Strojové učení v Pythonu: Rychlokurz pro začátečníky, jak porozumět strojovému učení, umělé inteligenci, neuronovým sítím a hlubokému učení.

Recenze čtenářů

Aktuálně nejsou k dispozici žádné recenze čtenářů. Hodnocení je založeno na 2 hlasů.

Původní název:

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

Obsah knihy:

Máte zájem naučit se některé z nejlepších algoritmů strojového učení, které vám pomohou dosáhnout úžasných výsledků a skutečně třídit data?

> > čtěte dál > > >.

V tomto průvodci se budeme chvíli věnovat tomu, jak zvládnout práci s projektem strojového učení v jazyce Python. Prozkoumáme všechny různé části, které s tím musí souviset, včetně některých různých algoritmů, které jsme schopni prozkoumat a použít k tomu, aby nám pomohly roztřídit některá naše data. To je zásadní krok předtím, než se ponoříte do dalšího strojového učení s jazykem Python, protože vám to poskytne pohled z ptačí perspektivy na to, jaký možný algoritmus použít a jaký je nejvhodnější pro vaši situaci a co chcete se zjištěnými údaji dělat. Existuje tolik různých algoritmů a dalších, které lze použít, a zjistit, který z nich vám pomůže s analýzou a zajistí, že budete schopni získat požadované výsledky, bude těžké. S pomocí tohoto průvodce můžete konečně začít s procesem analýzy dat a zjistit, jaké kroky je třeba učinit, abyste mohli zpracovávat svá data pomocí správného algoritmu, během okamžiku. Je toho tolik, co můžeme prozkoumat, pokud jde o strojové učení v jazyce Python, a my se do toho všeho rovnou ponoříme. Některá z témat, o kterých budeme v této příručce diskutovat, se týkají.

Naučíte se:

⬤ Základy strojového učení a proč je tak důležité se ho učit.

⬤ Důležitost dat a různé typy dat, které se objevují v jazyce Python, a jak je používat ve strojovém učení.

⬤ Některé algoritmy učení pod dohledem, které pracují s regresemi, včetně polynomiální regrese, gradientního sestupu, lineární regrese a nákladové funkce.

⬤ Jak pracovat s regularizací a vyhnout se problému overfittingu.

⬤ Některé z nejlepších algoritmů učení s kontrolou klasifikace, včetně logistické regrese.

⬤ Jak pracovat s nelineárními klasifikačními modely, jako jsou SVM a neuronové sítě, pro vaše potřeby.

⬤ Různé validační a optimalizační techniky, které můžete použít, abyste se ujistili, že vaše algoritmy reagují tak, jak chcete.

⬤ Přechod k některým neřízenému strojovému učení, které můžeme použít, a nejlepší shlukovací algoritmy na této cestě.

⬤ Pohled na analýzu hlavních komponent a lineární diskriminační analýzu a jejich vzájemné srovnání.

Při práci se strojovým učením se toho může hodně stát, a když zkombinujeme jazyk Python, budeme schopni vytvořit některé z nejlepších analýz dat, které potřebujeme. Kombinace strojového učení a jazyka Python nám otevře dveře příležitostí, pokud jde o vylepšení nebo přidání něčeho navíc do našeho procesu. Až budete připraveni dozvědět se o strojovém učení v jazyce Python více, přejděte na horní část stránky a vyberte možnost KOUPIT NYNÍ.