python machine learning

4U Mix

შეიცავს რეკლამას

ამ აპის შესახებ

მოემზადეთ მანქანური სწავლების სამყაროში ჩასასვლელად პითონის გამოყენებით! ეს კურსი თქვენთვისაა, გსურთ თუ არა თქვენი მონაცემთა მეცნიერების კარიერა წინ წაიწიოთ, თუ დაიწყოთ მანქანათმცოდნეობის და ღრმა სწავლების მიმართულებით.

პითონის მანქანათმცოდნეობის აპლიკაციაში განვიხილავთ Scikit Learn-ს პითონში. სანამ Scikit Learn-ზე ვისაუბრებთ, უნდა გესმოდეთ მანქანური სწავლის კონცეფცია და უნდა იცოდეთ როგორ გამოიყენოთ Python მონაცემთა მეცნიერებისთვის. მანქანური სწავლით, თქვენ არ გჭირდებათ თქვენი შეხედულებების ხელით შეგროვება. თქვენ უბრალოდ გჭირდებათ ალგორითმი და დანარჩენს მანქანა გააკეთებს თქვენთვის! არ არის ეს ამაღელვებელი? Scikit Learn არის ერთ-ერთი მიმზიდველობა, სადაც ჩვენ შეგვიძლია განვახორციელოთ მანქანური სწავლება პითონის გამოყენებით. ეს არის მანქანათმცოდნეობის უფასო ბიბლიოთეკა, რომელიც შეიცავს მარტივ და ეფექტურ ინსტრუმენტებს მონაცემთა ანალიზისა და მაინინგის მიზნებისთვის. მე გაგაცნობთ შემდეგ თემებს:

● რა არის მანქანათმცოდნეობა?
● რა არის ხელოვნური ინტელექტი?
● პითონის მანქანათმცოდნეობა
● AI და Python: რატომ?

ისწავლეთ პითონის მონაცემთა მეცნიერება
დათა ახალი ზეთია. ეს განცხადება გვიჩვენებს, თუ როგორ მუშაობს ყველა თანამედროვე IT სისტემა მონაცემთა აღებით, შენახვით და ანალიზით სხვადასხვა საჭიროებების დასაკმაყოფილებლად. იქნება ეს ბიზნეს გადაწყვეტილების მიღება, ამინდის პროგნოზირება, ბიოლოგიაში ცილის სტრუქტურების შესწავლა თუ მარკეტინგული კამპანიის შემუშავება. ყველა ეს სცენარი მოიცავს მულტიდისციპლინურ მიდგომას მათემატიკური მოდელების, სტატისტიკის, გრაფიკების, მონაცემთა ბაზების და, რა თქმა უნდა, საქმიანი ან სამეცნიერო მსჯელობის გამოყენებას მონაცემთა ანალიზის უკან.

ისწავლეთ Numpy
NumPy, რომელიც ნიშნავს რიცხვით პითონს, არის ბიბლიოთეკა, რომელიც შედგება მრავალგანზომილებიანი მასივის ობიექტებისა და ამ მასივების მანიპულირების რუტინებისგან. NumPy-ით, შესაძლებელია როგორც არითმეტიკული, ასევე ლოგიკური მოქმედებების შესრულება მასივებზე. ეს სახელმძღვანელო განმარტავს NumPy-ის საფუძვლებს, როგორიცაა მისი სტრუქტურა და გარემო. იგი ასევე განიხილავს სხვადასხვა მასივების ფუნქციებს, ინდექსირების ტიპებს და ა.შ. ასევე მოცემულია Matplotlib-ის შესავალი. ეს ყველაფერი ახსნილია მაგალითების დახმარებით უკეთესი გაგებისთვის.

Machine Learning აიძულებს კომპიუტერს ისწავლოს მონაცემებისა და სტატისტიკის შესწავლით. მანქანათმცოდნეობა არის ნაბიჯი ხელოვნური ინტელექტის (AI) მიმართულებით. მანქანათმცოდნეობა არის პროგრამა, რომელიც აანალიზებს მონაცემებს და სწავლობს შედეგის პროგნოზირებას.

მანქანათმცოდნეობის სახელმძღვანელო დამწყებთათვის
მანქანათმცოდნეობა, ძირითადად, კომპიუტერული მეცნიერების სფეროა, რომლის დახმარებით კომპიუტერულ სისტემებს შეუძლიათ მონაცემების მნიშვნელობა ისე მიაწოდონ, როგორც ამას ადამიანები აკეთებენ. მარტივი სიტყვებით, ML არის ერთგვარი ხელოვნური ინტელექტი, რომელიც ამოიღებს შაბლონებს ნედლი მონაცემებიდან ალგორითმის ან მეთოდის გამოყენებით.

თქვენ შესაძლოა გსმენიათ ეს სიტყვები ერთად: AI, Machine Learning და python Machine Learning. ამის მიზეზი ის არის, რომ Python არის ერთ-ერთი ყველაზე შესაფერისი ენა AI და ML-სთვის. პითონი ერთ-ერთი უმარტივესი პროგრამირების ენაა და AI და ML ყველაზე რთული ტექნოლოგიებია. ეს საპირისპირო კომბინაცია აიძულებს მათ ერთად იყვნენ.

ისწავლეთ ხელოვნური ინტელექტი უფასოდ პითონის მანქანათმცოდნეობის აპლიკაციაში
ხელოვნური ინტელექტი არის მანქანების მიერ ნაჩვენები ინტელექტი, განსხვავებით ადამიანების მიერ ნაჩვენები ინტელექტისგან.
ეს აპლიკაცია მოიცავს ხელოვნური ინტელექტის სხვადასხვა სფეროს ძირითად კონცეფციებს, როგორიცაა ხელოვნური ნერვული ქსელები, ბუნებრივი ენის დამუშავება, მანქანათმცოდნეობა, ღრმა სწავლა, გენეტიკური ალგორითმები და ა.შ. და ახორციელებს მათ პითონში.
ყველა იმ მრავალ კონცეფციასთან ერთად, რომელსაც თქვენ ისწავლით, დიდი აქცენტი გაკეთდება პრაქტიკულ სწავლაზე. თქვენ იმუშავებთ Python ბიბლიოთეკებთან, როგორიცაა SciPy და scikit-learn და გამოიყენებთ თქვენს ცოდნას ლაბორატორიების მეშვეობით. საბოლოო პროექტში თქვენ წარმოაჩენთ თქვენს უნარებს მანქანური სწავლების რამდენიმე მოდელის აგებით, შეფასებით და შედარებით სხვადასხვა ალგორითმების გამოყენებით.