Learn Machine Learning With Python

Mô tả của Learn Machine Learning With Python

Tìm hiểu ứng dụng máy học đã được chuẩn bị cho các chuyên gia mong muốn tìm hiểu bức tranh hoàn chỉnh về học tập máy và trí tuệ nhân tạo. Hướng dẫn này phục vụ nhu cầu học tập của cả người học và chuyên gia mới Novice, để giúp họ hiểu các khái niệm và thực hiện trí tuệ nhân tạo và học máy.
Máy học miễn phí máy này dành cho:
Bất cứ ai quan tâm đến việc học máy. Những sinh viên có ít nhất kiến ​​thức về toán học và những người muốn bắt đầu học máy học.
Bất kỳ người cấp độ trung cấp biết những điều cơ bản về học máy, bao gồm các thuật toán cổ điển như hồi quy tuyến tính hoặc hồi quy logistic, nhưng ai Muốn tìm hiểu thêm về nó và khám phá tất cả các lĩnh vực học máy khác nhau.
Bất kỳ người nào không thoải mái với mã hóa nhưng những người quan tâm đến việc học máy và muốn áp dụng dễ dàng trên các bộ dữ liệu.
- Bất kỳ học sinh nào ở trường đại học muốn bắt đầu sự nghiệp trong khoa học dữ liệu.
- Bất kỳ nhà phân tích dữ liệu nào muốn lên cấp trong học máy.
- Bất kỳ người nào không hài lòng với công việc của họ và ai muốn Để trở thành một nhà khoa học dữ liệu.
- Bất kỳ người nào muốn tạo giá trị gia tăng cho doanh nghiệp của họ bằng cách sử dụng các công cụ học máy mạnh mẽ.
Tìm hiểu máy học cho người mới bắt đầu Hướng dẫn
Học máy về cơ bản là lĩnh vực khoa học máy tính với sự trợ giúp của Syst máy tính nào EMS có thể cung cấp ý nghĩa cho dữ liệu theo cách giống như con người làm. Trong các từ đơn giản, ML là một loại trí thông minh nhân tạo trích xuất các mẫu ra khỏi dữ liệu thô bằng cách sử dụng thuật toán hoặc phương thức.
Tìm hiểu trí thông minh nhân tạo cho
trí tuệ nhân tạo là Trí thông minh thể hiện bằng máy móc, trái ngược với trí thông minh được hiển thị bởi con người.
Ứng dụng này bao gồm các khái niệm cơ bản của các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo khác nhau như mạng thần kinh nhân tạo, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, thuật toán di truyền, và Việc thực hiện của nó trong Python.
Tìm hiểu lập trình Python
Python là một ngôn ngữ lập trình được giải thích, hướng tương tác, hướng đối tượng, hướng đối tượng, hướng đối tượng và cấp cao. Nó được tạo bởi Guido van Rossum trong 1985- 1990. Giống như Perl, mã nguồn Python cũng có sẵn theo Giấy phép Công cộng GNU (GPL).
Tìm hiểu Hướng dẫn học tập sâu
Học sâu về cơ bản có nghĩa là đào tạo một mạng lưới thần kinh nhân tạo (Ann) với một lượng lớn dữ liệu. Trong học tập sâu, mạng tự học và do đó đòi hỏi dữ liệu hài hước để học.
Tìm hiểu Khoa học dữ liệu Python
Dữ liệu là dầu mới. Tuyên bố này cho thấy mọi hệ thống CNTT hiện đại được điều khiển như thế nào bằng cách chụp, lưu trữ và phân tích dữ liệu cho các nhu cầu khác nhau. Có thể là về việc đưa ra quyết định kinh doanh, dự báo thời tiết, nghiên cứu các cấu trúc protein trong sinh học hoặc thiết kế một chiến dịch tiếp thị. Tất cả các kịch bản này liên quan đến cách tiếp cận đa ngành về việc sử dụng các mô hình toán học, thống kê, biểu đồ, cơ sở dữ liệu và tất nhiên là logic kinh doanh hoặc khoa học đằng sau phân tích dữ liệu.
Tìm hiểu Numpy
Numpy , viết tắt của Python số, là một thư viện bao gồm các đối tượng mảng đa chiều và một tập hợp các thói quen để xử lý các mảng đó. Sử dụng các thao tác Numpy, toán học và logic trên các mảng có thể được thực hiện. Hướng dẫn này giải thích những điều cơ bản của Numpy như kiến ​​trúc và môi trường của nó. Nó cũng thảo luận về các chức năng mảng khác nhau, các loại lập chỉ mục, vv Giới thiệu về Matplotlib cũng được cung cấp. Tất cả điều này được giải thích với sự trợ giúp của các ví dụ để hiểu rõ hơn.
Tìm hiểu Tensorflow
Tensorflow là một khung học máy nguồn mở cho tất cả các nhà phát triển. Nó được sử dụng để thực hiện học máy và các ứng dụng học tập sâu. Để phát triển và nghiên cứu về những ý tưởng hấp dẫn về trí tuệ nhân tạo.