python machine learning

4U Mix

Περιέχει διαφημίσεις

Περιγραφή εφαρμογής

Ετοιμαστείτε να βουτήξετε στον κόσμο της Μηχανικής Μάθησης (ML) χρησιμοποιώντας την Python! Αυτό το μάθημα είναι για εσάς είτε θέλετε να προωθήσετε την καριέρα σας στην Επιστήμη Δεδομένων είτε να ξεκινήσετε στη Μηχανική Μάθηση και τη Βαθιά Μάθηση.

σε μια εφαρμογή μηχανικής εκμάθησης python, θα συζητήσουμε το Scikit Learn in python. Πριν μιλήσουμε για το Scikit Learn, πρέπει να κατανοήσουμε την έννοια της μηχανικής μάθησης και πρέπει να γνωρίζουμε πώς να χρησιμοποιούμε την Python για την Επιστήμη Δεδομένων. Με τη μηχανική μάθηση, δεν χρειάζεται να συγκεντρώσετε τις πληροφορίες σας με μη αυτόματο τρόπο. Χρειάζεστε απλώς έναν αλγόριθμο και το μηχάνημα θα κάνει τα υπόλοιπα για εσάς! Δεν είναι συναρπαστικό αυτό; Το Scikit Learn είναι ένα από τα αξιοθέατα όπου μπορούμε να εφαρμόσουμε μηχανική μάθηση χρησιμοποιώντας Python. Είναι μια δωρεάν βιβλιοθήκη μηχανικής εκμάθησης που περιέχει απλά και αποτελεσματικά εργαλεία για σκοπούς ανάλυσης δεδομένων και εξόρυξης. Θα σας μεταφέρω στα ακόλουθα θέματα:

● Τι είναι η Μηχανική Μάθηση;
● Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη;
● μηχανική εκμάθηση python
● AI και Python: Γιατί;

Μάθετε την επιστήμη δεδομένων Python
Τα δεδομένα είναι το νέο λάδι. Αυτή η δήλωση δείχνει πώς λειτουργεί κάθε σύγχρονο σύστημα πληροφορικής συλλέγοντας, αποθηκεύοντας και αναλύοντας δεδομένα για την κάλυψη διαφόρων αναγκών. Είτε πρόκειται για τη λήψη μιας επιχειρηματικής απόφασης, την πρόβλεψη του καιρού, τη μελέτη πρωτεϊνικών δομών στη βιολογία ή τον σχεδιασμό μιας εκστρατείας μάρκετινγκ. Όλα αυτά τα σενάρια περιλαμβάνουν μια διεπιστημονική προσέγγιση στη χρήση μαθηματικών μοντέλων, στατιστικών στοιχείων, γραφημάτων, βάσεων δεδομένων και φυσικά του επιχειρηματικού ή επιστημονικού συλλογισμού πίσω από την ανάλυση δεδομένων.

Μάθετε Numpy
Το NumPy, το οποίο σημαίνει Numerical Python, είναι μια βιβλιοθήκη που αποτελείται από πολυδιάστατα αντικείμενα πίνακα και ένα σύνολο από ρουτίνες για το χειρισμό αυτών των πινάκων. Με το NumPy, τόσο αριθμητικές όσο και λογικές πράξεις μπορούν να εκτελεστούν σε πίνακες. Αυτό το σεμινάριο εξηγεί τα βασικά του NumPy, όπως τη δομή και το περιβάλλον του. Εξετάζει επίσης λειτουργίες διαφορετικών πινάκων, τύπους ευρετηρίασης, κ.λπ. Παρέχεται επίσης μια εισαγωγή στο Matplotlib. Όλα αυτά εξηγούνται με τη βοήθεια παραδειγμάτων για καλύτερη κατανόηση.

Η Μηχανική Μάθηση κάνει τον υπολογιστή να μαθαίνει από τη μελέτη δεδομένων και στατιστικών. Η Μηχανική Μάθηση είναι ένα βήμα προς την κατεύθυνση της τεχνητής νοημοσύνης (AI). Το Machine Learning είναι ένα πρόγραμμα που αναλύει δεδομένα και μαθαίνει να προβλέπει το αποτέλεσμα.

Οδηγός μηχανικής εκμάθησης για αρχάριους
Η μηχανική μάθηση είναι βασικά το πεδίο της επιστήμης των υπολογιστών με τη βοήθεια του οποίου τα συστήματα υπολογιστών μπορούν να δώσουν νόημα στα δεδομένα με τον ίδιο τρόπο που κάνουν οι άνθρωποι. Με απλά λόγια, η ML είναι ένα είδος τεχνητής νοημοσύνης που εξάγει μοτίβα από ακατέργαστα δεδομένα χρησιμοποιώντας έναν αλγόριθμο ή μια μέθοδο.

Μπορεί να έχετε ακούσει αυτές τις λέξεις μαζί: AI, Machine Learning και python machine learning . Ο λόγος πίσω από αυτό είναι ότι η Python είναι μια από τις πιο κατάλληλες γλώσσες για AI και ML. Η Python είναι μια από τις απλούστερες γλώσσες προγραμματισμού και η AI και η ML είναι οι πιο πολύπλοκες τεχνολογίες. Αυτός ο αντίθετος συνδυασμός τους κάνει να είναι μαζί.

Μάθετε τεχνητή νοημοσύνη δωρεάν στην εφαρμογή μηχανικής εκμάθησης python
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι η νοημοσύνη που δείχνουν οι μηχανές, σε αντίθεση με τη νοημοσύνη που δείχνουν οι άνθρωποι.
Αυτή η εφαρμογή καλύπτει τις βασικές έννοιες διαφόρων πεδίων τεχνητής νοημοσύνης όπως τεχνητά νευρωνικά δίκτυα, επεξεργασία φυσικής γλώσσας, μηχανική μάθηση, βαθιά μάθηση, γενετικοί αλγόριθμοι κ.λπ., και τις υλοποιεί στην Python.
Με όλες τις πολλές έννοιες που θα μάθετε, θα δοθεί μεγάλη έμφαση στην πρακτική μάθηση. Θα εργαστείτε με βιβλιοθήκες Python όπως το SciPy και το scikit-learn και θα εφαρμόσετε τις γνώσεις σας μέσω εργαστηρίων. Στο τελικό έργο θα επιδείξετε τις δεξιότητές σας χτίζοντας, αξιολογώντας και συγκρίνοντας πολλά μοντέλα Μηχανικής Μάθησης χρησιμοποιώντας διαφορετικούς αλγόριθμους.