python machine learning

Містить рекламу
500+
Завантаження
Вікові обмеження
Для всіх вікових груп
Знімок екрана
Знімок екрана
Знімок екрана
Знімок екрана
Знімок екрана
Знімок екрана
Знімок екрана
Знімок екрана
Знімок екрана
Знімок екрана
Знімок екрана
Знімок екрана
Знімок екрана
Знімок екрана
Знімок екрана
Знімок екрана

Про цей додаток

Будьте готові поринути у світ машинного навчання (ML) за допомогою Python! Цей курс для вас, незалежно від того, чи хочете ви просунути свою кар’єру в області Data Science або розпочати машинне та глибоке навчання.

у програмі машинного навчання Python ми обговорюватимемо навчання Scikit на Python. Перш ніж говорити про навчання Scikit, потрібно зрозуміти концепцію машинного навчання та знати, як використовувати Python для Data Science. Завдяки машинному навчанню вам не потрібно збирати інформацію вручну. Вам потрібен лише алгоритм, а машина зробить усе інше за вас! Хіба це не захоплююче? Scikit learn — це одна з привабливих сторінок, де ми можемо реалізувати машинне навчання за допомогою Python. Це безкоштовна бібліотека машинного навчання, яка містить прості й ефективні інструменти для аналізу даних і видобутку даних. Я проведу вас через наступні теми:

● Що таке машинне навчання?
● Що таке штучний інтелект?
● машинне навчання python
● ШІ та Python: чому?

Вивчайте науку про дані Python
Дані - це нова нафта. Це твердження показує, як кожна сучасна ІТ-система працює, збираючи, зберігаючи та аналізуючи дані для задоволення різноманітних потреб. Будь то прийняття бізнес-рішення, прогноз погоди, вивчення білкових структур у біології чи розробка маркетингової кампанії. Усі ці сценарії передбачають міждисциплінарний підхід до використання математичних моделей, статистичних даних, графіків, баз даних і, звісно, ​​ділових або наукових міркувань, що стоять за аналізом даних.

Вивчіть Numpy
NumPy, що розшифровується як Numerical Python, — це бібліотека, яка складається з об’єктів багатовимірного масиву та набору процедур для роботи з цими масивами. За допомогою NumPy над масивами можна виконувати як арифметичні, так і логічні операції. Цей посібник пояснює основи NumPy, зокрема його структуру та середовище. Тут також розглядаються функції різних масивів, типи індексування тощо. Також надається вступ до Matplotlib. Все це пояснюється за допомогою прикладів для кращого розуміння.

Машинне навчання змушує комп’ютер навчатися, вивчаючи дані та статистику. Машинне навчання – це крок у напрямку розвитку штучного інтелекту (ШІ). Машинне навчання – це програма, яка аналізує дані та вчиться передбачати результат.

Посібник з машинного навчання для початківців
Машинне навчання — це в основному галузь інформатики, за допомогою якої комп’ютерні системи можуть надавати значення даним так само, як це роблять люди. Простими словами, ML — це свого роду штучний інтелект, який витягує шаблони з необроблених даних за допомогою алгоритму або методу.

Можливо, ви чули разом ці слова: штучний інтелект, машинне навчання та машинне навчання Python. Причина цього в тому, що Python є однією з найбільш підходящих мов для AI та ML. Python є однією з найпростіших мов програмування, а AI та ML є найскладнішими технологіями. Це протилежне поєднання змушує їх бути разом.

Вивчайте штучний інтелект безкоштовно в програмі машинного навчання Python
Штучний інтелект – це інтелект, який демонструють машини, на відміну від інтелекту, який демонструють люди.
Ця програма охоплює основні концепції різних областей штучного інтелекту, таких як штучні нейронні мережі, обробка природної мови, машинне навчання, глибоке навчання, генетичні алгоритми тощо, і реалізує їх на Python.
З усіма багатьма концепціями, які ви вивчатимете, великий акцент буде зроблено на практичному навчанні. Ви працюватимете з бібліотеками Python, такими як SciPy і scikit-learn, і застосовуватимете свої знання в лабораторних роботах. У фінальному проекті ви продемонструєте свої навички, створюючи, оцінюючи та порівнюючи кілька моделей машинного навчання за допомогою різних алгоритмів.
Оновлено
19 лип. 2024 р.

Безпека даних

Безпека визначається тим, як додаток збирає та кому передає ваші дані. Способи забезпечення конфіденційності й захисту даних можуть різнитися залежно від використання додатка, регіону та віку користувача. Розробник, який надає цю інформацію, може оновлювати її.
Дані не передаються третім сторонам
Докладніше про те, як розробники заявляють про передавання даних
Дані не збираються
Докладніше про те, як розробники заявляють про збирання даних
Дані передаються в зашифрованому вигляді
Видалити дані неможливо