Kas yra mašininis mokymasis naudojant Python?
Kas yra mašininis mokymasis naudojant Python?

Video: Kas yra mašininis mokymasis naudojant Python?

Video: Kas yra mašininis mokymasis naudojant Python?
Video: Python Machine Learning Tutorial (Data Science) 2024, Gegužė
Anonim

Įvadas Į mašininį mokymąsi naudojant Python. Mašinų mokymasis yra dirbtinio intelekto (AI) tipas, suteikiantis kompiuteriams galimybę mokytis be aiškiai užprogramuotų. Mašininis mokymasis daugiausia dėmesio skiria kompiuterių programų, kurios gali pasikeisti, kai susiduria su naujais duomenimis, kūrimui.

Taip pat paklausta, ar Python tinka mašininiam mokymuisi?

Python yra plačiai vertinama kaip pageidaujama mokymo ir mokymasis ml ( Mašininis mokymasis ). Palyginti su c, c++ ir Java, sintaksė yra paprastesnė ir Python taip pat susideda iš daugybės kodų bibliotekų, kad būtų lengviau naudoti. > Nors ji yra lėtesnė nei kai kurios kitos kalbos, duomenų apdorojimo pajėgumai yra tokie puiku.

Taip pat žinote, kam naudojamas mašininis mokymasis? Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto (AI) taikymas, suteikiantis sistemoms galimybę automatiškai mokytis ir tobulėti iš patirties, jos nėra aiškiai užprogramuotos. Mašininis mokymasis daugiausia dėmesio skiria kompiuterinių programų, galinčių pasiekti duomenis ir naudotis jais mokytis, kūrimui.

Taip pat žinokite, kur galiu išmokti mašininio mokymosi Python?

Jei nesate naujokas programavimo srityje, bet naujokas Python tai įmanoma derinti mokymasis ML ir Python kartu. Turėsite gerai susipažinti su bibliotekomis NumPy, Pandas, SciPy ir scikit- mokytis . Mokymasis ML Siūlyčiau šiuos du nemokamus kursus: Mašininis mokymasis Stanfordo universiteto „Coursera“.

Kaip Python naudojamas AI?

Python turi turtingą biblioteką, ji taip pat yra orientuota į objektą, lengvai programuojama. Taip pat gali būti naudojamas kaip frontend kalba. Štai kodėl taip yra naudojamas dirbtiniame intelekte . Geriau nei AI Taip pat naudojamas mašininio mokymosi, minkštojo skaičiavimo, NLP programavimo ir taip pat naudojamas kaip žiniatinklio scenarijų kūrimas arba etinis įsilaužimas.

Rekomenduojamas: