Python は、そのシンプルさ、多用途性、ML タスクをサポートする多数のライブラリとフレームワークの可用性により、機械学習 (ML) の分野で広く使用されているプログラミング言語です。 ML に Python を使用することは必須ではありませんが、この分野の多くの実務者や研究者によって非常に推奨されており、好まれています。
EITC/AI/GCML 認定プログラムを通じて、時折提供される Python および TensorFlow の例示的な命令は、参照としてのみ機能します (主に、カリキュラムで取り上げられる単純な推定器です)。 Python で TensorFlow を使用するための詳細な手順については、後続のカリキュラム項目で説明します。 EITC/AI/GCML では、Python と TensorFlow は必須ではないため、詳しく調べる必要はありません。
一方で、Python はシンプルであるため、プログラミングに関する知識がなくても、まったく新しいレベルの AI の操作に進むことができます。 Python は、NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch などのライブラリの広大なエコシステムを提供します。これらは、データの前処理、モデル構築、トレーニング、評価などのさまざまな ML タスクに非常に不可欠です。
ML コミュニティにおける Python の人気には、いくつかの理由が考えられます。まず、Python はユーザーフレンドリーで、構文がシンプルで読みやすいため、初心者にとっても学びやすく、理解しやすいです。この特性は、複雑なアルゴリズムと数学的演算が関与する ML では非常に重要です。さらに、Python には、ML ライブラリの開発に積極的に貢献し、フォーラム、ブログ、チュートリアルを通じて知識を共有する開発者の大規模なコミュニティがあります。このコミュニティ サポートは、ML プロジェクトで支援や指導を求めている個人にとって非常に貴重です。
さらに、Python はさまざまなオペレーティング システムと互換性があり、C/C++ や Java などの他の言語とシームレスに統合できるため、ML 開発にとって多用途の選択肢となります。 TensorFlow や PyTorch などの多くの人気のある ML フレームワークには Python API が備わっており、ユーザーは Python プログラミングのシンプルさを楽しみながら、これらのフレームワークの機能を活用できます。
Python は ML に推奨される言語ですが、利用可能な唯一のオプションではありません。 R、Java、Julia などの他のプログラミング言語も ML タスクに使用できます。ただし、これらの言語は、ML のコンテキストにおいて Python と同じレベルのサポートと使いやすさを提供していない可能性があります。したがって、ML でのキャリアを始めたい、または ML プロジェクトに取り組みたいと考えている人には、ML エコシステムで利用可能なリソースとツールを最大限に活用するために Python を学習することを強くお勧めします。
Python は ML の要件ではありませんが、その広範な採用、豊富なライブラリ エコシステム、コミュニティ サポート、使いやすさにより、機械学習でのキャリアを追求することに興味のある個人にとって理想的な選択肢となっています。
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