Python ist aufgrund seiner Einfachheit, Vielseitigkeit und der Verfügbarkeit zahlreicher Bibliotheken und Frameworks, die ML-Aufgaben unterstützen, eine weit verbreitete Programmiersprache im Bereich des maschinellen Lernens (ML). Obwohl die Verwendung von Python für ML keine Voraussetzung ist, wird sie von vielen Praktikern und Forschern auf diesem Gebiet durchaus empfohlen und bevorzugt.
Im gesamten EITC/AI/GCML-Zertifizierungsprogramm dienen die manchmal bereitgestellten beispielhaften Python- und TensorFlow-Anweisungen nur als Referenz (hauptsächlich für einfache Schätzer, die im Lehrplan behandelt werden). Detaillierte Anweisungen zur Verwendung von TensorFlow in Python folgen in den folgenden Lehrplanelementen. In EITC/AI/GCML muss man sich nicht mit Python und TensorFlow befassen, da dies nicht erforderlich ist.
Andererseits ermöglicht die Einfachheit von Python den Einstieg in eine völlig neue Ebene der Arbeit mit KI, auch ohne Programmierkenntnisse. Python bietet ein umfangreiches Ökosystem an Bibliotheken wie NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow und PyTorch, die für verschiedene ML-Aufgaben wie Datenvorverarbeitung, Modellbildung, Training und Auswertung sehr wichtig sind.
Die Beliebtheit von Python in der ML-Community kann auf mehrere Gründe zurückgeführt werden. Erstens ist Python benutzerfreundlich und verfügt über eine einfache und lesbare Syntax, die es Anfängern erleichtert, es zu erlernen und zu verstehen. Diese Eigenschaft ist im ML von entscheidender Bedeutung, wo komplexe Algorithmen und mathematische Operationen beteiligt sind. Darüber hinaus verfügt Python über eine große Community von Entwicklern, die aktiv zur Entwicklung von ML-Bibliotheken beitragen und ihr Wissen in Foren, Blogs und Tutorials teilen. Diese Community-Unterstützung ist von unschätzbarem Wert für Einzelpersonen, die Hilfe und Anleitung bei ihren ML-Projekten suchen.
Darüber hinaus machen Pythons Kompatibilität mit verschiedenen Betriebssystemen und seine Fähigkeit zur nahtlosen Integration in andere Sprachen wie C/C++ und Java es zu einer vielseitigen Wahl für die ML-Entwicklung. Viele beliebte ML-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch verfügen über Python-APIs, sodass Benutzer die Leistungsfähigkeit dieser Frameworks nutzen und gleichzeitig die Einfachheit der Python-Programmierung genießen können.
Obwohl Python die bevorzugte Sprache für ML ist, ist es nicht die einzige verfügbare Option. Auch andere Programmiersprachen wie R, Java und Julia können für ML-Aufgaben verwendet werden. Allerdings bieten diese Sprachen möglicherweise nicht das gleiche Maß an Unterstützung und Benutzerfreundlichkeit wie Python im Kontext von ML. Daher wird Personen, die eine Karriere im ML-Bereich beginnen oder an ML-Projekten arbeiten möchten, dringend empfohlen, Python zu lernen, um die im ML-Ökosystem verfügbaren Ressourcen und Tools optimal nutzen zu können.
Obwohl Python keine Voraussetzung für ML ist, ist es aufgrund seiner weit verbreiteten Akzeptanz, seines umfangreichen Bibliotheksökosystems, der Community-Unterstützung und der Benutzerfreundlichkeit die ideale Wahl für Personen, die eine Karriere im Bereich maschinelles Lernen anstreben.
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