python machine learning

4U Mix

Съдържа реклами

Всичко за това приложение

Пригответе се да се потопите в света на машинното обучение (ML), като използвате Python! Този курс е за вас, независимо дали искате да напреднете в кариерата си в науката за данни или да започнете с машинно обучение и дълбоко обучение.

в приложение за машинно обучение на Python, ние ще обсъждаме обучението на Scikit в Python. Преди да говорим за Scikit learn, човек трябва да разбере концепцията за машинно обучение и трябва да знае как да използва Python за Data Science. С машинното обучение не е нужно да събирате своите прозрения ръчно. Нуждаете се само от алгоритъм и машината ще свърши останалото вместо вас! Не е ли вълнуващо? Scikit learn е една от атракциите, където можем да внедрим машинно обучение с помощта на Python. Това е безплатна библиотека за машинно обучение, която съдържа прости и ефективни инструменти за анализ на данни и копаене. Ще ви преведа през следните теми:

● Какво е машинно обучение?
● Какво е изкуствен интелект?
● машинно обучение на python
● AI и Python: защо?

Научете Python data science
Data е новото масло. Това твърдение показва как всяка съвременна ИТ система работи, като улавя, съхранява и анализира данни, за да отговори на различни нужди. Независимо дали става дума за вземане на бизнес решение, прогнозиране на времето, изучаване на протеинови структури в биологията или проектиране на маркетингова кампания. Всички тези сценарии включват мултидисциплинарен подход към използването на математически модели, статистика, графики, бази данни и разбира се бизнес или научна обосновка зад анализа на данни.

Научете Numpy
NumPy, което означава Numerical Python, е библиотека, която се състои от обекти с многомерен масив и набор от процедури за манипулиране на тези масиви. С NumPy могат да се извършват както аритметични, така и логически операции върху масиви. Този урок обяснява основите на NumPy, като неговата структура и среда. Той също така обсъжда функциите на различни масиви, видовете индексиране и т.н. Предоставено е и въведение в Matplotlib. Всичко това е обяснено с помощта на примери за по-добро разбиране.

Машинното обучение кара компютъра да се учи от изучаване на данни и статистики. Машинното обучение е стъпка в посоката на изкуствения интелект (AI). Машинното обучение е програма, която анализира данни и се научава да прогнозира резултата.

Ръководство за машинно обучение за начинаещи
Машинното обучение е основно областта на компютърните науки, с помощта на която компютърните системи могат да осигурят значение на данните по същия начин, както го правят хората. С прости думи, ML е вид изкуствен интелект, който извлича модели от необработени данни с помощта на алгоритъм или метод.

Може да сте чували тези думи заедно: AI, машинно обучение и машинно обучение на python. Причината за това е, че Python е един от най-подходящите езици за AI и ML. Python е един от най-простите езици за програмиране, а AI и ML са най-сложните технологии. Тази противоположна комбинация ги кара да бъдат заедно.

Научете изкуствения интелект безплатно в приложението за машинно обучение на python
Изкуственият интелект е интелектът, показан от машините, за разлика от интелекта, показан от хората.
Това приложение обхваща основните концепции на различни области на изкуствения интелект като изкуствени невронни мрежи, обработка на естествен език, машинно обучение, задълбочено обучение, генетични алгоритми и др., и ги внедрява в Python.
С многото концепции, които ще научите, голям акцент ще бъде поставен върху практическото обучение. Ще работите с библиотеки на Python като SciPy и scikit-learn и ще прилагате знанията си чрез лаборатории. Във финалния проект ще демонстрирате уменията си, като изграждате, оценявате и сравнявате няколко модела на машинно обучение, използвайки различни алгоритми.