Python é uma linguagem de programação amplamente utilizada na área de aprendizado de máquina (ML) devido à sua simplicidade, versatilidade e disponibilidade de inúmeras bibliotecas e estruturas que suportam tarefas de ML. Embora não seja um requisito para usar Python para ML, é bastante recomendado e preferido por muitos profissionais e pesquisadores da área.
Ao longo do programa de certificação EITC/AI/GCML, as instruções exemplares de Python e TensorFlow, às vezes fornecidas, servem apenas como referência (principalmente para estimadores simples e simples que são abordados no currículo). Instruções detalhadas sobre como usar o TensorFlow em Python serão apresentadas nos itens curriculares subsequentes. No EITC/AI/GCML não é necessário se aprofundar em Python e TensorFlow, pois não é obrigatório.
Por outro lado, a simplicidade do Python permite avançar para um nível totalmente novo de trabalho com IA, mesmo sem qualquer conhecimento em programação. Python fornece um vasto ecossistema de bibliotecas como NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch, que são essenciais para várias tarefas de ML, como pré-processamento de dados, construção de modelo, treinamento e avaliação.
A popularidade do Python na comunidade de ML pode ser atribuída a vários motivos. Em primeiro lugar, Python é fácil de usar e possui uma sintaxe simples e legível, facilitando o aprendizado e a compreensão dos iniciantes. Essa característica é crucial em ML, onde estão envolvidos algoritmos complexos e operações matemáticas. Além disso, Python possui uma grande comunidade de desenvolvedores que contribuem ativamente para o desenvolvimento de bibliotecas de ML e compartilham seu conhecimento por meio de fóruns, blogs e tutoriais. Este apoio comunitário é inestimável para indivíduos que buscam ajuda e orientação em seus projetos de ML.
Além disso, a compatibilidade do Python com diferentes sistemas operacionais e sua capacidade de integração perfeita com outras linguagens como C/C++ e Java o tornam uma escolha versátil para o desenvolvimento de ML. Muitas estruturas de ML populares, como TensorFlow e PyTorch, possuem APIs Python, permitindo que os usuários aproveitem o poder dessas estruturas enquanto aproveitam a simplicidade da programação Python.
Embora Python seja a linguagem preferida para ML, não é a única opção disponível. Outras linguagens de programação como R, Java e Julia também podem ser usadas para tarefas de ML. No entanto, essas linguagens podem não oferecer o mesmo nível de suporte e facilidade de uso que o Python oferece no contexto de ML. Portanto, para indivíduos que desejam iniciar uma carreira em ML ou trabalhar em projetos de ML, aprender Python é altamente recomendado para aproveitar ao máximo os recursos e ferramentas disponíveis no ecossistema de ML.
Embora Python não seja um requisito para ML, sua ampla adoção, rico ecossistema de bibliotecas, suporte da comunidade e facilidade de uso o tornam a escolha ideal para indivíduos interessados em seguir uma carreira em aprendizado de máquina.
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