python machine learning

4U Mix

ປະກອບ​ມີ​ໂຄ​ສະ​ນາ

ກ່ຽວກັບແອັບນີ້

ກຽມພ້ອມທີ່ຈະເຂົ້າສູ່ໂລກຂອງ Machine Learning (ML) ໂດຍໃຊ້ Python! ຫຼັກສູດນີ້ແມ່ນສໍາລັບທ່ານບໍ່ວ່າທ່ານຕ້ອງການທີ່ຈະກ້າວຫນ້າທາງດ້ານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຂອງທ່ານຫຼືເລີ່ມຕົ້ນໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະການຮຽນຮູ້ເລິກ.

ໃນແອັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງ python, ພວກເຮົາຈະສົນທະນາກ່ຽວກັບການຮຽນຮູ້ Scikit ໃນ python. ກ່ອນທີ່ຈະເວົ້າກ່ຽວກັບການຮຽນຮູ້ Scikit, ຄົນເຮົາຕ້ອງເຂົ້າໃຈແນວຄວາມຄິດຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະຕ້ອງຮູ້ວິທີການນໍາໃຊ້ Python ສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ດ້ວຍການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ທ່ານບໍ່ ຈຳ ເປັນຕ້ອງລວບລວມຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງທ່ານດ້ວຍຕົນເອງ. ທ່ານພຽງແຕ່ຕ້ອງການ algorithm ແລະເຄື່ອງຈະເຮັດສ່ວນທີ່ເຫຼືອສໍາລັບທ່ານ! ນີ້​ບໍ່​ແມ່ນ​ຫນ້າ​ຕື່ນ​ເຕັ້ນ​? ການຮຽນຮູ້ຂອງ Scikit ແມ່ນຫນຶ່ງໃນຈຸດດຶງດູດທີ່ພວກເຮົາສາມາດປະຕິບັດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໂດຍໃຊ້ Python. ມັນເປັນຫ້ອງສະຫມຸດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຟຣີທີ່ມີເຄື່ອງມືງ່າຍດາຍແລະປະສິດທິພາບສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະຈຸດປະສົງຂຸດຄົ້ນບໍ່ແຮ່. ຂ້າພະເຈົ້າຈະນໍາທ່ານຜ່ານຫົວຂໍ້ດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:

● ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຫຍັງ?
● ປັນຍາທຽມແມ່ນຫຍັງ?
● ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງ python
● AI ແລະ Python: ເປັນຫຍັງ?

ຮຽນຮູ້ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ Python
ຂໍ້ມູນແມ່ນນ້ໍາມັນໃຫມ່. ຖະແຫຼງການນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າລະບົບ IT ທີ່ທັນສະໄຫມເຮັດວຽກແນວໃດໂດຍການຈັບ, ເກັບຮັກສາ, ແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນເພື່ອຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການຕ່າງໆ. ບໍ່ວ່າຈະເປັນການຕັດສິນໃຈທາງທຸລະກິດ, ການພະຍາກອນອາກາດ, ການສຶກສາໂຄງສ້າງທາດໂປຼຕີນໃນຊີວະສາດ, ຫຼືການອອກແບບການໂຄສະນາການຕະຫຼາດ. ສະຖານະການທັງຫມົດເຫຼົ່ານີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບວິທີການຫຼາຍວິຊາກັບການນໍາໃຊ້ແບບຈໍາລອງທາງຄະນິດສາດ, ສະຖິຕິ, ເສັ້ນສະແດງ, ຖານຂໍ້ມູນແລະແນ່ນອນວ່າທຸລະກິດຫຼືເຫດຜົນທາງວິທະຍາສາດທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງການວິເຄາະຂໍ້ມູນ.

