Video: Kujifunza kwa mashine ni nini kwa kutumia Python?
2024 Mwandishi: Lynn Donovan | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2023-12-15 23:53
Utangulizi Kwa Kujifunza kwa Mashine kwa kutumia Python. Kujifunza kwa mashine ni aina ya akili ya bandia (AI) ambayo hutoa kompyuta na uwezo wa kujifunza bila kupangwa kwa njia dhahiri. Kujifunza kwa mashine kunalenga uundaji wa Programu za Kompyuta ambazo zinaweza kubadilika zinapofunuliwa kwa data mpya.
Iliulizwa pia, Python ni nzuri kwa kujifunza kwa mashine?
Chatu inachukuliwa sana kama lugha inayopendelewa kufundishia na kujifunza Ml ( Kujifunza kwa Mashine ) Ikilinganishwa na c, c++ na Java syntax ni rahisi na Chatu pia lina maktaba nyingi za msimbo kwa urahisi wa matumizi. > Ingawa ni polepole kuliko baadhi ya lugha nyingine, uwezo wa kushughulikia data ni kubwa.
Pia Jua, kujifunza kwa mashine kunatumika kwa ajili gani? Kujifunza kwa mashine ni matumizi ya akili bandia (AI) ambayo hutoa mifumo uwezo wa kujifunza na kuboresha kiotomatiki kutokana na uzoefu bila kuratibiwa kwa njia dhahiri. Kujifunza kwa mashine inalenga katika uundaji wa programu za kompyuta zinazoweza kupata data na kuzitumia kujifunza wenyewe.
Pia Jua, ninaweza kujifunza wapi kujifunza kwa mashine huko Python?
Ikiwa wewe sio mpya kwa programu lakini mpya Chatu inawezekana kuchanganya kujifunza ML na Chatu pamoja. Utahitaji kufahamiana sana na maktaba za NumPy, Pandas, SciPy na scikit- jifunze . Kujifunza ML ningependekeza kozi hizi mbili za bure: Kujifunza kwa Mashine na Chuo Kikuu cha Stanford kwenye Coursera.
Python inatumikaje katika AI?
Chatu ina maktaba tajiri, pia ina mwelekeo wa kitu, rahisi kupanga. Inaweza pia kuwa kutumika kama lugha ya mbele. Ndiyo maana iko kutumika katika akili ya bandia . Badala ya AI ni pia kutumika katika kujifunza kwa mashine, kompyuta laini, programu ya NLP na pia kutumika kama uandishi wa wavuti au katika udukuzi wa Maadili.
Ilipendekeza:
Kwa nini Unapaswa Kujifunza kujifunza kwa mashine?
Inamaanisha kuwa unaweza kuchanganua data nyingi, kutoa thamani na kukusanya maarifa kutoka kwayo, na baadaye kutumia maelezo hayo kutoa mafunzo kwa modeli ya kujifunza kwa mashine ili kutabiri matokeo. Katika mashirika mengi, mhandisi wa kujifunza mashine mara nyingi hushirikiana na mwanasayansi wa data kwa ulandanishi bora wa bidhaa za kazi
Ninapaswa kujifunza nini kwa kujifunza kwa mashine?
Itakuwa bora ikiwa utajifunza zaidi kuhusu mada ifuatayo kwa undani kabla ya kuanza kujifunza kujifunza kwa mashine. Nadharia ya Uwezekano. Algebra ya mstari. Nadharia ya Grafu. Nadharia ya Uboreshaji. Mbinu za Bayesian. Calculus. Calculus ya Multivariate. Na lugha za programu na hifadhidata kama:
Je, tunaweza kutumia kujifunza kwa mashine kwa ajili ya nini?
Hapa, tunashiriki mifano michache ya kujifunza kwa mashine ambayo sisi hutumia kila siku na labda hatujui kuwa inaendeshwa na ML. Wasaidizi wa Kibinafsi wa Kibinafsi. Utabiri Wakati Unasafiri. Ufuatiliaji wa Video. Huduma za Mitandao ya Kijamii. Barua pepe Taka na Uchujaji wa Malware. Usaidizi wa Wateja Mtandaoni. Usafishaji wa Matokeo ya Injini ya Utafutaji
Kwa nini tunahitaji kujifunza kujifunza kwa mashine?
Kipengele cha kujirudia cha kujifunza kwa mashine ni muhimu kwa sababu miundo inapofichuliwa kwa data mpya, inaweza kubadilika kivyake. Wanajifunza kutokana na hesabu za awali ili kutoa maamuzi na matokeo ya kuaminika, yanayorudiwa. Ni sayansi ambayo si mpya - lakini ambayo imepata kasi mpya
Kwa nini kujifunza kwa msingi wa mfano kunaitwa kujifunza kwa uvivu?
Kujifunza kwa msingi wa matukio ni pamoja na jirani wa karibu zaidi, urejeshaji wa uzani wa ndani na mbinu za hoja zinazotegemea kesi. Mbinu zinazotegemea mifano wakati mwingine hujulikana kama mbinu za uvivu za kujifunza kwa sababu huchelewesha kuchakata hadi tukio jipya lazima liainishwe