In den letzten Jahren hat sich Python als eine der beliebtesten Programmiersprachen für Machine Learning etabliert. Im Jahr 2022 hat sich dieser Trend weiter fortgesetzt und Python ist zu einer wichtigen Plattform für die Entwicklung von Machine Learning-Modellen und -Anwendungen geworden. Sehen wir uns gemeinsam ein paar Themen an, die 2022 wichtig waren.
Eines der wichtigsten Entwicklungen im Bereich des Machine Learning in diesem Jahr war die Veröffentlichung von TensorFlow 2.0, einem leistungsstarken Open-Source-Framework für die Entwicklung von neuronalen Netzen. Dieses Update bietet viele neue Funktionen und Verbesserungen, die es Entwicklern ermöglichen, leistungsfähigere und benutzerfreundlichere Modelle zu erstellen.
Ein weiterer wichtiger Fortschritt im Bereich des Machine Learning im Jahr 2022 war die Zunahme der Verwendung von Transfer-Learning-Techniken. Diese Techniken ermöglichen es Entwicklern, vorhandene Machine Learning-Modelle zu nutzen und anzupassen, um neue Anwendungen zu erstellen, anstatt von Grund auf neu zu entwickeln. Dies hat die Entwicklung von Machine Learning-Anwendungen beschleunigt und die Genauigkeit und Leistung von Modellen verbessert.
Was ist neu an Python 3.9?
Ein weiteres wichtiges Ereignis im Jahr 2022 war die Veröffentlichung von Python 3.9. Dieses Update enthielt viele neue Funktionen und Verbesserungen, die die Leistung und Effizienz von Python verbessert haben. Einige der wichtigsten neuen Funktionen von Python 3.9 sind:
- Unterstützung für asyncio-Funktionen, die es Entwicklern ermöglichen, asynchrone Code-Blöcke zu definieren und auszuführen, um die Leistung von Python-Anwendungen zu verbessern.
- Verbesserte Typisierung, die es Entwicklern ermöglicht, die Typen von Variablen und Funktionen explizit anzugeben, um die Genauigkeit und Sicherheit von Code zu verbessern.
- Unterstützung für native-Modulimporte, die es Entwicklern ermöglichen, Python-Modul-Importe wesentlich schneller auszuführen, indem sie die Import-Zeiten um bis zu 40% reduzieren.
Insgesamt bietet Python 3.9 viele neue Funktionen und Verbesserungen, die die Leistung und Effizienz von Python verbessern und Entwicklern mehr Möglichkeiten und Flexibilität bei der Entwicklung von Anwendungen bieten.
Was ist das Besondere an TensorFlow 2.0?
TensorFlow 2.0 ist ein leistungsstarkes Open-Source-Framework für die Entwicklung von neuronalen Netzen. Eines der besonderen Merkmale von TensorFlow 2.0 ist seine Fokussierung auf Benutzerfreundlichkeit und Einfachheit. Dies wird erreicht durch die Verwendung von Keras, einer hochabstrahierten API, die es Entwicklern ermöglicht, schnell und einfach neuronale Netze zu erstellen und zu trainieren.
Ein weiteres besonderes Merkmal von TensorFlow 2.0 ist seine Unterstützung für Eager Execution, eine Möglichkeit, Code auszuführen, ohne ihn zuerst in einem Graph kompilieren zu müssen. Dies erleichtert die Prototyping-Phase und ermöglicht es Entwicklern, schnell und einfach Änderungen an ihrem Code vorzunehmen und die Ergebnisse zu sehen.
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