ຮຽນຮູ້ Numpy
NumPy, ເຊິ່ງຫຍໍ້ມາຈາກ Numerical Python, ແມ່ນຫ້ອງສະໝຸດທີ່ປະກອບດ້ວຍວັດຖຸອະເຣຫຼາຍມິຕິ ແລະຊຸດຂອງວຽກປະຈຳສຳລັບການໝູນໃຊ້ອາເຣເຫຼົ່ານັ້ນ. ດ້ວຍ NumPy, ທັງສອງເລກຄະນິດ ແລະເຫດຜົນສາມາດປະຕິບັດໄດ້ໃນອາເຣ. tutorial ນີ້ອະທິບາຍພື້ນຖານຂອງ NumPy ເຊັ່ນໂຄງສ້າງແລະສະພາບແວດລ້ອມຂອງມັນ. ມັນຍັງສົນທະນາກ່ຽວກັບຫນ້າທີ່ຂອງ arrays ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ປະເພດຂອງການດັດສະນີ, ແລະອື່ນໆ. ທັງຫມົດນີ້ແມ່ນອະທິບາຍດ້ວຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງຕົວຢ່າງສໍາລັບຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ດີຂຶ້ນ.

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນເຮັດໃຫ້ຄອມພິວເຕີຮຽນຮູ້ຈາກການສຶກສາຂໍ້ມູນແລະສະຖິຕິ. ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນບາດກ້າວໄປສູ່ທິດທາງຂອງປັນຍາປະດິດ (AI). ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນໂຄງການທີ່ວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະຮຽນຮູ້ທີ່ຈະຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບ.

ຄູ່ມືການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສໍາລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ
ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນພື້ນຖານຂອງວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີໂດຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງລະບົບຄອມພິວເຕີສາມາດສະຫນອງຄວາມຫມາຍກັບຂໍ້ມູນໃນແບບດຽວກັນກັບມະນຸດ. ໃນຄໍາສັບທີ່ງ່າຍດາຍ, ML ແມ່ນປະເພດຂອງປັນຍາປະດິດທີ່ສະກັດຮູບແບບຈາກຂໍ້ມູນດິບໂດຍໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ຫຼືວິທີການ.

ທ່ານອາດຈະເຄີຍໄດ້ຍິນຄໍາເຫຼົ່ານີ້ຮ່ວມກັນ: AI, Machine Learning, ແລະ python machine learning . ເຫດຜົນທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງນີ້ແມ່ນວ່າ Python ແມ່ນຫນຶ່ງໃນພາສາທີ່ເຫມາະສົມທີ່ສຸດສໍາລັບ AI ແລະ ML. Python ແມ່ນຫນຶ່ງໃນພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ງ່າຍດາຍທີ່ສຸດແລະ AI ແລະ ML ແມ່ນເຕັກໂນໂລຢີທີ່ສັບສົນທີ່ສຸດ. ການປະສົມປະສານກົງກັນຂ້າມນີ້ເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາຢູ່ຮ່ວມກັນ.

ຮຽນຮູ້ປັນຍາປະດິດໄດ້ຟຣີໃນແອັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງ python
ປັນຍາປະດິດແມ່ນປັນຍາປະດິດທີ່ສະແດງໂດຍເຄື່ອງຈັກ, ກົງກັນຂ້າມກັບປັນຍາທີ່ສະແດງໂດຍມະນຸດ.
ແອັບພລິເຄຊັນນີ້ກວມເອົາແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານຂອງຂະແໜງຕ່າງໆຂອງປັນຍາປະດິດ ເຊັ່ນ: ເຄືອຂ່າຍປະສາດທຽມ, ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ, ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ການຮຽນຮູ້ເລິກ, ສູດການຄິດໄລ່ທາງພັນທຸກຳ, ແລະອື່ນໆ, ແລະນຳໃຊ້ພວກມັນໃນ Python.
ດ້ວຍແນວຄວາມຄິດຫຼາຍຢ່າງທີ່ເຈົ້າຈະໄດ້ຮຽນຮູ້, ຈະເນັ້ນໜັກໃສ່ການຮຽນຮູ້ດ້ວຍມື. ເຈົ້າຈະເຮັດວຽກກັບຫ້ອງສະໝຸດ Python ເຊັ່ນ SciPy ແລະ scikit-learn ແລະນຳໃຊ້ຄວາມຮູ້ຂອງເຈົ້າຜ່ານຫ້ອງທົດລອງ. ໃນໂຄງການສຸດທ້າຍທ່ານຈະສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມສາມາດຂອງທ່ານໂດຍການກໍ່ສ້າງ, ການປະເມີນແລະການປຽບທຽບເຄື່ອງຈັກການຮຽນຮູ້ຫຼາຍແບບໂດຍໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.