python machine learning

4U Mix

Mengandungi iklan

Perihal apl ini

Bersedia untuk menyelami dunia Pembelajaran Mesin (ML) dengan menggunakan Python! Kursus ini adalah untuk anda sama ada anda ingin memajukan kerjaya Sains Data anda atau bermula dalam Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Dalam.

dalam aplikasi pembelajaran mesin ular sawa, kami akan membincangkan pembelajaran Scikit dalam ular sawa. Sebelum bercakap tentang pembelajaran Scikit, seseorang mesti memahami konsep pembelajaran mesin dan mesti tahu cara menggunakan Python untuk Sains Data. Dengan pembelajaran mesin, anda tidak perlu mengumpulkan cerapan anda secara manual. Anda hanya memerlukan algoritma dan mesin akan melakukan yang lain untuk anda! Tidakkah ini mengujakan? Scikit belajar adalah salah satu tarikan di mana kita boleh melaksanakan pembelajaran mesin menggunakan Python. Ia ialah perpustakaan pembelajaran mesin percuma yang mengandungi alat yang ringkas dan cekap untuk analisis data dan tujuan perlombongan. Saya akan membawa anda melalui topik berikut:

● Apakah Pembelajaran Mesin?
● Apakah Kepintaran Buatan?
● pembelajaran mesin python
● AI dan Python: Mengapa?

Belajar sains data Python
Data adalah minyak baru. Kenyataan ini menunjukkan bagaimana setiap sistem IT moden beroperasi dengan menangkap, menyimpan dan menganalisis data untuk memenuhi pelbagai keperluan. Sama ada membuat keputusan perniagaan, meramal cuaca, mengkaji struktur protein dalam biologi atau mereka bentuk kempen pemasaran. Kesemua senario ini melibatkan pendekatan pelbagai disiplin terhadap penggunaan model matematik, statistik, graf, pangkalan data dan sudah tentu alasan perniagaan atau saintifik di sebalik analisis data.

Belajar Numpy
NumPy, yang bermaksud Numerical Python, ialah perpustakaan yang terdiri daripada objek tatasusunan berbilang dimensi dan satu set rutin untuk memanipulasi tatasusunan tersebut. Dengan NumPy, kedua-dua operasi aritmetik dan logik boleh dilakukan pada tatasusunan. Tutorial ini menerangkan asas NumPy seperti struktur dan persekitarannya. Ia juga membincangkan fungsi tatasusunan yang berbeza, jenis pengindeksan, dll. Pengenalan kepada Matplotlib juga disediakan. Semua ini dijelaskan dengan bantuan contoh untuk pemahaman yang lebih baik.

Pembelajaran Mesin menjadikan komputer belajar daripada mengkaji data dan statistik. Pembelajaran Mesin adalah satu langkah ke arah kecerdasan buatan (AI). Pembelajaran Mesin ialah program yang menganalisis data dan belajar untuk meramalkan hasilnya.

Panduan pembelajaran mesin untuk pemula
Pembelajaran mesin pada asasnya adalah bidang sains komputer dengan bantuan sistem komputer yang boleh memberikan makna kepada data dengan cara yang sama seperti yang dilakukan oleh manusia. Dengan kata mudah, ML ialah sejenis kecerdasan buatan yang mengekstrak corak daripada data mentah menggunakan algoritma atau kaedah.

Anda mungkin pernah mendengar perkataan ini bersama-sama: AI, Pembelajaran Mesin dan pembelajaran mesin python . Sebab di sebalik ini ialah Python adalah salah satu bahasa yang paling sesuai untuk AI dan ML. Python adalah salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling mudah dan AI dan ML adalah teknologi yang paling kompleks. Gabungan bertentangan ini menjadikan mereka bersama.

Belajar kecerdasan buatan secara percuma dalam aplikasi pembelajaran mesin python
Kecerdasan buatan ialah kecerdasan yang ditunjukkan oleh mesin, berbanding dengan kecerdasan yang ditunjukkan oleh manusia.
Aplikasi ini merangkumi konsep asas pelbagai bidang kecerdasan buatan seperti rangkaian saraf tiruan, pemprosesan bahasa semula jadi, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, algoritma genetik, dll., dan melaksanakannya dalam Python.
Dengan pelbagai konsep yang akan anda pelajari, penekanan yang besar akan diberikan kepada pembelajaran secara langsung. Anda akan bekerja dengan perpustakaan Python seperti SciPy dan scikit-belajar serta menggunakan pengetahuan anda melalui makmal. Dalam projek akhir anda akan menunjukkan kemahiran anda dengan membina, menilai dan membandingkan beberapa model Pembelajaran Mesin menggunakan algoritma yang berbeza.