Несложный курс про машинное обучение Python

Машинное обучение и анализ данных - это явление, которое может революционизировать технологическую индустрию. Фактически, это уже делает невозможное возможным во многих областях. Например, врачи теперь могут использовать компьютерную интерпретацию медицинских изображений для выявления опухолей или заболеваний. Машинное обучение Python означает, что вы используете Python для работы над проектами AI.

Язык программирования Python обычно выбирают потому, что он отвечает требованиям для разработки программного обеспечения для искусственного интеллекта. Например, исследователи указывают, что разработчики должны выбирать языки, которые являются стабильными, гибкими и имеют большие ресурсы в форме фреймворков или библиотек. Python - все это вышеперечисленное и даже больше. Помимо широкого спектра модулей, машинное обучение Python также очень удобно для новичков с его синтаксисом, напоминающим обычный английский язык.

Что такое машинное обучение и анализ данных? 

В прежние времена компьютеры рассматривались как машины, которые выполняют задачу, для которой они запрограммированы, и ничего более. Например, если компьютер выполнен в виде калькулятора, он не будет играть с вами в шахматы, и наоборот. После введения основ машинного обучения разработчики увидели новую модель: позволить компьютерам учиться как люди. Официальное определение машинного обучения может звучать примерно так: тип программирования, который фокусируется на автоматическом обучении компьютеров на основе предоставленных ему данных.

Почему машинное обучение Python важно? 

Решение о проведении машинного обучения на Python имеет свои достоинства. На начальном этапе разработки программисты заметят преимущества Python. Прежде всего, машинное обучение - сложная процедура, которая может запутать. Следовательно, важно использовать язык, который поддерживает более простые синтаксические соглашения.

Кроме того, машинное обучение Python легче использовать благодаря широкому спектру библиотек. Например, TensorFlow является одним из лучших кандидатов, предоставляя расширенные численные вычисления для ваших проектов. Кроме того, вы можете выбрать Keras: библиотека для построения нейронных сетей. С этим прочным фундаментом неудивительно, почему так много программистов создают проекты машинного обучения на Python.

Что вы найдете в этом курсе по машинному обучению? 

В этом уроке по машинному обучению на Python я начну с основ машинного обучения. Я объясню значение машинного обучения и его преимущества. Кроме того, я предоставляю некоторые материалы для курса, конспекты лекций и листы упражнений для практики.

Мы начнем это машинное обучение Python с самого языка программирования, создав нашу первую программу машинного обучения. Кроме того, вы должны знать, что в большинстве случаев проекты, основанные на искусственном интеллекте, должны иметь данные для обучения. Для начинающих это правило, вероятно, одно из самых важных: каждый проект, основанный на искусственном интеллекте, имеет фазу обучения. Поскольку машины учатся на примерах, я покажу вам, как использовать небольшой объем данных для создания программы машинного обучения.

Хотя первая программа, которую мы создадим в этом учебном пособии по машинному обучению на Python, будет основана на наборе данных, написанном вручную, вторая будет сосредоточена на большем количестве данных. Для этой цели вы можете использовать модуль Scikit-learn, который предоставляет множество полезных наборов данных, которые вы можете использовать в своих проектах.

По мере углубления в машинное обучение с помощью учебника по Python мы обсудим такие понятия, как классификация, регрессия и кластеризация. Весь этот теоретический материал будет подкреплен примерами, которые должны помочь вам более наглядно представить эти концепции.