python machine learning

4U Mix

Կա գովազդ

Հավելվածի մասին

Պատրաստվեք սուզվելու մեքենայական ուսուցման աշխարհ (ML)՝ օգտագործելով Python-ը: Այս դասընթացը ձեզ համար է՝ անկախ նրանից՝ ցանկանում եք առաջ մղել տվյալների գիտության ձեր կարիերան, թե սկսել մեքենայական ուսուցում և խորը ուսուցում:

python մեքենայական ուսուցման հավելվածում մենք կքննարկենք Scikit Learn-ը python-ում: Նախքան Scikit Learn-ի մասին խոսելը, պետք է հասկանալ մեքենայական ուսուցման հայեցակարգը և պետք է իմանալ, թե ինչպես օգտագործել Python-ը տվյալների գիտության համար: Մեքենայի ուսուցման միջոցով դուք պետք չէ ձեռքով հավաքել ձեր պատկերացումները: Ձեզ պարզապես անհրաժեշտ է ալգորիթմ, և մեքենան կանի մնացածը ձեզ համար: Սա հուզիչ չէ՞: Scikit Learn-ը գրավչություններից մեկն է, որտեղ մենք կարող ենք իրականացնել մեքենայական ուսուցում Python-ի միջոցով: Դա անվճար մեքենայական ուսուցման գրադարան է, որը պարունակում է պարզ և արդյունավետ գործիքներ տվյալների վերլուծության և հանքարդյունաբերության նպատակների համար: Ես ձեզ կտանեմ հետևյալ թեմաներով.

● Ի՞նչ է մեքենայական ուսուցումը:
● Ի՞նչ է արհեստական ​​ինտելեկտը:
● python մեքենայական ուսուցում
● AI և Python. ինչո՞ւ:

Սովորեք Python տվյալների գիտություն
Տվյալները նոր յուղ է։ Այս հայտարարությունը ցույց է տալիս, թե ինչպես է գործում յուրաքանչյուր ժամանակակից ՏՏ համակարգ՝ հավաքելով, պահպանելով և վերլուծելով տվյալներ՝ տարբեր կարիքները բավարարելու համար: Անկախ նրանից, թե դա բիզնես որոշում կայացնելը, եղանակի կանխատեսումը, կենսաբանության մեջ սպիտակուցային կառուցվածքների ուսումնասիրությունը կամ մարքեթինգային արշավի նախագծումը: Այս բոլոր սցենարները ներառում են բազմամասնագիտական ​​մոտեցում մաթեմատիկական մոդելների, վիճակագրության, գրաֆիկների, տվյալների բազաների և, իհարկե, տվյալների վերլուծության հիմքում ընկած բիզնես կամ գիտական ​​հիմնավորման օգտագործմանը:

Սովորեք Numpy-ին
NumPy-ը, որը նշանակում է Numerical Python, գրադարան է, որը բաղկացած է բազմաչափ զանգվածի օբյեկտներից և այդ զանգվածները մանիպուլյացիայի ենթարկելու ռեժիմների մի շարքից: NumPy-ի միջոցով զանգվածների վրա կարող են կատարվել և՛ թվաբանական, և՛ տրամաբանական գործողություններ: Այս ձեռնարկը բացատրում է NumPy-ի հիմունքները, ինչպիսիք են դրա կառուցվածքը և միջավայրը: Այն նաև քննարկում է տարբեր զանգվածների գործառույթները, ինդեքսավորման տեսակները և այլն: Նաև ներկայացված է Matplotlib-ի ներածություն: Այս ամենը բացատրվում է օրինակների օգնությամբ ավելի լավ հասկանալու համար։

Մեքենայական ուսուցումը ստիպում է համակարգչին սովորել տվյալների և վիճակագրության ուսումնասիրությունից: Մեքենայական ուսուցումը քայլ է դեպի արհեստական ​​բանականություն (AI): Machine Learning-ը ծրագիր է, որը վերլուծում է տվյալները և սովորում կանխատեսել արդյունքը:

Մեքենայի ուսուցման ուղեցույց սկսնակների համար
Մեքենայական ուսուցումը հիմնականում համակարգչային գիտության այն ոլորտն է, որի օգնությամբ համակարգչային համակարգերը կարող են նշանակություն տալ տվյալներին այնպես, ինչպես դա անում են մարդիկ: Պարզ բառերով ասած, ML-ն արհեստական ​​ինտելեկտի մի տեսակ է, որը օրինաչափություններ է հանում չմշակված տվյալներից՝ օգտագործելով ալգորիթմ կամ մեթոդ:

Դուք կարող եք միասին լսել այս բառերը՝ AI, Machine Learning և python Machine Learning: Պատճառն այն է, որ Python-ը AI-ի և ML-ի համար ամենահարմար լեզուներից մեկն է: Python-ը ծրագրավորման ամենապարզ լեզուներից մեկն է, իսկ AI-ն և ML-ն ամենաբարդ տեխնոլոգիաներն են: Այս հակառակ համադրությունը ստիպում է նրանց միասին լինել:

Սովորեք արհեստական ​​ինտելեկտը անվճար python մեքենայական ուսուցման հավելվածում
Արհեստական ​​ինտելեկտը մեքենաների ցուցադրած ինտելեկտն է՝ ի տարբերություն մարդկանց ցուցադրած բանականության:
Այս հավելվածն ընդգրկում է արհեստական ​​ինտելեկտի տարբեր ոլորտների հիմնական հասկացությունները, ինչպիսիք են արհեստական ​​նեյրոնային ցանցերը, բնական լեզվի մշակումը, մեքենայական ուսուցումը, խորը ուսուցումը, գենետիկական ալգորիթմները և այլն, և դրանք իրականացնում է Python-ում:
Բոլոր բազմաթիվ հասկացությունների հետ միասին, որոնք դուք կսովորեք, մեծ ուշադրություն կդարձվի գործնական ուսուցման վրա: Դուք կաշխատեք Python գրադարանների հետ, ինչպիսիք են SciPy-ը և scikit-learn-ը, և ձեր գիտելիքները կկիրառեք լաբորատորիաների միջոցով: Վերջնական նախագծում դուք կցուցադրեք ձեր հմտությունները՝ կառուցելով, գնահատելով և համեմատելով մեքենայական ուսուցման մի քանի մոդելներ՝ օգտագործելով տարբեր ալգորիթմներ: