7-mavzu: Mashinali o’qitishda instrumental vositalardan foydalanish. Mathlab/python muhiti bilan ishlash

Гибкость

• Mashinani o'rganishdagi Pythonning keyingi afzalligi uning moslashuvchanligi: masalan, ishlab chiquvchi ob'ektga yo'naltirilgan yondashuv va skriptlar o'rtasida tanlovga ega. Python turli xil ma'lumotlarni birlashtirishga yordam beradi. Bundan tashqari, Python, IDE bilan kodning ko'p qismini yozadigan ishlab chiquvchilar uchun juda mos keladi.
• Следующее преимущество Python в машинном обучении состоит в его гибкости: например, у разработчика есть выбор между объектно-ориентированным подходом и скриптами. Python помогает объединять различные типы данных. Более того, Python особенно удобен для тех разработчиков, которые большую часть кода пишут с помощью IDE.

Mashhurlik

• Yuqorida aytib o'tilganidek, Python sintaksisning oddiy va tushunarli tuzilishi tufayli mashhurlikka erishdi. Shuning uchun bozorda kompyuterni o'rganish bilan bog'liq loyihalar ustida ishlashga tayyor bo'lgan ko'plab Python ishlab chiquvchilari mavjud.
• Как уже отметили, Python набрал популярность благодаря простой и понятной структуре синтаксиса. Именно поэтому на рынке много Python-разработчиков, которые готовы работать над проектами, связанными с машинным обучением.

Xulosa

• Yuqorida sanab o'tilgan omillar Python nima uchun mashinani o'rganish sohasida juda faol foydalanilganligini tushuntiradi. Uning soddaligi murakkab kompyuterni o'rganish algoritmlari ustida ishlashga yordam beradi.
• Заключение
• Перечисленные выше факторы объясняют, почему Python так активно используется в сфере машинного обучения. Его простота помогает работать над сложными алгоритмами машинного обучения.

f-string

• f-string
• Ikki (va undan ko'p) matn ko'rinishidagi o'zgaruvchilarni birlashtirish uchun f-string usulidan f"{matn1} {matn2}" ham foydalansak bo'ladi:
• ism = "James"
• familiya = 'Bond'
• print(f"Salom, mening ismim {familiya}. {ism} {familiya}!")
• Natija: Salom, mening ismim Bond. James Bond!