পাইথন মেশিন লার্নিং (ML) এর ক্ষেত্রে একটি বহুল ব্যবহৃত প্রোগ্রামিং ভাষা যা এর সরলতা, বহুমুখিতা এবং এমএল কাজগুলিকে সমর্থন করে এমন অসংখ্য লাইব্রেরি এবং ফ্রেমওয়ার্কের উপলব্ধতার কারণে। যদিও ML-এর জন্য পাইথন ব্যবহার করার প্রয়োজন নেই, তবে ক্ষেত্রের অনেক অনুশীলনকারী এবং গবেষকদের দ্বারা এটি বেশ প্রস্তাবিত এবং পছন্দের।
EITC/AI/GCML সার্টিফিকেশন প্রোগ্রাম জুড়ে কখনও কখনও প্রদত্ত অনুকরণীয় পাইথন এবং টেনসরফ্লো নির্দেশাবলী শুধুমাত্র একটি রেফারেন্স হিসাবে কাজ করে (প্রধানত সরল এবং সাধারণ অনুমানকারীদের জন্য যা পাঠ্যক্রমের অন্তর্ভুক্ত)। পাইথনে টেনসরফ্লো ব্যবহারের বিস্তারিত নির্দেশাবলী পরবর্তী পাঠ্যক্রমের আইটেমগুলিতে অনুসরণ করা হবে। EITC/AI/GCML-এ একজনকে পাইথন এবং টেনসরফ্লো-তে অনুসন্ধান করতে হবে না, কারণ এটির প্রয়োজন নেই।
অন্যদিকে পাইথনের সরলতা প্রোগ্রামিং সম্পর্কে কোনো জ্ঞান ছাড়াই এআই-এর সাথে কাজ করার সম্পূর্ণ নতুন স্তরে অগ্রসর হতে দেয়। Python NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, এবং PyTorch-এর মতো লাইব্রেরিগুলির একটি বিশাল ইকোসিস্টেম প্রদান করে, যা ডেটা প্রিপ্রসেসিং, মডেল বিল্ডিং, প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়নের মতো বিভিন্ন এমএল কাজের জন্য খুবই প্রয়োজনীয়।
এমএল সম্প্রদায়ে পাইথনের জনপ্রিয়তা বিভিন্ন কারণে দায়ী করা যেতে পারে। প্রথমত, পাইথন ব্যবহারকারী-বান্ধব এবং একটি সহজ এবং পঠনযোগ্য সিনট্যাক্স রয়েছে, যা নতুনদের শিখতে এবং বুঝতে সহজ করে তোলে। এই বৈশিষ্ট্যটি এমএল-এ অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, যেখানে জটিল অ্যালগরিদম এবং গাণিতিক ক্রিয়াকলাপ জড়িত। উপরন্তু, Python এর ডেভেলপারদের একটি বৃহৎ সম্প্রদায় রয়েছে যারা সক্রিয়ভাবে ML লাইব্রেরিগুলির বিকাশে অবদান রাখে এবং ফোরাম, ব্লগ এবং টিউটোরিয়ালের মাধ্যমে তাদের জ্ঞান ভাগ করে নেয়। এই সম্প্রদায় সমর্থন তাদের ML প্রকল্পে সাহায্য এবং নির্দেশিকা খুঁজছেন ব্যক্তিদের জন্য অমূল্য.
উপরন্তু, বিভিন্ন অপারেটিং সিস্টেমের সাথে পাইথনের সামঞ্জস্য এবং C/C++ এবং জাভা এর মত অন্যান্য ভাষার সাথে নির্বিঘ্নে একীভূত করার ক্ষমতা এটিকে ML ডেভেলপমেন্টের জন্য একটি বহুমুখী পছন্দ করে তোলে। অনেক জনপ্রিয় ML ফ্রেমওয়ার্ক যেমন TensorFlow এবং PyTorch-এ Python APIs রয়েছে, যা ব্যবহারকারীদের পাইথন প্রোগ্রামিং-এর সরলতা উপভোগ করার সময় এই ফ্রেমওয়ার্কগুলির শক্তিকে কাজে লাগাতে সক্ষম করে।
যদিও পাইথন ML-এর জন্য পছন্দের ভাষা, এটি একমাত্র বিকল্প নয়। আর, জাভা এবং জুলিয়ার মতো অন্যান্য প্রোগ্রামিং ভাষাগুলিও এমএল কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। যাইহোক, এই ভাষাগুলি ML এর প্রসঙ্গে পাইথনের মতো একই স্তরের সমর্থন এবং ব্যবহারের সহজতা দিতে পারে না। তাই, ML-এ ক্যারিয়ার শুরু করতে বা ML প্রোজেক্টে কাজ করতে চাইছেন এমন ব্যক্তিদের জন্য, ML ইকোসিস্টেমে উপলব্ধ সংস্থান এবং সরঞ্জামগুলির সম্পূর্ণ সুবিধা নেওয়ার জন্য Python শেখার উচ্চতর সুপারিশ করা হয়।
যদিও পাইথন ML-এর জন্য প্রয়োজনীয় নয়, এর ব্যাপক গ্রহণ, সমৃদ্ধ লাইব্রেরি ইকোসিস্টেম, সম্প্রদায়ের সহায়তা এবং ব্যবহারের সহজতা এটিকে মেশিন লার্নিং-এ ক্যারিয়ার গড়তে আগ্রহী ব্যক্তিদের জন্য আদর্শ পছন্দ করে তোলে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং:
- টেক্সট টু স্পিচ (টিটিএস) কী এবং এটি কীভাবে এআই-এর সাথে কাজ করে?
- মেশিন লার্নিংয়ে বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সীমাবদ্ধতাগুলি কী কী?
- মেশিন লার্নিং কি কিছু সংলাপমূলক সহায়তা করতে পারে?
- TensorFlow খেলার মাঠ কি?
- একটি বড় ডেটাসেট আসলে কি মানে?
- অ্যালগরিদমের হাইপারপ্যারামিটারের কিছু উদাহরণ কী কী?
- এনসাম্বল লার্নিং কি?
- যদি একটি নির্বাচিত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম উপযুক্ত না হয় এবং কীভাবে সঠিকটি নির্বাচন করা নিশ্চিত করা যায়?
- একটি মেশিন লার্নিং মডেলের কি প্রশিক্ষণের সময় তত্ত্বাবধানের প্রয়োজন হয়?
- নিউরাল নেটওয়ার্ক ভিত্তিক অ্যালগরিদমে কী কী প্যারামিটার ব্যবহার করা হয়?
EITC/AI/GCML Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন
আরও প্রশ্ন এবং উত্তর:
- মাঠ: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
- কার্যক্রম: EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং (সার্টিফিকেশন প্রোগ্রামে যান)
- পাঠ: ভূমিকা (সম্পর্কিত পাঠে যান)
- বিষয়: মেশিন লার্নিং কি (সম্পর্কিত বিষয়ে যান)