Python è un linguaggio di programmazione ampiamente utilizzato nel campo del Machine Learning (ML) grazie alla sua semplicità, versatilità e alla disponibilità di numerose librerie e framework che supportano le attività ML. Sebbene non sia un requisito utilizzare Python per il machine learning, è piuttosto consigliato e preferito da molti professionisti e ricercatori del settore.
Nel programma di certificazione EITC/AI/GCML le istruzioni esemplificative Python e TensorFlow talvolta fornite servono solo come riferimento (principalmente per stimatori chiari e semplici trattati nel curriculum). Istruzioni dettagliate sull'utilizzo di TensorFlow in Python seguiranno nei successivi elementi del curriculum. In EITC/AI/GCML non è necessario approfondire Python e TensorFlow, poiché non è richiesto.
D'altra parte la semplicità di Python consente di avanzare a un livello completamente nuovo di lavoro con l'intelligenza artificiale anche senza alcuna conoscenza di programmazione. Python fornisce un vasto ecosistema di librerie come NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch, che sono piuttosto essenziali per varie attività di ML come la preelaborazione dei dati, la creazione di modelli, la formazione e la valutazione.
La popolarità di Python nella comunità ML può essere attribuita a diversi motivi. Innanzitutto, Python è facile da usare e ha una sintassi semplice e leggibile, che rende più facile l'apprendimento e la comprensione per i principianti. Questa caratteristica è cruciale nel machine learning, dove sono coinvolti algoritmi complessi e operazioni matematiche. Inoltre, Python dispone di un'ampia comunità di sviluppatori che contribuiscono attivamente allo sviluppo di librerie ML e condividono le proprie conoscenze tramite forum, blog ed esercitazioni. Questo supporto della comunità è prezioso per le persone che cercano aiuto e guida nei loro progetti ML.
Inoltre, la compatibilità di Python con diversi sistemi operativi e la sua capacità di integrarsi perfettamente con altri linguaggi come C/C++ e Java lo rendono una scelta versatile per lo sviluppo ML. Molti framework ML popolari come TensorFlow e PyTorch dispongono di API Python, che consentono agli utenti di sfruttare la potenza di questi framework godendo al tempo stesso della semplicità della programmazione Python.
Sebbene Python sia il linguaggio preferito per il machine learning, non è l'unica opzione disponibile. Anche altri linguaggi di programmazione come R, Java e Julia possono essere utilizzati per attività di ML. Tuttavia, questi linguaggi potrebbero non offrire lo stesso livello di supporto e facilità d'uso di Python nel contesto del ML. Pertanto, per le persone che desiderano iniziare una carriera nel machine learning o lavorare su progetti di machine learning, è altamente raccomandato l'apprendimento di Python per sfruttare appieno le risorse e gli strumenti disponibili nell'ecosistema ML.
Sebbene Python non sia un requisito per il machine learning, la sua adozione diffusa, il ricco ecosistema di librerie, il supporto della comunità e la facilità d'uso lo rendono la scelta ideale per le persone interessate a intraprendere una carriera nel machine learning.
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