Learn Machine Learning With Python

説明 Learn Machine Learning With Python

機械学習アプリは、機械学習と人工知能の全体像を学ぶことを目指している専門家のために準備されています。このチュートリアルは、初心者の学習者と専門家の両方の学習ニーズを収めるために、彼らが人工知能と機械学習の概念と実装を理解するのを助けるために、この機械学習無料コースの概念を理解するのを助けます。
機械学習に興味がある人はいます。数学で少なくとも高校の知識を持っている学生は、
マシン学習の基本を知っている中間レベルの人々は、線形回帰やロジスティック回帰などの古典的なアルゴリズムを含むそれについてもっと知り、機械学習のすべての異なる分野を探りたいのですが、符号化に慣れていないが機械学習に興味があり、データセットに簡単に適用したい人はいます。
- データ科学のキャリアを開始したい大学の学生。
- 仕事に満足していない人と欲しい人データ科学者になるために。
- 強力な機械学習ツールを使用して、事業に追加された価値を創造したい人は、初心者ガイドのための機械学習を学ぶ
機械学習は基本的にコンピュータ科学のどのコンピュータシステムの助けを借りてEMSは、人間と同じ方法でデータを意味することができます。単純な言葉では、MLはアルゴリズムや方法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の一種です。
人工知能は
人間によって表示される知能とは対照的に、機械によって実証された知性は、人工ニューラルネットワーク、自然言語処理、機械学習、深い学習、遺伝的アルゴリズムなどのような人工知能のさまざまな分野の基本的な概念を説明しています。 Pythonの実装。
Pythonプログラミング
Pythonは、汎用の解釈、対話型、オブジェクト指向、および高レベルのプログラミング言語です。 1985年から1990年の間にGuido Van Rossumによって作成されました.Perlのように、PythonのソースコードはGNU General Public License（GPL）で入手できます。
深い学習は本質的に膨大な量のデータを持つ人工ニューラルネットワーク（ANN）を訓練することを意味します。深い学習では、ネットワークはそれ自体で学習し、したがって学習のために急速なデータを必要とする。
Data Science
データは新しいオイルです。このステートメントは、さまざまなニーズにデータをキャプチャ、保存、分析することによって、すべての最新のITシステムがどのように推進されるかを示しています。ビジネスの決定、天候の予測、生物学におけるタンパク質構造の研究やマーケティングキャンペーンの設計についての決定についてのものです。これらのシナリオはすべて、数学モデル、統計、グラフ、データベース、およびデータ分析の背後にあるビジネスまたは科学論理を使用するという学際的なアプローチを含みます。
nampy数値Pythonを表すものは、多次元配列オブジェクトとそれらの配列を処理するためのルーチンの集まりからなるライブラリです。 NUMPYを使用して、アレイ上の数学的および論理的な操作を実行できます。このチュートリアルでは、そのアーキテクチャや環境などの数字の基本について説明します。また、さまざまな配列機能、インデックス作成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。これはすべての例の助けを借りて説明されています。
Tensorflow
Tensorflowはすべての開発者のためのオープンソースマシン学習フレームワークです。機械学習と深部学習アプリケーションを実装するために使用されます。人工知能に関する魅力的な考えを開発し、研究する。