機械学習を学ぶためにPythonを学ぶ必要がありますか?

Python は、さまざまな分野で幅広い用途に使用できる非常に強力なプログラミング言語です。 Python は、今日開発者の間で最も人気のあるプログラミング言語であると考えられています。Python の人気が高まっている理由は、Python が提供する効率性とシンプルさです。今日のデジタル時代ではデータがすべてであり、このデータの管理は世界的なテクノロジー大手が直面する最大の課題です。

過去の経験に基づいて考え、学習するマシンを作成する場合、データの複雑さは避けられません。したがって、コードの複雑さを軽減するプログラミング言語を使用することが賢明です。

複雑なデータを扱う場合、Python は私たちの最良の資産です。この記事では、機械学習の分野における Python の重要性と、システムで利用できるさまざまな代替手段について説明します。本題に入る前に、この記事の概要を簡単に見てみましょう。この記事は 2 つの部分に分かれています -

機械学習を理解する

機械学習は、モデルから学習する機能を備えた次世代マシンを作成する技術です。開発者は数式とツールを利用してモデルを作成し、それをトレーニングします。

トレーニング プロセスには特徴エンジニアリングが含まれます。特徴エンジニアリングは、さまざまなタイプの入力および出力データをモデルに提供し、このデータに基づいてアルゴリズムまたはプログラムを返す手法です。機械学習は人工知能の下位分野です。人工知能は、人間と同様の思考能力を備えた機械を作成することに焦点を当てています。

メカニズム全体は予測分析に基づいて機能します。機械学習の助けを借りて解決したい難しい問題があるとします。その特定のパズルに対して考えられるすべての入力と出力をマシンに提供し、マシンに予測を依頼します。初期段階では、マシンはより広範囲の結果を対象としますが、より多くのデータがレンダリングされアップロードされるにつれて、精度が向上します。

Pythonの役割

Python は、綿密なプログラミングへの扉を開きます。複雑なツールを扱う場合は、環境をサポートし、コードの行数と複雑さを軽減できる言語が必要です。 Python は、コードが短く 1 行であるため、このようなタスクを実行するのに最適な言語です。また、プログラムの可読性も向上します。

Python は、機械学習の分野でモデルとアルゴリズムを構築するために使用されます。人工知能、深層学習、機械学習に基づいた多数の組み込みライブラリを提供します。例: - 「spaCy」、「scipy」、「pyDatalog」、「NumPy」。

シンプルで驚くほど英語に似ているため、専門家だけでなく開発者を目指す初心者にも好まれています。だからこそ、巨大なコミュニティベースがあるのです。

Python は統合環境をサポートしており、Java と Python、Python と C などの 2 つのプログラミング言語を組み合わせることができます。入力データのリストを作成し、適切な応答のリストを渡すことができます。同様に、関連データの辞書を作成し、キーと値を使用して応答をトリガーできます。

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