python machine learning

Machen Sie sich bereit, mit Python in die Welt des maschinellen Lernens (ML) einzutauchen!

Machen Sie sich bereit, mit Python in die Welt des maschinellen Lernens (ML) einzutauchen! Dieser Kurs ist für Sie, egal ob Sie Ihre Data Science-Karriere vorantreiben oder mit maschinellem Lernen und Deep Learning beginnen möchten.

In einer Python-App für maschinelles Lernen werden wir Scikit Learn in Python diskutieren. Bevor man über Scikit Learn spricht, muss man das Konzept des maschinellen Lernens verstehen und wissen, wie man Python für Data Science verwendet. Beim maschinellen Lernen müssen Sie Ihre Erkenntnisse nicht manuell sammeln. Sie brauchen nur einen Algorithmus und die Maschine erledigt den Rest für Sie! Ist das nicht aufregend? Scikit Learn ist eine der Attraktionen, bei der wir maschinelles Lernen mit Python implementieren können. Es ist eine kostenlose Bibliothek für maschinelles Lernen, die einfache und effiziente Tools für Datenanalyse- und Mining-Zwecke enthält. Ich begleite Sie durch folgende Themen:

● Was ist maschinelles Lernen?

● Was ist künstliche Intelligenz?

● Python-Maschinenlernen

● KI und Python: Warum?

Lernen Sie Python-Datenwissenschaft

Daten sind das neue Öl. Diese Erklärung zeigt, wie jedes moderne IT-System funktioniert, indem es Daten erfasst, speichert und analysiert, um verschiedene Anforderungen zu erfüllen. Ob es darum geht, eine Geschäftsentscheidung zu treffen, das Wetter vorherzusagen, Proteinstrukturen in der Biologie zu studieren oder eine Marketingkampagne zu entwerfen. Alle diese Szenarien beinhalten einen multidisziplinären Ansatz zur Verwendung mathematischer Modelle, Statistiken, Grafiken, Datenbanken und natürlich der geschäftlichen oder wissenschaftlichen Argumentation hinter der Datenanalyse.

Lernen Sie Numpy

NumPy, was für Numerical Python steht, ist eine Bibliothek, die aus mehrdimensionalen Array-Objekten und einer Reihe von Routinen zum Bearbeiten dieser Arrays besteht. Mit NumPy können sowohl arithmetische als auch logische Operationen auf Arrays ausgeführt werden. Dieses Tutorial erklärt die Grundlagen von NumPy wie seine Struktur und Umgebung. Außerdem werden Funktionen verschiedener Arrays, Arten der Indizierung usw. besprochen. Eine Einführung in Matplotlib wird ebenfalls bereitgestellt. All dies wird anhand von Beispielen zum besseren Verständnis erklärt.

Maschinelles Lernen bringt den Computer dazu, aus dem Studium von Daten und Statistiken zu lernen. Machine Learning ist ein Schritt in Richtung Künstliche Intelligenz (KI). Maschinelles Lernen ist ein Programm, das Daten analysiert und lernt, das Ergebnis vorherzusagen.

Leitfaden für maschinelles Lernen für Anfänger

Maschinelles Lernen ist im Grunde das Gebiet der Informatik, mit dessen Hilfe Computersysteme Daten auf die gleiche Weise wie Menschen Bedeutung verleihen können. Vereinfacht gesagt ist ML eine Art künstliche Intelligenz, die mithilfe eines Algorithmus oder einer Methode Muster aus Rohdaten extrahiert.

Vielleicht haben Sie diese Wörter zusammen gehört: KI, maschinelles Lernen und Python-Maschinenlernen . Der Grund dafür ist, dass Python eine der am besten geeigneten Sprachen für KI und ML ist. Python ist eine der einfachsten Programmiersprachen und KI und ML sind die komplexesten Technologien. Diese gegensätzliche Kombination macht sie zusammen.

Lernen Sie künstliche Intelligenz kostenlos in der Python-App für maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz ist die von Maschinen gezeigte Intelligenz, im Gegensatz zu der von Menschen gezeigten Intelligenz.

Diese Anwendung deckt die grundlegenden Konzepte verschiedener Bereiche der künstlichen Intelligenz wie künstliche neuronale Netze, Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen, Deep Learning, genetische Algorithmen usw. ab und implementiert sie in Python.

Bei all den vielen Konzepten, die Sie lernen werden, wird großer Wert auf praktisches Lernen gelegt. Sie arbeiten mit Python-Bibliotheken wie SciPy und scikit-learn und wenden Ihr Wissen in Labs an. Im Abschlussprojekt demonstrieren Sie Ihre Fähigkeiten, indem Sie mehrere Machine-Learning-Modelle mit unterschiedlichen Algorithmen aufbauen, bewerten und vergleichen.