Learn Machine Learning With Python

설명 Learn Machine Learning With Python

배우기 기계 학습 앱은 기계 학습 및 인공 지능의 완전한 그림을 배우기 위해 전문가에게 준비되었습니다. 이 튜토리얼은 초보자 학습자와 전문가 모두의 학습 요구를 충족시켜 인공 지능 및 기계 학습의 개념과 구현을 돕기 위해
이 기계를 학습하는 방법은 다음과 같습니다.
기계 학습에 관심이있는 사람. 수학에 적어도 고등학교 지식을 갖춘 학생들은 기계 학습을 배우고 싶어하는 학생들입니다.
선형 회귀 또는 물류 회귀와 같은 고전 알고리즘을 포함하여 기계 학습의 기본 사항을 알고있는 중간 수준의 사람들은 그것에 대해 더 많이 배우고 기계 학습의 모든 분야를 탐구하고 싶습니다.
기계 배우기에 관심이 있지만 컴퓨터 학습에 관심이 있지만 데이터 세트에 쉽게 적용하고 싶습니다.
- 데이터 과학에서 경력을 쌓기를 원하는 대학의 학생들.
- 기계 학습에서 수평을 맞추고 싶은 모든 데이터 분석가.
- 직업에 만족하지 못한 모든 사람들 데이터 과학자가 되려면 강력한 기계 학습 도구를 사용하여 비즈니스에 추가 된 가치를 창출하려는 모든 사람들.
초보자를위한 기계 학습
기계 학습은 기본적으로 컴퓨터 시스템의 도움을 받아 컴퓨터 과학 분야입니다. EMS는 인간이하는 것과 거의 같은 방식으로 데이터에 대한 의미를 제공 할 수 있습니다. 간단히 말하면, ML은 알고리즘이나 방법을 사용하여 원시 데이터에서 패턴을 추출하는 인공 지능의 유형입니다.
무료로 인공 지능을 배우십시오
인공 지능은 인간이 보여주는 지능과는 달리 기계에 의해 시연 된 지능.이 앱은 인공 신경망, 자연 언어 가공, 기계 학습, 깊은 학습, 유전자 알고리즘 등과 같은 인공 지능의 다양한 분야의 기본 개념을 다룹니다. 파이썬에서의 구현.
Python 프로그래밍
Python은 범용 해석, 대화 형, 객체 지향 및 하이 레벨 프로그래밍 언어입니다. 1985-990 년도 Guido Van Rossum에 의해 만들어졌습니다. Perl과 마찬가지로 Python 소스 코드는 GPL (General Public License)에서도 사용할 수 있습니다.
깊은 학습 가이드
깊은 학습은 본질적으로 엄청난 양의 데이터를 가진 인공 신경망 (ANN)을 훈련하는 것을 의미합니다. 깊은 학습에서는 네트워크가 자체적으로 배우므로 학습을위한 머리 데이터가 필요합니다.
Python 데이터 과학을 배우십시오
데이터는 새로운 오일입니다. 이 명령문은 다양한 요구에 맞는 데이터를 캡처, 저장 및 분석하여 모든 현대 IT 시스템이 어떻게 주도되는지 보여줍니다. 사업, 예측 날씨, 생물학에서 단백질 구조를 연구하거나 마케팅 캠페인을 설계하는 것에 관한 것입니다. 이러한 모든 시나리오에는 수학적 모델, 통계, 그래프, 데이터베이스 및 데이터 분석의 뒤에있는 비즈니스 또는 과학적 논리를 사용하는 여러 분야의 접근 방식이 필요합니다.
숫자 파이썬을 나타내는 것은 다차원 배열 객체와 해당 배열을 처리하기위한 루틴 모음으로 구성된 라이브러리입니다. NUMPY를 사용하여 배열에 대한 수학적 및 논리 작업을 수행 할 수 있습니다. 이 자습서에서는 아키텍처 및 환경과 같은 숫자의 기본 사항을 설명합니다. 또한 다양한 배열 기능, 인덱싱 유형 등에 대해 설명합니다. Matplotlib에 대한 소개도 제공됩니다. 모든이가 더 나은 이해를위한 예제의 도움으로 설명한다.
가상의
TensorFlow 알아보기
로
TensorFlow 모든 개발자를위한 프레임 워크를 학습하는 오픈 소스 기계입니다. 그것은 기계 학습 및 깊은 학습 응용 프로그램을 구현하는 데 사용됩니다. 인공 지능에 대한 매혹적인 아이디어를 개발하고 연구하는 것.