python machine learning

4U Mix

Утрымлівае аб’явы

Пра гэту праграму

Будзьце гатовыя акунуцца ў свет машыннага навучання (ML) з дапамогай Python! Гэты курс для вас, незалежна ад таго, хочаце вы прасунуць сваю кар'еру ў галіне навукі аб дадзеных або пачаць працу ў галіне машыннага і глыбокага навучання.

у праграме машыннага навучання Python мы будзем абмяркоўваць навучанне Scikit на Python. Перш чым казаць пра навучанне Scikit, трэба зразумець канцэпцыю машыннага навучання і ведаць, як выкарыстоўваць Python для Data Science. З дапамогай машыннага навучання вам не трэба збіраць інфармацыю ўручную. Вам проста патрэбны алгарытм, і машына зробіць усё астатняе за вас! Хіба гэта не захапляльна? Scikit learn - гэта адна з цікавостак, дзе мы можам рэалізаваць машыннае навучанне з дапамогай Python. Гэта бясплатная бібліятэка машыннага навучання, якая змяшчае простыя і эфектыўныя інструменты для аналізу даных і здабычы дадзеных. Я правяду вас па наступных тэмах:

● Што такое машыннае навучанне?
● Што такое штучны інтэлект?
● машыннае навучанне Python
● ШІ і Python: чаму?

Вывучыце навуку аб дадзеных Python
Data - гэта новая нафта. Гэта заява паказвае, як кожная сучасная ІТ-сістэма працуе, збіраючы, захоўваючы і аналізуючы даныя для задавальнення розных патрэб. Няхай гэта будзе прыняцце бізнес-рашэння, прагноз надвор'я, вывучэнне бялковых структур у біялогіі або распрацоўка маркетынгавай кампаніі. Усе гэтыя сцэнары прадугледжваюць міждысцыплінарны падыход да выкарыстання матэматычных мадэляў, статыстыкі, графікаў, баз даных і, вядома, дзелавой або навуковай аргументацыі, якая стаіць за аналізам даных.

Вывучыце Numpy
NumPy, што расшыфроўваецца як лікавы Python, - гэта бібліятэка, якая складаецца з аб'ектаў шматмернага масіва і набору працэдур для маніпулявання гэтымі масівамі. З дапамогай NumPy над масівамі можна выконваць як арыфметычныя, так і лагічныя аперацыі. Гэты падручнік тлумачыць асновы NumPy, такія як яго структура і асяроддзе. Тут таксама абмяркоўваюцца функцыі розных масіваў, тыпы індэксацыі і г.д. Таксама даецца ўвядзенне ў Matplotlib. Усё гэта тлумачыцца з дапамогай прыкладаў для лепшага разумення.

Машыннае навучанне прымушае кампутар вучыцца на аснове вывучэння дадзеных і статыстыкі. Машыннае навучанне - гэта крок у напрамку штучнага інтэлекту (AI). Машыннае навучанне - гэта праграма, якая аналізуе даныя і вучыцца прадказваць вынік.

Падручнік па машыннаму навучанню для пачаткоўцаў
Машыннае навучанне - гэта ў асноўным вобласць інфарматыкі, з дапамогай якой камп'ютэрныя сістэмы могуць надаваць сэнс дадзеных такім жа чынам, як гэта робяць людзі. Простымі словамі, ML - гэта свайго роду штучны інтэлект, які здабывае шаблоны з неапрацаваных даных з дапамогай алгарытму або метаду.

Магчыма, вы чулі гэтыя словы разам: штучны інтэлект, машыннае навучанне і машыннае навучанне на пітоне. Прычына гэтага ў тым, што Python з'яўляецца адной з найбольш прыдатных моў для AI і ML. Python - адна з самых простых моў праграмавання, а AI і ML - самыя складаныя тэхналогіі. Гэта супрацьлеглае спалучэнне прымушае іх быць разам.

Бясплатна вывучайце штучны інтэлект у праграме машыннага навучання Python
Штучны інтэлект - гэта інтэлект, які праяўляюць машыны, у адрозненне ад інтэлекту, які праяўляюць людзі.
Гэта дадатак ахоплівае асноўныя канцэпцыі розных абласцей штучнага інтэлекту, такіх як штучныя нейронавыя сеткі, апрацоўка натуральнай мовы, машыннае навучанне, глыбокае навучанне, генетычныя алгарытмы і г.д., і рэалізуе іх на Python.
З вялікай колькасцю паняццяў, якія вы даведаецеся, вялікі акцэнт будзе зроблены на практычным навучанні. Вы будзеце працаваць з бібліятэкамі Python, такімі як SciPy і scikit-learn, і прымяняць свае веды ў лабараторыях. У канчатковым праекце вы прадэманструеце свае навыкі, пабудаваўшы, ацаніўшы і параўноўваючы некалькі мадэляў машыннага навучання з выкарыстаннем розных алгарытмаў.