Python은 단순성, 다양성, ML 작업을 지원하는 수많은 라이브러리 및 프레임워크의 가용성으로 인해 기계 학습(ML) 분야에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. ML에 Python을 사용하는 것이 필수 요건은 아니지만 해당 분야의 많은 실무자와 연구자가 Python을 권장하고 선호합니다.
EITC/AI/GCML 인증 프로그램 전반에 걸쳐 때때로 제공되는 예시적인 Python 및 TensorFlow 지침은 참조용으로만 사용됩니다(주로 커리큘럼에서 다루는 단순하고 간단한 견적에 대한 참조). Python에서 TensorFlow를 사용하는 방법에 대한 자세한 지침은 후속 커리큘럼 항목에서 따릅니다. EITC/AI/GCML에서는 Python과 TensorFlow가 필요하지 않으므로 자세히 알아볼 필요가 없습니다.
반면 Python의 단순성은 프로그래밍에 대한 지식 없이도 AI 작업을 완전히 새로운 수준으로 발전시킬 수 있습니다. Python은 데이터 전처리, 모델 구축, 교육 및 평가와 같은 다양한 ML 작업에 매우 필수적인 NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow 및 PyTorch와 같은 광범위한 라이브러리 생태계를 제공합니다.
ML 커뮤니티에서 Python이 인기를 얻는 데는 여러 가지 이유가 있습니다. 첫째, Python은 사용자 친화적이고 간단하고 읽기 쉬운 구문을 갖추고 있어 초보자가 더 쉽게 배우고 이해할 수 있습니다. 이러한 특성은 복잡한 알고리즘과 수학적 연산이 관련된 ML에서 매우 중요합니다. 또한 Python에는 ML 라이브러리 개발에 적극적으로 기여하고 포럼, 블로그 및 튜토리얼을 통해 지식을 공유하는 대규모 개발자 커뮤니티가 있습니다. 이 커뮤니티 지원은 ML 프로젝트에서 도움과 지침을 구하는 개인에게 매우 중요합니다.
또한 Python은 다양한 운영 체제와의 호환성과 C/C++ 및 Java와 같은 다른 언어와 원활하게 통합할 수 있는 기능을 갖추고 있어 ML 개발을 위한 다양한 선택이 가능합니다. TensorFlow 및 PyTorch와 같은 널리 사용되는 ML 프레임워크에는 Python API가 있으므로 사용자는 Python 프로그래밍의 단순성을 즐기면서 이러한 프레임워크의 기능을 활용할 수 있습니다.
Python은 ML에 선호되는 언어이지만 사용 가능한 유일한 옵션은 아닙니다. R, Java, Julia와 같은 다른 프로그래밍 언어도 ML 작업에 사용할 수 있습니다. 그러나 이러한 언어는 ML의 맥락에서 Python이 제공하는 것과 동일한 수준의 지원 및 사용 편의성을 제공하지 않을 수 있습니다. 따라서 ML 분야에서 경력을 시작하거나 ML 프로젝트에 참여하려는 개인의 경우 ML 생태계에서 사용할 수 있는 리소스와 도구를 최대한 활용하려면 Python을 배우는 것이 좋습니다.
Python은 ML의 요구 사항은 아니지만 광범위한 채택, 풍부한 라이브러리 생태계, 커뮤니티 지원 및 사용 용이성은 기계 학습 분야에서 경력을 쌓는 데 관심이 있는 개인에게 이상적인 선택입니다.
기타 최근 질문 및 답변 EITC/AI/GCML Google Cloud 머신 러닝:
- TTS(텍스트 음성 변환)란 무엇이며 AI와 어떻게 작동하나요?
- 머신러닝에서 대규모 데이터 세트를 작업할 때 제한 사항은 무엇입니까?
- 머신러닝이 대화형 지원을 할 수 있나요?
- TensorFlow 플레이그라운드란 무엇인가요?
- 더 큰 데이터세트가 실제로 무엇을 의미하나요?
- 알고리즘의 하이퍼파라미터의 예는 무엇입니까?
- 앙상블 학습이란 무엇입니까?
- 선택한 기계 학습 알고리즘이 적합하지 않은 경우 어떻게 올바른 알고리즘을 선택할 수 있습니까?
- 기계 학습 모델은 훈련 중에 감독이 필요합니까?
- 신경망 기반 알고리즘에 사용되는 주요 매개변수는 무엇입니까?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning에서 더 많은 질문과 답변 보기
더 많은 질문과 답변:
- 들: 인공 지능
- 프로그램 : EITC/AI/GCML Google Cloud 머신 러닝 (인증 프로그램으로 이동)
- 교훈: 개요 (관련 강의 바로가기)
- 주제 : 머신 러닝이란? (관련 항목으로 이동)