Aprendizaje De Máquina En El Entorno De Python

El aprendizaje automático (ML) es el estudio de algoritmos informáticos que mejoran automáticamente a través de la experiencia y el uso de datos. Configurar el entorno de Python para ML puede ser una tarea difícil. Si nunca has configurado algo así antes, podrías pasar horas jugueteando con diferentes comandos intentando que funcione. Esta introducción al aprendizaje automático con Python cubrirá casi todo lo que necesita saber acerca de empezar a incluir los fundamentos del aprendizaje moderno de la máquina, ejemplos y usos del aprendizaje automático, y el proceso de aprendizaje automático. A continuación, se pasa a algunos aspectos prácticos de la instalación de Jupyter, que es una herramienta web interactiva libre, de código abierto. Se conoce como un cuaderno computacional, que puede utilizar para combinar el código de software, la salida computacional y los recursos multimedia en un solo documento. Este curso de aprendizaje automático de Python le ofrece una guía paso a paso sobre cómo instalar y utilizar el cuaderno de Jupiter.

El aprendizaje automático es clave en el desarrollo de sistemas inteligentes y el análisis de datos en ciencia e ingeniería. Una variable de Python es una ubicación de memoria reservada para almacenar valores. En otras palabras, una variable en un programa de Python se puede utilizar para dar datos a la computadora para su procesamiento. Este curso explica cómo declarar las variables de Python y cómo trabajar en ellas, antes de pasar a funciones de Python, condicionales y bucles. Tuples son el siguiente tema cubierto y su aprendizaje incluye cómo crear y obtener una lista de ellos, y algunos ejemplos también. Esta sección del curso se envuelve aprendiendo sobre los módulos, que se refiere a un archivo que contiene las sentencias y definiciones de Python que se utiliza para dividir los programas grandes en pequeños archivos gestionables y organizados. También se le enseñará cómo importar módulos en Python.

La última parte del curso cubre a scikit-learn, que es un módulo de Python para el aprendizaje automático construido en la parte superior de SciPy y se distribuye bajo la licencia BSD de 3 cláusulas. El proyecto fue fundado en 2007 por David Cournapeau como proyecto de Google Summer of Code, y desde entonces muchos voluntarios han contribuido. En esta guía de aprendizaje para principiantes de aprendizaje automático de Python, aprenderá a crear un modelo de clasificación utilizando scikit-learn, junto con sus usos y el proceso de instalación. El Conjunto de datos del iris se utiliza ampliamente como un conjunto de datos para principiantes para fines de aprendizaje automático. El conjunto de datos se incluye en R:BASE (o RBASE) y Python en scikit-learn, para que los usuarios puedan acceder a él sin tener que encontrar una fuente para ello. Este curso de aprendizaje automático termina por profundizar en la importación del conjunto de datos Iris en un archivo de Python utilizando Scikit-learn, cómo preparar, organizar y cargar los datos, antes de enseñarle cómo crear su propio KNeighborsClassifier. Deberías inscribirte en este curso si estás en sitio web o desarrollo de aplicaciones o incluso esperando explorar una carrera como analista de datos y quieres combinar tu pasión por el aprendizaje automático y la programación de Python.