Python Machine Learning: Un curs rapid pentru începători pentru a înțelege învățarea automată, inteligența artificială, rețelele neuronale și Deep Learni

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.

Titlul original:

Python Machine Learning: A Crash Course for Beginners to Understand Machine learning, Artificial Intelligence, Neural Networks, and Deep Learni

Conținutul cărții:

Sunteți interesat să învățați unii dintre cei mai buni algoritmi de învățare automată care vă vor ajuta să obțineți rezultate uimitoare și să puteți sorta datele?

> > continuați să citiți > > >.

Acest ghid va lua ceva timp pentru a analiza modul de gestionare a lucrului cu un proiect de învățare automată Python. Vom explora toate părțile diferite care trebuie să vină cu aceasta, inclusiv unii dintre algoritmii diferiți pe care suntem capabili să îi explorăm și să îi folosim pentru a ajuta la sortarea unora dintre datele noastre. Acesta este un pas crucial înainte de a vă scufunda mai departe în învățarea automată cu Python, deoarece vă va oferi o imagine de ansamblu a algoritmului posibil de utilizat și a celui mai potrivit pentru situația dvs. și pentru ceea ce doriți să faceți cu rezultatele. Există atât de mulți algoritmi diferiți și mai mulți care pot fi utilizați și va fi dificil să vă dați seama care dintre aceștia vă va ajuta cu analiza și vă va asigura că puteți obține rezultatele pe care le doriți. Cu ajutorul acestui ghid, puteți începe în cele din urmă procesul de analiză a datelor și să vă dați seama care sunt cei mai buni pași de urmat pentru a vă trata datele cu algoritmul potrivit, în cel mai scurt timp. Există atât de multe lucruri pe care le putem explora atunci când vine vorba de învățarea automată Python, iar noi ne vom scufunda direct în toate acestea. Unele dintre subiectele pe care le vom discuta în acest ghid despre.

Veți învăța:

⬤ Elementele de bază ale învățării automate și de ce este atât de important să înveți.

⬤ Importanța datelor și diferitele tipuri de date care apar în Python și modul de utilizare a acestora în învățarea automată.

⬤ Câțiva dintre algoritmii de învățare supravegheată care lucrează cu regresii, inclusiv regresia polinomială, coborârea gradientului, regresia liniară și funcția de cost.

⬤ Cum să lucrați cu regularizarea și să evitați problema supraajustării.

⬤ Câțiva dintre cei mai buni algoritmi de învățare supervizată a clasificării, inclusiv regresiile logistice.

⬤ Cum să lucrați cu modele de clasificare neliniare, cum ar fi SVM-urile și rețelele neuronale, pentru nevoile dvs.

⬤ Diferitele tehnici de validare și optimizare pe care le puteți utiliza pentru a vă asigura că algoritmii dvs. răspund așa cum vă doriți.

⬤  Trecerea la o învățare automată nesupravegheată pe care o putem utiliza și cei mai buni algoritmi de clusterizare pe parcurs.

⬤ O privire asupra analizei componentei principale și a analizei discriminante liniare și a modului în care acestea se compară între ele.

Multe lucruri pot intra în joc atunci când lucrați cu învățarea automată, iar atunci când combinăm limbajul Python, vom fi capabili să creăm unele dintre cele mai bune analize de date de care avem nevoie. Combinarea atât a învățării automate, cât și a limbajului Python ne va deschide porți de oportunități atunci când vine vorba de îmbunătățirea sau adăugarea acelui mic plus în procesul nostru. Când sunteți gata să aflați mai multe despre învățarea automată Python, derulați partea de sus a paginii și selectați BUY NOW.