र काम गर्छन् (मुख्यतया पाठ्यक्रममा समेटिएका सादा र साधारण अनुमानकहरूलाई)। Python मा TensorFlow प्रयोग गर्ने बारे विस्तृत निर्देशनहरू पछिको पाठ्यक्रम वस्तुहरूमा पछ्याउने छन्। EITC/AI/GCML मा कसैले पाइथन र टेन्सरफ्लोमा जान आवश्यक छैन, किनकि यो आवश्यक छैन।
अर्कोतर्फ पाइथनको सरलताले प्रोग्रामिङको सम्बन्धमा कुनै पनि जानकारी बिना नै एआईसँग काम गर्ने पूर्ण नयाँ स्तरमा अगाडि बढ्न अनुमति दिन्छ। पाइथनले NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, र PyTorch जस्ता पुस्तकालयहरूको विशाल इकोसिस्टम प्रदान गर्दछ, जुन डेटा प्रिप्रोसेसिङ, मोडेल निर्माण, प्रशिक्षण र मूल्याङ्कन जस्ता विभिन्न ML कार्यहरूका लागि एकदमै आवश्यक छ।
ML समुदायमा पाइथनको लोकप्रियता धेरै कारणले श्रेय दिन सकिन्छ। पहिलो, पाइथन प्रयोगकर्ता-अनुकूल छ र एक सरल र पढ्न योग्य वाक्य रचना छ, यसले शुरुआतीहरूलाई सिक्न र बुझ्न सजिलो बनाउँछ। यो विशेषता ML मा महत्त्वपूर्ण छ, जहाँ जटिल एल्गोरिदम र गणितीय कार्यहरू संलग्न छन्। थप रूपमा, पाइथनसँग विकासकर्ताहरूको ठूलो समुदाय छ जसले सक्रिय रूपमा ML पुस्तकालयहरूको विकासमा योगदान पुर्याउँछ र फोरमहरू, ब्लगहरू र ट्यूटोरियलहरू मार्फत आफ्नो ज्ञान साझा गर्दछ। आफ्नो ML परियोजनाहरूमा मद्दत र मार्गदर्शन खोज्ने व्यक्तिहरूको लागि यो सामुदायिक समर्थन अमूल्य छ।
यसबाहेक, विभिन्न अपरेटिङ सिस्टमहरूसँग पाइथनको अनुकूलता र C/C++ र Java जस्ता अन्य भाषाहरूसँग सहज रूपमा एकीकृत गर्ने क्षमताले यसलाई ML विकासको लागि बहुमुखी विकल्प बनाउँछ। धेरै लोकप्रिय ML फ्रेमवर्कहरू जस्तै TensorFlow र PyTorch सँग पाइथन एपीआईहरू छन्, जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई पाइथन प्रोग्रामिङको सरलताको मजा लिँदै यी फ्रेमवर्कहरूको शक्तिको लाभ उठाउन सक्षम बनाउँछ।
जबकि पाइथन ML को लागि रुचाइएको भाषा हो, यो मात्र विकल्प उपलब्ध छैन। R, Java, र Julia जस्ता अन्य प्रोग्रामिङ भाषाहरू पनि ML कार्यहरूको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ। यद्यपि, यी भाषाहरूले ML को सन्दर्भमा Python ले गरेजस्तै समर्थन र प्रयोगको सहजता प्रदान नगर्न सक्छ। तसर्थ, ML मा करियर सुरु गर्न वा ML परियोजनाहरूमा काम गर्न खोज्ने व्यक्तिहरूका लागि, ML इकोसिस्टममा उपलब्ध स्रोतहरू र उपकरणहरूको पूर्ण फाइदा लिन पाइथन सिक्न अत्यधिक सिफारिस गरिन्छ।
Python ML को लागि आवश्यक नभए पनि, यसको व्यापक ग्रहण, समृद्ध पुस्तकालय इकोसिस्टम, सामुदायिक समर्थन, र प्रयोगमा सहजताले यसलाई मेसिन लर्निङमा करियर बनाउन चाहने व्यक्तिहरूको लागि आदर्श विकल्प बनाउँछ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- टेक्स्ट टु स्पीच (TTS) भनेको के हो र यसले AI सँग कसरी काम गर्छ?
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- वास्तवमा ठूलो डेटासेटको अर्थ के हो?
- एल्गोरिदमको हाइपरपेरामिटरका केही उदाहरणहरू के हुन्?
- इन्साम्बल लर्निङ भनेको के हो?
- के हुन्छ यदि छनौट गरिएको मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्म उपयुक्त छैन र कसरी सही छनौट गर्न सुनिश्चित गर्न सकिन्छ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेललाई यसको तालिमको क्रममा पर्यवेक्षण चाहिन्छ?
- तंत्रिका सञ्जाल आधारित एल्गोरिदमहरूमा प्रयोग गरिएका मुख्य प्यारामिटरहरू के हुन्?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्
थप प्रश्न र उत्तरहरू:
- क्षेत्र: कृत्रिम खुफिया
- कार्यक्रम: EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा (प्रमाणीकरण कार्यक्रममा जानुहोस्)
- पाठ: परिचय (सम्बन्धित पाठमा जानुहोस्)
- विषय: मेशिन शिक्षा के हो (सम्बन्धित विषयमा जानुहोस्)