Python adalah bahasa pemrograman yang banyak digunakan di bidang Machine Learning (ML) karena kesederhanaannya, keserbagunaannya, dan ketersediaan banyak perpustakaan dan kerangka kerja yang mendukung tugas-tugas ML. Meskipun penggunaan Python untuk ML bukan merupakan keharusan, namun hal ini cukup direkomendasikan dan disukai oleh banyak praktisi dan peneliti di bidangnya.
Sepanjang program sertifikasi EITC/AI/GCML, instruksi Python dan TensorFlow yang terkadang diberikan hanya berfungsi sebagai referensi (terutama untuk estimator sederhana dan sederhana yang tercakup dalam kurikulum). Petunjuk mendetail tentang penggunaan TensorFlow dengan Python akan menyusul di item kurikulum berikutnya. Di EITC/AI/GCML seseorang tidak perlu mempelajari Python dan TensorFlow, karena tidak diperlukan.
Di sisi lain, kesederhanaan Python memungkinkan untuk maju ke tingkat baru dalam bekerja dengan AI bahkan tanpa pengetahuan apa pun terkait pemrograman. Python menyediakan ekosistem perpustakaan yang luas seperti NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, dan PyTorch, yang sangat penting untuk berbagai tugas ML seperti prapemrosesan data, pembuatan model, pelatihan, dan evaluasi.
Popularitas Python di komunitas ML dapat disebabkan oleh beberapa alasan. Pertama, Python mudah digunakan dan memiliki sintaksis yang sederhana dan mudah dibaca, sehingga memudahkan pemula untuk mempelajari dan memahaminya. Karakteristik ini sangat penting dalam ML, yang melibatkan algoritma kompleks dan operasi matematika. Selain itu, Python memiliki komunitas pengembang besar yang secara aktif berkontribusi terhadap pengembangan perpustakaan ML dan berbagi pengetahuan mereka melalui forum, blog, dan tutorial. Dukungan komunitas ini sangat berharga bagi individu yang mencari bantuan dan panduan dalam proyek ML mereka.
Selain itu, kompatibilitas Python dengan berbagai sistem operasi dan kemampuannya untuk berintegrasi secara lancar dengan bahasa lain seperti C/C++ dan Java menjadikannya pilihan serbaguna untuk pengembangan ML. Banyak framework ML populer seperti TensorFlow dan PyTorch memiliki API Python, sehingga pengguna dapat memanfaatkan kekuatan framework ini sambil menikmati kesederhanaan pemrograman Python.
Meskipun Python adalah bahasa pilihan untuk ML, ini bukan satu-satunya pilihan yang tersedia. Bahasa pemrograman lain seperti R, Java, dan Julia juga dapat digunakan untuk tugas ML. Namun, bahasa-bahasa ini mungkin tidak menawarkan tingkat dukungan dan kemudahan penggunaan yang sama seperti Python dalam konteks ML. Oleh karena itu, bagi individu yang ingin memulai karir di bidang ML atau mengerjakan proyek ML, sangat disarankan untuk mempelajari Python untuk memanfaatkan sepenuhnya sumber daya dan alat yang tersedia di ekosistem ML.
Meskipun Python bukan merupakan persyaratan untuk ML, penerapannya yang luas, ekosistem perpustakaan yang kaya, dukungan komunitas, dan kemudahan penggunaan menjadikannya pilihan ideal bagi individu yang tertarik untuk mengejar karir di bidang Machine Learning.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML:
- Apa itu Text to Speech (TTS) dan bagaimana cara kerjanya dengan AI?
- Apa saja batasan dalam bekerja dengan kumpulan data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bisakah pembelajaran mesin memberikan bantuan dialogis?
- Apa yang dimaksud dengan taman bermain TensorFlow?
- Apa sebenarnya arti kumpulan data yang lebih besar?
- Apa saja contoh hyperparameter algoritma?
- Apa itu pembelajaran ansambel?
- Bagaimana jika algoritme pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana cara memastikan bahwa algoritme tersebut dipilih dengan benar?
- Apakah model pembelajaran mesin memerlukan pengawasan selama pelatihannya?
- Apa parameter kunci yang digunakan dalam algoritma berbasis jaringan saraf?
Lihat pertanyaan dan jawaban lainnya di EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Lebih banyak pertanyaan dan jawaban:
- Bidang: Kecerdasan Buatan
- Program: Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML (pergi ke program sertifikasi)
- Pelajaran: Pengantar (pergi ke pelajaran terkait)
- Topik: Apa itu pembelajaran mesin (pergi ke topik terkait)