python machine learning

Chứa quảng cáo
500+
Lượt tải xuống
Mức phân loại nội dung
Tất cả mọi người
Ảnh chụp màn hình
Ảnh chụp màn hình
Ảnh chụp màn hình
Ảnh chụp màn hình
Ảnh chụp màn hình
Ảnh chụp màn hình
Ảnh chụp màn hình
Ảnh chụp màn hình
Ảnh chụp màn hình
Ảnh chụp màn hình
Ảnh chụp màn hình
Ảnh chụp màn hình
Ảnh chụp màn hình
Ảnh chụp màn hình
Ảnh chụp màn hình
Ảnh chụp màn hình

Thông tin về ứng dụng này

Hãy sẵn sàng khám phá thế giới Machine Learning (ML) bằng cách sử dụng Python! Khóa học này dành cho bạn cho dù bạn muốn thăng tiến trong sự nghiệp Khoa học dữ liệu hay bắt đầu với Học máy và Học sâu.

trong một ứng dụng máy học python, chúng ta sẽ thảo luận về Scikit learn trong python. Trước khi nói về Scikit learn, người ta phải hiểu khái niệm về máy học và phải biết cách sử dụng Python cho Khoa học dữ liệu. Với máy học, bạn không cần phải thu thập thông tin chi tiết của mình theo cách thủ công. Bạn chỉ cần một thuật toán và máy sẽ làm phần còn lại cho bạn! Điều này không thú vị sao? Scikit learn là một trong những điểm thu hút mà chúng ta có thể triển khai machine learning bằng Python. Đây là một thư viện máy học miễn phí chứa các công cụ đơn giản và hiệu quả cho mục đích phân tích và khai thác dữ liệu. Tôi sẽ đưa bạn qua các chủ đề sau:

● Học máy là gì?
● Trí tuệ nhân tạo là gì?
● máy học trăn
● AI và Python: Tại sao?

Tìm hiểu khoa học dữ liệu Python
Dữ liệu là dầu mới. Tuyên bố này cho thấy mọi hệ thống CNTT hiện đại hoạt động như thế nào bằng cách thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu để đáp ứng các nhu cầu khác nhau. Cho dù đó là đưa ra quyết định kinh doanh, dự báo thời tiết, nghiên cứu cấu trúc protein trong sinh học hay thiết kế chiến dịch tiếp thị. Tất cả các tình huống này liên quan đến cách tiếp cận đa ngành để sử dụng các mô hình toán học, số liệu thống kê, đồ thị, cơ sở dữ liệu và tất nhiên là lý do kinh doanh hoặc khoa học đằng sau phân tích dữ liệu.

Tìm hiểu Numpy
NumPy, viết tắt của Numerical Python, là một thư viện bao gồm các đối tượng mảng đa chiều và một tập hợp các thủ tục để thao tác với các mảng đó. Với NumPy, cả phép toán số học và logic đều có thể được thực hiện trên mảng. Hướng dẫn này giải thích những điều cơ bản về NumPy như cấu trúc và môi trường của nó. Nó cũng thảo luận về các chức năng của các mảng khác nhau, các kiểu lập chỉ mục, v.v. Phần giới thiệu về Matplotlib cũng được cung cấp. Tất cả điều này được giải thích với sự trợ giúp của các ví dụ để hiểu rõ hơn.

Machine Learning đang làm cho máy tính học hỏi từ việc nghiên cứu dữ liệu và số liệu thống kê. Machine Learning là một bước tiến của trí tuệ nhân tạo (AI). Machine Learning là một chương trình phân tích dữ liệu và học cách dự đoán kết quả.

Hướng dẫn học máy cho người mới bắt đầu
Học máy về cơ bản là lĩnh vực khoa học máy tính với sự trợ giúp của hệ thống máy tính có thể cung cấp ý nghĩa cho dữ liệu giống như cách con người làm. Nói một cách đơn giản, ML là một loại trí tuệ nhân tạo trích xuất các mẫu từ dữ liệu thô bằng thuật toán hoặc phương pháp.

Bạn có thể đã nghe những từ này cùng nhau: AI, Machine Learning và python machine learning. Lý do đằng sau điều này là Python là một trong những ngôn ngữ phù hợp nhất cho AI và ML. Python là một trong những ngôn ngữ lập trình đơn giản nhất còn AI và ML là những công nghệ phức tạp nhất. Sự kết hợp trái ngược này khiến họ ở bên nhau.

Học trí tuệ nhân tạo miễn phí trong ứng dụng máy học python
Trí tuệ nhân tạo là trí thông minh do máy móc thể hiện, trái ngược với trí thông minh do con người thể hiện.
Ứng dụng này bao gồm các khái niệm cơ bản về các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo khác nhau như mạng lưới thần kinh nhân tạo, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, học sâu, thuật toán di truyền, v.v. và triển khai chúng trong Python.
Với tất cả nhiều khái niệm bạn sẽ học, một điểm nhấn lớn sẽ được đặt vào việc học thực hành. Bạn sẽ làm việc với các thư viện Python như SciPy và scikit-learning cũng như áp dụng kiến ​​thức của mình thông qua các phòng thí nghiệm. Trong dự án cuối cùng, bạn sẽ thể hiện các kỹ năng của mình bằng cách xây dựng, đánh giá và so sánh một số mô hình Học máy bằng các thuật toán khác nhau.
Lần cập nhật gần đây nhất
19 thg 7, 2024

An toàn dữ liệu

Sự an toàn bắt đầu từ việc nắm được cách nhà phát triển thu thập và chia sẻ dữ liệu của bạn. Các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu có thể thay đổi tuỳ theo cách sử dụng, khu vực và độ tuổi. Nhà phát triển đã cung cấp thông tin này và có thể sẽ cập nhật theo thời gian.
Không chia sẻ dữ liệu với bên thứ ba
Tìm hiểu thêm về cách nhà phát triển khai báo thông tin về hoạt động chia sẻ dữ liệu
Không thu thập dữ liệu nào
Tìm hiểu thêm về cách nhà phát triển khai báo thông tin về hoạt động thu thập dữ liệu
Dữ liệu được mã hóa trong khi chuyển
Không thể xóa dữ liệu