python machine learning
Sisaldab reklaame
500+
Allalaadimised
Kõik
info
Rakenduse teave
Olge Pythoni abil valmis sukelduma masinõppe (ML) maailma! See kursus on mõeldud teile, kas soovite oma andmeteaduse karjääri edendada või alustada masinõppe ja süvaõppega.
Pythoni masinõpperakenduses arutame Scikiti õppimist pythonis. Enne Scikiti õppimisest rääkimist tuleb mõista masinõppe kontseptsiooni ja teada, kuidas Python for Data Science'i kasutada. Masinõppe abil ei pea te oma teadmisi käsitsi koguma. Teil on vaja lihtsalt algoritmi ja masin teeb ülejäänu teie eest! Kas pole mitte põnev? Scikit learning on üks atraktsioone, kus saame Pythoni abil masinõpet rakendada. See on tasuta masinõppe raamatukogu, mis sisaldab lihtsaid ja tõhusaid tööriistu andmete analüüsimiseks ja kaevandamiseks. Juhendan teid järgmistel teemadel:
● Mis on masinõpe?
● Mis on tehisintellekt?
● pythoni masinõpe
● AI ja Python: miks?
Õppige Pythoni andmeteadust
Andmed on uus õli. See väide näitab, kuidas iga kaasaegne IT-süsteem toimib, kogudes, salvestades ja analüüsides andmeid erinevate vajaduste rahuldamiseks. Olgu selleks äriotsuse tegemine, ilmaennustamine, valgustruktuuride uurimine bioloogias või turunduskampaania kavandamine. Kõik need stsenaariumid hõlmavad multidistsiplinaarset lähenemist matemaatiliste mudelite, statistika, graafikute, andmebaaside ja loomulikult andmete analüüsi taga olevate äriliste või teaduslike põhjenduste kasutamisele.
Õpi Numpy
NumPy, mis tähistab numbrilist Pythonit, on teek, mis koosneb mitmemõõtmelistest massiiviobjektidest ja rutiinide komplektist nende massiividega manipuleerimiseks. NumPy abil saab massiividega sooritada nii aritmeetilisi kui loogilisi toiminguid. See õpetus selgitab NumPy põhitõdesid, nagu selle struktuur ja keskkond. Samuti käsitletakse erinevate massiivide funktsioone, indekseerimise tüüpe jne. Samuti tutvustatakse Matplotlibi. Kõike seda selgitatakse paremaks mõistmiseks näidete abil.
Masinõpe paneb arvuti andmeid ja statistikat uurides õppima. Masinõpe on samm tehisintellekti (AI) suunas. Masinõpe on programm, mis analüüsib andmeid ja õpib tulemusi ennustama.
Masinõppe juhend algajatele
Masinõpe on põhimõtteliselt arvutiteaduse valdkond, mille abil saavad arvutisüsteemid anda andmetele tähenduse samamoodi nagu inimesed. Lihtsamalt öeldes on ML teatud tüüpi tehisintellekt, mis eraldab algandmetest mustreid, kasutades algoritmi või meetodit.
Võib-olla olete neid sõnu koos kuulnud: AI, masinõpe ja pythoni masinõpe . Põhjus on selles, et Python on AI ja ML jaoks üks sobivaimaid keeli. Python on üks lihtsamaid programmeerimiskeeli ning AI ja ML on kõige keerulisemad tehnoloogiad. See vastandlik kombinatsioon paneb nad koos olema.
Õppige tehisintellekti tasuta Pythoni masinõpperakenduses
Tehisintellekt on intelligentsus, mida näitavad masinad, erinevalt inimeste ilmutatavast intelligentsusest.
See rakendus hõlmab tehisintellekti erinevate valdkondade (nt tehisintellekti võrgud, loomuliku keele töötlemine, masinõpe, süvaõpe, geneetilised algoritmid jne) põhikontseptsioone ning rakendab neid Pythonis.
Kõigi paljude õpitavate mõistete puhul pööratakse suurt rõhku praktilisele õppimisele. Töötate Pythoni raamatukogudega nagu SciPy ja scikit-learn ning rakendate oma teadmisi laborite kaudu. Lõputöös demonstreerite oma oskusi, luues, hinnates ja võrreldes erinevaid masinõppe mudeleid, kasutades erinevaid algoritme.
