Learn Machine Learning With Python

Die Beschreibung von Learn Machine Learning With Python

Lernen Sie Machine Learning App wurde auf Fachleute vorbereitet, um das vollständige Bild von Maschinenlernen und künstlicher Intelligenz zu erlernen. Dieses Tutorial treibt die Lernbedürfnisse sowohl der Novizen-Lerner als auch der Experten an, um ihnen zu helfen, die Konzepte und Umsetzung der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens zu verstehen.
wer dieser maschinelle lernende Kurs ist:
Jeder, der an Maschinenlernen interessiert ist. Studenten, die zumindest ein High-School-Wissen in der Mathematik haben und ein Machine lernen möchten.
Jegliches Intermediate-Level-Leuten, die die Grundlagen des maschinellen Lernens kennen, einschließlich der klassischen Algorithmen wie linearen Regression oder logistischer Regression, aber wer Möchten Sie mehr darüber erfahren und erkunden Sie alle verschiedenen Bereichen des maschinellen Lernens.
Jegliche Leute, die sich nicht mit der Kodierung wohl fühlen, aber an der Machine lernen und einfach auf Datensätze anwenden möchten.
- Alle Studierenden in der College, die eine Karriere in der Datenwissenschaft beginnen möchten.
- Alle Datenanalysten, die sich in maschinellem Lernen steigeln möchten.
- Jegliche Leute, die mit ihrem Job nicht zufrieden sind und der will Um einen Datenwissenschaftler zu werden.
- Jegliche Leute, die Ihrem Unternehmen einen Mehrwert anschließen möchten, indem Sie leistungsstarke Maschinenlernen-Werkzeuge verwenden.
Machine lernen Machine lernen für Anfänger-Guide
Machine Learning ist im Grunde dieses Bereich der Informatik mit Hilfe des Computersystems EMS kann Daten auf die gleiche Weise sinnvoll sein wie die Menschen. In einfachen Worten ist ML eine Art künstlicher Intelligenz, die mit einem Algorithmus oder Verfahren Muster aus Rohdaten extrahieren.
Künstliche Intelligenz kostenlos lernen
Künstliche Intelligenz ist das Intelligenz, die von Maschinen demonstriert, im Gegensatz zu der von Menschen angezeigten Intelligenz.
Diese App umfasst die grundlegenden Konzepte verschiedener Bereiche künstlicher Intelligenz wie künstliche neuronale Netze, natürliche Sprachverarbeitung, maschinelles Lernen, tiefes Lernen, genetische Algorithmen usw. Seine Implementierung in Python.
Python-Programmierung von Python-Programmierung
Python ist eine allgemein interpretierte, interaktive, objektorientierte und hochrangige Programmiersprache. Es wurde von Guido van Rossum im Jahr 1985-190 erstellt. Wie Perl ist der Python-Quellcode auch unter der GNU General Public License (GPL) erhältlich.
Tiefe Lernführung
Tiefes Lernen bedeutet im Wesentlichen ein künstliches neuronales Netzwerk (Ann) mit einer großen Datenmenge. Im tiefen Lernen lernt das Netzwerk von sich selbst und erfordert somit humongous Daten zum Lernen.
Python Data Science
Erlernt, dass die Daten das neue Öl ist. Diese Anweisung zeigt, wie jedes moderne IT-System durch Erfassen, Speichern und Analysieren von Daten für verschiedene Bedürfnisse angetrieben wird. Seien Sie dabei, Entscheidung für Wirtschaft, Prognosen, Wetter, Proteinstrukturen in der Biologie zu studieren, in der Biologie zu studieren oder eine Marketingkampagne zu gestalten. Alle diese Szenarien beinhalten einen multidisziplinären Ansatz, mathematische Modelle, Statistiken, Diagramme, Datenbanken und natürlich die Geschäfts- oder wissenschaftliche Logik hinter der Datenanalyse zu verwenden.
NUMPY
NUMPY , das für numerischen Python steht, ist eine Bibliothek, die aus mehrdimensionalen Array-Objekten und einer Sammlung von Routinen zur Bearbeitung dieser Arrays besteht. Die Verwendung von numpy, mathematischen und logischen Operationen auf Arrays können ausgeführt werden. Dieses Tutorial erklärt die Grundlagen von NUMPY wie deren Architektur und Umwelt. Es diskutiert auch die verschiedenen Array-Funktionen, Arten von Indexierung usw. Eine Einführung in Matpllotlib ist ebenfalls bereitgestellt. All dies wird mit Hilfe von Beispielen zum besseren Verständnis erläutert.
Tensorflow-Lernen
Tensorflow ist ein Framework von Open Source Machine Lernrahmen für alle Entwickler. Es wird zum Implementieren von Maschinenlernen und tiefen Lernanwendungen verwendet. Faszinierende Ideen zur künstlichen Intelligenz entwickeln und forschen.