python machine learning

Préparez-vous à plonger dans le monde du Machine Learning (ML) en utilisant Python !

Préparez-vous à plonger dans le monde du Machine Learning (ML) en utilisant Python ! Ce cours est pour vous, que vous souhaitiez faire progresser votre carrière en science des données ou vous lancer dans l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur.

dans une application d'apprentissage automatique en python, nous discuterons de Scikit learn en python. Avant de parler de Scikit learn, il faut comprendre le concept de machine learning et savoir utiliser Python pour la Data Science. Avec l'apprentissage automatique, vous n'avez pas besoin de collecter vos informations manuellement. Vous avez juste besoin d'un algorithme et la machine fera le reste pour vous ! N'est-ce pas excitant? Scikit learn est l'une des attractions où nous pouvons implémenter l'apprentissage automatique en utilisant Python. Il s'agit d'une bibliothèque d'apprentissage automatique gratuite qui contient des outils simples et efficaces à des fins d'analyse et d'exploration de données. Je vais vous guider à travers les sujets suivants :

● Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

● Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?

● apprentissage automatique Python

● IA et Python : pourquoi ?

Apprendre la science des données Python

Les données sont le nouveau pétrole. Cette déclaration montre comment chaque système informatique moderne fonctionne en capturant, stockant et analysant des données pour répondre à divers besoins. Qu'il s'agisse de prendre une décision commerciale, de prévoir la météo, d'étudier les structures des protéines en biologie ou de concevoir une campagne de marketing. Tous ces scénarios impliquent une approche multidisciplinaire de l'utilisation de modèles mathématiques, de statistiques, de graphiques, de bases de données et bien sûr du raisonnement commercial ou scientifique derrière l'analyse des données.

Apprendre Numpy

NumPy, qui signifie Numerical Python, est une bibliothèque qui se compose d'objets de tableau multidimensionnel et d'un ensemble de routines pour manipuler ces tableaux. Avec NumPy, les opérations arithmétiques et logiques peuvent être effectuées sur des tableaux. Ce tutoriel explique les bases de NumPy telles que sa structure et son environnement. Il aborde également les fonctions des différents tableaux, les types d'indexation, etc. Une introduction à Matplotlib est également fournie. Tout cela est expliqué à l'aide d'exemples pour une meilleure compréhension.

L'apprentissage automatique permet à l'ordinateur d'apprendre à partir de l'étude de données et de statistiques. L'apprentissage automatique est un pas dans la direction de l'intelligence artificielle (IA). Machine Learning est un programme qui analyse les données et apprend à prédire le résultat.

Guide d'apprentissage automatique pour les débutants

L'apprentissage automatique est essentiellement le domaine de l'informatique à l'aide duquel les systèmes informatiques peuvent donner un sens aux données de la même manière que les humains. En termes simples, ML est une sorte d'intelligence artificielle qui extrait des modèles à partir de données brutes à l'aide d'un algorithme ou d'une méthode.

Vous avez peut-être entendu ces mots ensemble : IA, Machine Learning et python machine learning. La raison derrière cela est que Python est l'un des langages les plus appropriés pour l'IA et le ML. Python est l'un des langages de programmation les plus simples et l'IA et le ML sont les technologies les plus complexes. Cette combinaison opposée les fait être ensemble.

Apprenez gratuitement l'intelligence artificielle dans l'application d'apprentissage automatique Python

L'intelligence artificielle est l'intelligence montrée par les machines, par opposition à l'intelligence montrée par les humains.

Cette application couvre les concepts de base de divers domaines de l'intelligence artificielle tels que les réseaux de neurones artificiels, le traitement du langage naturel, l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, les algorithmes génétiques, etc., et les implémente en Python.

Avec tous les nombreux concepts que vous apprendrez, l'accent sera mis sur l'apprentissage pratique. Vous travaillerez avec des bibliothèques Python telles que SciPy et scikit-learn et appliquerez vos connaissances via des laboratoires. Dans le projet final, vous démontrerez vos compétences en construisant, évaluant et comparant plusieurs modèles d'apprentissage automatique à l'aide de différents algorithmes.