python machine learning

4U Mix

Bevat advertensies

Meer oor hierdie program

Maak gereed om in die wêreld van masjienleer (ML) te duik deur Python te gebruik! Hierdie kursus is vir jou of jy jou Data Science-loopbaan wil bevorder of wil begin in Masjienleer en Deep Learning.

in 'n python-masjienleer-app sal ons Scikit-leer in python bespreek. Voordat ons oor Scikit-leer praat, moet 'n mens die konsep van masjienleer verstaan ​​en moet weet hoe om Python vir Data Science te gebruik. Met masjienleer hoef jy nie jou insigte handmatig te versamel nie. Jy het net 'n algoritme nodig en die masjien sal die res vir jou doen! Is dit nie opwindend nie? Scikit-leer is een van die aantrekkingskragte waar ons masjienleer met Python kan implementeer. Dit is 'n gratis masjienleerbiblioteek wat eenvoudige en doeltreffende gereedskap vir data-analise en mynboudoeleindes bevat. Ek sal jou deur die volgende onderwerpe neem:

● Wat is masjienleer?
● Wat is Kunsmatige Intelligensie?
● luislangmasjienleer
● KI en Python: Hoekom?

Leer Python-datawetenskap
Data is die nuwe olie. Hierdie stelling wys hoe elke moderne IT-stelsel funksioneer deur data vas te lê, te berg en te ontleed om aan verskeie behoeftes te voldoen. Of dit nou 'n besigheidsbesluit neem, die weer voorspel, proteïenstrukture in biologie bestudeer, of 'n bemarkingsveldtog ontwerp. Al hierdie scenario's behels 'n multidissiplinêre benadering tot die gebruik van wiskundige modelle, statistieke, grafieke, databasisse en natuurlik die besigheids- of wetenskaplike redenasie agter data-analise.

Leer Numpy
NumPy, wat vir Numerical Python staan, is 'n biblioteek wat bestaan ​​uit multidimensionele skikkingsvoorwerpe en 'n stel roetines om daardie skikkings te manipuleer. Met NumPy kan beide rekenkundige en logiese bewerkings op skikkings uitgevoer word. Hierdie handleiding verduidelik die basiese beginsels van NumPy, soos die struktuur en omgewing daarvan. Dit bespreek ook funksies van verskillende skikkings, tipes indeksering, ens. 'n Inleiding tot Matplotlib word ook verskaf. Dit alles word verduidelik met behulp van voorbeelde vir 'n beter begrip.

Masjienleer laat die rekenaar leer deur data en statistiek te bestudeer. Masjienleer is 'n stap in die rigting van kunsmatige intelligensie (KI). Masjienleer is 'n program wat data ontleed en leer om die uitkoms te voorspel.

Masjienleergids vir beginners
Masjienleer is basies die veld van rekenaarwetenskap met behulp waarvan rekenaarstelsels betekenis aan data kan gee op dieselfde manier as wat mense dit doen. In eenvoudige woorde, ML is 'n soort kunsmatige intelligensie wat patrone uit rou data onttrek met behulp van 'n algoritme of metode.

Jy het dalk hierdie woorde saam gehoor: KI, Masjienleer en luislangmasjienleer. Die rede hiervoor is dat Python een van die mees geskikte tale vir AI en ML is. Python is een van die eenvoudigste programmeertale en AI en ML is die mees komplekse tegnologieë. Hierdie teenoorgestelde kombinasie maak dat hulle saam is.

Leer kunsmatige intelligensie gratis in python-masjienleer-app
Kunsmatige intelligensie is die intelligensie wat deur masjiene getoon word, in teenstelling met die intelligensie wat deur mense getoon word.
Hierdie toepassing dek die basiese konsepte van verskeie velde van kunsmatige intelligensie soos kunsmatige neurale netwerke, natuurlike taalverwerking, masjienleer, diep leer, genetiese algoritmes, ens., en implementeer dit in Python.
Met al die baie konsepte wat jy sal leer, sal 'n groot klem op praktiese leer geplaas word. Jy sal met Python-biblioteke soos SciPy en scikit-leer werk en jou kennis deur laboratoriums toepas. In die finale projek sal jy jou vaardighede demonstreer deur verskeie Masjienleermodelle te bou, te evalueer en te vergelyk deur verskillende algoritmes te gebruik.