Pythoni masinõpperakenduses arutame Scikiti õppimist pythonis. Enne Scikiti õppimisest rääkimist tuleb mõista masinõppe kontseptsiooni ja teada, kuidas Python for Data Science'i kasutada. Masinõppe abil ei pea te oma teadmisi käsitsi koguma. Teil on vaja lihtsalt algoritmi ja masin teeb ülejäänu teie eest! Kas pole mitte põnev? Scikit learning on üks atraktsioone, kus saame Pythoni abil masinõpet rakendada. See on tasuta masinõppe raamatukogu, mis sisaldab lihtsaid ja tõhusaid tööriistu andmete analüüsimiseks ja kaevandamiseks. Juhendan teid järgmistel teemadel:
● Mis on masinõpe?
● Mis on tehisintellekt?
● pythoni masinõpe
● AI ja Python: miks?
Õppige Pythoni andmeteadust
Andmed on uus õli. See väide näitab, kuidas iga kaasaegne IT-süsteem toimib, kogudes, salvestades ja analüüsides andmeid erinevate vajaduste rahuldamiseks. Olgu selleks äriotsuse tegemine, ilmaennustamine, valgustruktuuride uurimine bioloogias või turunduskampaania kavandamine. Kõik need stsenaariumid hõlmavad multidistsiplinaarset lähenemist matemaatiliste mudelite, statistika, graafikute, andmebaaside ja loomulikult andmete analüüsi taga olevate äriliste või teaduslike põhjenduste kasutamisele.
Õpi Numpy
NumPy, mis tähistab numbrilist Pythonit, on teek, mis koosneb mitmemõõtmelistest massiiviobjektidest ja rutiinide komplektist nende massiividega manipuleerimiseks. NumPy abil saab massiividega sooritada nii aritmeetilisi kui loogilisi toiminguid. See õpetus selgitab NumPy põhitõdesid, nagu selle struktuur ja keskkond. Samuti käsitletakse erinevate massiivide funktsioone, indekseerimise tüüpe jne. Samuti tutvustatakse Matplotlibi. Kõike seda selgitatakse paremaks mõistmiseks näidete abil.
Masinõpe paneb arvuti andmeid ja statistikat uurides õppima. Masinõpe on samm tehisintellekti (AI) suunas. Masinõpe on programm, mis analüüsib andmeid ja õpib tulemusi ennustama.
Masinõppe juhend algajatele
Masinõpe on põhimõtteliselt arvutiteaduse valdkond, mille abil saavad arvutisüsteemid anda andmetele tähenduse samamoodi nagu inimesed. Lihtsamalt öeldes on ML teatud tüüpi tehisintellekt, mis eraldab algandmetest mustreid, kasutades algoritmi või meetodit.
Võib-olla olete neid sõnu koos kuulnud: AI, masinõpe ja pythoni masinõpe . Põhjus on selles, et Python on AI ja ML jaoks üks sobivaimaid keeli. Python on üks lihtsamaid programmeerimiskeeli ning AI ja ML on kõige keerulisemad tehnoloogiad. See vastandlik kombinatsioon paneb nad koos olema.
Õppige tehisintellekti tasuta Pythoni masinõpperakenduses
Tehisintellekt on intelligentsus, mida näitavad masinad, erinevalt inimeste ilmutatavast intelligentsusest.
See rakendus hõlmab tehisintellekti erinevate valdkondade (nt tehisintellekti võrgud, loomuliku keele töötlemine, masinõpe, süvaõpe, geneetilised algoritmid jne) põhikontseptsioone ning rakendab neid Pythonis.
Kõigi paljude õpitavate mõistete puhul pööratakse suurt rõhku praktilisele õppimisele. Töötate Pythoni raamatukogudega nagu SciPy ja scikit-learn ning rakendate oma teadmisi laborite kaudu. Lõputöös demonstreerite oma oskusi, luues, hinnates ja võrreldes erinevaid masinõppe mudeleid, kasutades erinevaid algoritme.
Värskendatud:
Ohutus algab sellest, et mõistaksite, kuidas arendajad teie andmeid koguvad ja jagavad. Andmete privaatsuse ja turvalisuse tavad võivad olenevalt kasutamisest, piirkonnast ja vanusest erineda. Selle teabe esitas arendaja ja seda võidakse aja jooksul värskendada.
