python machine learning

Python を使用して機械学習 (ML) の世界に飛び込む準備をしましょう!このコースは、データ サイエンスのキャリアを向上させたい場合でも、機械学習と深層学習を始めたい場合でも受講できます。

Python 機械学習アプリでは、Python での Scikit Learn について説明します。 Scikit Learn について話す前に、機械学習の概念を理解し、データ サイエンスに Python を使用する方法を知っている必要があります。機械学習を使用すると、洞察を手動で収集する必要はありません。必要なのはアルゴリズムだけで、あとは機械がやってくれます!わくわくしませんか？ scikit Learnは、Pythonを使って機械学習を実装できる魅力の1つです。これは、データ分析とマイニングを目的としたシンプルで効率的なツールを含む無料の機械学習ライブラリです。次のトピックについて説明します。

●機械学習とは？

●人工知能とは？

● Python 機械学習

● AI と Python: なぜ?

Python データ サイエンスを学ぶ

データは新しいオイルです。このステートメントは、さまざまなニーズを満たすためにデータをキャプチャ、保存、および分析することによって、最新のすべての IT システムがどのように動作するかを示しています。ビジネス上の意思決定、天気予報、生物学におけるタンパク質構造の研究、またはマーケティング キャンペーンの設計など、さまざまな用途に使用できます。これらのシナリオはすべて、数学的モデル、統計、グラフ、データベース、そしてもちろんデータ分析の背後にあるビジネスまたは科学的推論の使用に対する学際的なアプローチを伴います。

Numpy を学ぶ

Numerical Python の略である NumPy は、多次元配列オブジェクトと、それらの配列を操作するための一連のルーチンで構成されるライブラリです。 NumPy を使用すると、算術演算と論理演算の両方を配列に対して実行できます。このチュートリアルでは、NumPy の構造や環境など、NumPy の基本について説明します。また、さまざまな配列の機能、インデックスの種類などについても説明します。Matplotlib の紹介も提供されています。これはすべて、理解を深めるために例を使用して説明されています。

機械学習とは、コンピューターにデータと統計の研究から学習させることです。機械学習は、人工知能 (AI) の方向への一歩です。機械学習は、データを分析し、結果を予測することを学習するプログラムです。

初心者向け機械学習ガイド

機械学習は、基本的にコンピューター サイエンスの分野であり、コンピューター システムが人間と同じようにデータに意味を与えることができます。簡単に言えば、ML は、アルゴリズムまたはメソッドを使用して生データからパターンを抽出する一種の人工知能です。

AI、機械学習、Python 機械学習という言葉を一緒に聞いたことがあるかもしれません。この背後にある理由は、Python が AI と ML に最も適した言語の 1 つであるためです。 Python は最も単純なプログラミング言語の 1 つであり、AI と ML は最も複雑なテクノロジです。この反対の組み合わせは、それらを一緒にします。

Python機械学習アプリで人工知能を無料で学ぶ

人工知能は、人間が示す知能とは対照的に、機械が示す知能です。

このアプリケーションは、人工ニューラル ネットワーク、自然言語処理、機械学習、深層学習、遺伝的アルゴリズムなど、人工知能のさまざまな分野の基本的な概念をカバーし、Python で実装しています。

多くの概念を学習するため、実践的な学習に重点が置かれます。 SciPy や scikit-learn などの Python ライブラリを操作し、ラボを通じて知識を適用します。最終プロジェクトでは、さまざまなアルゴリズムを使用して複数の機械学習モデルを構築、評価、比較することで、スキルを実証します。