ਪਾਈਥਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੀ ਸਰਲਤਾ, ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ, ਅਤੇ ਕਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕਾਂ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਹੈ ਜੋ ML ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ML ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇਸਦੀ ਕਾਫ਼ੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
EITC/AI/GCML ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਕਈ ਵਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਿਸਾਲੀ Python ਅਤੇ TensorFlow ਨਿਰਦੇਸ਼ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਦੇ ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਅੰਦਾਜ਼ਿਆਂ ਲਈ ਜੋ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ)। ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਹਦਾਇਤਾਂ ਅਗਲੀਆਂ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਆਈਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੀਆਂ ਜਾਣਗੀਆਂ। EITC/AI/GCML ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਨੂੰ Python ਅਤੇ TensorFlow ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਸਾਦਗੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਵੀ AI ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਇੱਕ ਪੂਰੇ ਨਵੇਂ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ NumPy, Pandas, Scit-lern, TensorFlow, ਅਤੇ PyTorch, ਜੋ ਕਿ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਮਾਡਲ ਬਿਲਡਿੰਗ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਰਗੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ML ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।
ML ਭਾਈਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਪਾਈਥਨ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਸੰਟੈਕਸ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਸਿੱਖਣਾ ਅਤੇ ਸਮਝਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ML ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਗਣਿਤਿਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ML ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫੋਰਮ, ਬਲੌਗ ਅਤੇ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲਸ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਸਹਾਇਤਾ ਉਹਨਾਂ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਲਈ ਅਨਮੋਲ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ C/C++ ਅਤੇ ਜਾਵਾ ਵਰਗੀਆਂ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਜਤਾ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਇਸ ਨੂੰ ML ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਮੁਖੀ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ML ਫਰੇਮਵਰਕ ਜਿਵੇਂ ਕਿ TensorFlow ਅਤੇ PyTorch ਵਿੱਚ Python APIs ਹਨ, ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਸਾਦਗੀ ਦਾ ਅਨੰਦ ਲੈਂਦੇ ਹੋਏ ਇਹਨਾਂ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਕਿ Python ML ਲਈ ਤਰਜੀਹੀ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਹੋਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ R, Java, ਅਤੇ Julia ਨੂੰ ਵੀ ML ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ML ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ Python ਦੇ ਸਮਾਨ ਪੱਧਰ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ML ਵਿੱਚ ਕਰੀਅਰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਜਾਂ ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਲਈ, ML ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦਾ ਪੂਰਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਲਈ Python ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਜ਼ੋਰਦਾਰ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਪਾਈਥਨ ML ਲਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਵਿਆਪਕ ਗੋਦ, ਅਮੀਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਈਕੋਸਿਸਟਮ, ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਸਹਾਇਤਾ, ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਇਸ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕਰੀਅਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ:
- ਟੈਕਸਟ ਟੂ ਸਪੀਚ (TTS) ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ AI ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਮੀਆਂ ਹਨ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੁਝ ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TensorFlow ਖੇਡ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
- ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਕੀ ਹਨ?
- ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
- ਜੇ ਕੋਈ ਚੁਣਿਆ ਹੋਇਆ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕੋਈ ਸਹੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
- ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਕੀ ਹਨ?
EITC/AI/GCML Google ਕਲਾਊਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ
ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ:
- ਫੀਲਡ: ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ
- ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ: EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਪਾਠ: ਜਾਣ-ਪਛਾਣ (ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਾਠ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਵਿਸ਼ਾ: ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ (ਸਬੰਧਤ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਜਾਓ)