python machine learning

4U Mix

May mga ad

Tungkol sa app na ito

Humanda sa pagsisid sa mundo ng Machine Learning (ML) sa pamamagitan ng paggamit ng Python! Ang kursong ito ay para sa iyo kung gusto mong isulong ang iyong karera sa Data Science o magsimula sa Machine Learning at Deep Learning.

sa isang python machine learning app, tatalakayin natin ang Scikit learn sa python. Bago pag-usapan ang tungkol sa pag-aaral ng Scikit, dapat maunawaan ng isa ang konsepto ng machine learning at dapat malaman kung paano gamitin ang Python para sa Data Science. Sa machine learning, hindi mo kailangang manual na kolektahin ang iyong mga insight. Kailangan mo lang ng algorithm at gagawin ng makina ang natitira para sa iyo! Hindi ba ito kapana-panabik? Ang Scikit learn ay isa sa mga atraksyon kung saan maaari nating ipatupad ang machine learning gamit ang Python. Ito ay isang libreng library ng machine learning na naglalaman ng mga simple at mahusay na tool para sa pagsusuri ng data at mga layunin ng pagmimina. Dadalhin kita sa mga sumusunod na paksa:

● Ano ang Machine Learning?
● Ano ang Artipisyal na Katalinuhan?
● machine learning ng python
● AI at Python: Bakit?

Matuto ng Python data science
Ang data ay ang bagong langis. Ipinapakita ng pahayag na ito kung paano gumagana ang bawat modernong IT system sa pamamagitan ng pagkuha, pag-iimbak, at pagsusuri ng data upang matugunan ang iba't ibang pangangailangan. Maging ito man ay paggawa ng desisyon sa negosyo, pagtataya ng lagay ng panahon, pag-aaral ng mga istruktura ng protina sa biology, o pagdidisenyo ng isang kampanya sa marketing. Ang lahat ng mga sitwasyong ito ay nagsasangkot ng isang multidisciplinary na diskarte sa paggamit ng mga mathematical na modelo, istatistika, graph, database at siyempre ang negosyo o siyentipikong pangangatwiran sa likod ng pagsusuri ng data.

Alamin ang Numpy
Ang NumPy, na kumakatawan sa Numerical Python, ay isang library na binubuo ng mga multidimensional array object at isang set ng mga routine para sa pagmamanipula ng mga arrays na iyon. Sa NumPy, ang parehong aritmetika at lohikal na mga operasyon ay maaaring isagawa sa mga array. Ipinapaliwanag ng tutorial na ito ang mga pangunahing kaalaman ng NumPy tulad ng istraktura at kapaligiran nito. Tinatalakay din nito ang mga function ng iba't ibang array, mga uri ng pag-index, atbp. Nagbibigay din ng panimula sa Matplotlib. Ang lahat ng ito ay ipinaliwanag sa tulong ng mga halimbawa para sa isang mas mahusay na pag-unawa.

Ginagawa ng Machine Learning ang computer na matuto mula sa pag-aaral ng data at istatistika. Ang Machine Learning ay isang hakbang patungo sa direksyon ng artificial intelligence (AI). Ang Machine Learning ay isang programa na nagsusuri ng data at natutong hulaan ang resulta.

Gabay sa machine learning para sa mga nagsisimula
Ang machine learning ay karaniwang ang larangan ng computer science sa tulong kung saan ang mga computer system ay maaaring magbigay ng kahulugan sa data sa parehong paraan na ginagawa ng mga tao. Sa simpleng salita, ang ML ay isang uri ng artificial intelligence na kumukuha ng mga pattern mula sa raw data gamit ang isang algorithm o pamamaraan.

Maaaring narinig mo na ang mga salitang ito nang magkasama: AI, Machine Learning, at python machine learning . Ang dahilan sa likod nito ay ang Python ay isa sa mga pinaka-angkop na wika para sa AI at ML. Ang Python ay isa sa pinakasimpleng programming language at ang AI at ML ang pinaka kumplikadong teknolohiya. Ang kabaligtaran na kumbinasyong ito ay ginagawa silang magkasama.

Matuto ng artificial intelligence nang libre sa python machine learning app
Ang artificial intelligence ay ang katalinuhan na ipinapakita ng mga makina, kumpara sa katalinuhan na ipinapakita ng mga tao.
Sinasaklaw ng application na ito ang mga pangunahing konsepto ng iba't ibang larangan ng artificial intelligence tulad ng mga artipisyal na neural network, pagproseso ng natural na wika, machine learning, malalim na pag-aaral, genetic algorithm, atbp., at ipinapatupad ang mga ito sa Python.
Sa lahat ng maraming konseptong matututunan mo, malaking diin ang ilalagay sa hands-on na pag-aaral. Makikipagtulungan ka sa mga aklatan ng Python tulad ng SciPy at scikit-learn at ilalapat ang iyong kaalaman sa pamamagitan ng mga lab. Sa huling proyekto, ipapakita mo ang iyong mga kasanayan sa pamamagitan ng pagbuo, pagsusuri at paghahambing ng ilang modelo ng Machine Learning gamit ang iba't ibang algorithm.