पायथन अपनी सादगी, बहुमुखी प्रतिभा और एमएल कार्यों का समर्थन करने वाले कई पुस्तकालयों और ढांचे की उपलब्धता के कारण मशीन लर्निंग (एमएल) के क्षेत्र में व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषा है। हालाँकि एमएल के लिए पायथन का उपयोग करना कोई आवश्यकता नहीं है, लेकिन क्षेत्र में कई चिकित्सकों और शोधकर्ताओं द्वारा इसकी काफी अनुशंसा की जाती है और इसे प्राथमिकता दी जाती है।
ईआईटीसी/एआई/जीसीएमएल प्रमाणन कार्यक्रम के दौरान कभी-कभी प्रदान किए गए अनुकरणीय पायथन और टेन्सरफ्लो निर्देश केवल एक संदर्भ के रूप में काम करते हैं (मुख्य रूप से पाठ्यक्रम में शामिल सादे और सरल अनुमानकों के लिए)। पायथन में टेन्सरफ्लो का उपयोग करने पर विस्तृत निर्देश अगले पाठ्यक्रम आइटम में दिए जाएंगे। EITC/AI/GCML में किसी को Python और TensorFlow में गहराई से जाने की ज़रूरत नहीं है, क्योंकि इसकी आवश्यकता नहीं है।
दूसरी ओर, पायथन की सरलता प्रोग्रामिंग के संबंध में किसी भी ज्ञान के बिना भी एआई के साथ काम करने के एक बिल्कुल नए स्तर पर आगे बढ़ने की अनुमति देती है। पायथन NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, और PyTorch जैसे पुस्तकालयों का एक विशाल पारिस्थितिकी तंत्र प्रदान करता है, जो डेटा प्रीप्रोसेसिंग, मॉडल निर्माण, प्रशिक्षण और मूल्यांकन जैसे विभिन्न एमएल कार्यों के लिए काफी आवश्यक हैं।
एमएल समुदाय में पायथन की लोकप्रियता को कई कारणों से जिम्मेदार ठहराया जा सकता है। सबसे पहले, पायथन उपयोगकर्ता के अनुकूल है और इसमें एक सरल और पठनीय वाक्यविन्यास है, जिससे शुरुआती लोगों के लिए सीखना और समझना आसान हो जाता है। यह विशेषता एमएल में महत्वपूर्ण है, जहां जटिल एल्गोरिदम और गणितीय संचालन शामिल हैं। इसके अतिरिक्त, पायथन में डेवलपर्स का एक बड़ा समुदाय है जो एमएल पुस्तकालयों के विकास में सक्रिय रूप से योगदान देता है और मंचों, ब्लॉगों और ट्यूटोरियल के माध्यम से अपना ज्ञान साझा करता है। यह सामुदायिक समर्थन उन व्यक्तियों के लिए अमूल्य है जो अपनी एमएल परियोजनाओं में सहायता और मार्गदर्शन चाहते हैं।
इसके अलावा, विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टम के साथ पायथन की अनुकूलता और सी/सी++ और जावा जैसी अन्य भाषाओं के साथ सहजता से एकीकृत होने की क्षमता इसे एमएल विकास के लिए एक बहुमुखी विकल्प बनाती है। कई लोकप्रिय ML फ्रेमवर्क जैसे कि TensorFlow और PyTorch में Python API हैं, जो उपयोगकर्ताओं को Python प्रोग्रामिंग की सरलता का आनंद लेते हुए इन फ्रेमवर्क की शक्ति का लाभ उठाने में सक्षम बनाता है।
जबकि पायथन एमएल के लिए पसंदीदा भाषा है, यह उपलब्ध एकमात्र विकल्प नहीं है। अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं जैसे आर, जावा और जूलिया का भी एमएल कार्यों के लिए उपयोग किया जा सकता है। हालाँकि, ये भाषाएँ एमएल के संदर्भ में पायथन की तरह समान स्तर का समर्थन और उपयोग में आसानी प्रदान नहीं कर सकती हैं। इसलिए, एमएल में करियर शुरू करने या एमएल परियोजनाओं पर काम करने के इच्छुक व्यक्तियों के लिए, एमएल पारिस्थितिकी तंत्र में उपलब्ध संसाधनों और उपकरणों का पूरा लाभ उठाने के लिए पायथन सीखने की अत्यधिक अनुशंसा की जाती है।
जबकि पायथन एमएल के लिए एक आवश्यकता नहीं है, इसकी व्यापक स्वीकृति, समृद्ध पुस्तकालय पारिस्थितिकी तंत्र, सामुदायिक समर्थन और उपयोग में आसानी इसे मशीन लर्निंग में करियर बनाने में रुचि रखने वाले व्यक्तियों के लिए आदर्श विकल्प बनाती है।
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