Apprentissage machine en environnement Python

L'apprentissage machine (ML) est l'étude d'algorithmes informatiques qui s'améliorent automatiquement grâce à l'expérience et à l'utilisation des données. La configuration de votre environnement Python pour ML peut être une tâche difficile. Si vous n'avez jamais mis en place quelque chose comme ça auparavant, vous pourriez passer des heures à fouler avec différentes commandes pour essayer de le faire fonctionner. Cette introduction à la machine learning avec Python couvrira tout ce que vous avez besoin de savoir sur la mise en route, y compris les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique des machines, des exemples et des utilisations de l'apprentissage automatique, et le processus d'apprentissage automatique. Vous allez ensuite passer à quelques aspects pratiques de l'installation de Jupyter, qui est un outil web interactif gratuit, open-source. Il est connu sous le nom de bloc-notes de calcul, que vous pouvez utiliser pour combiner le code logiciel, la sortie computationnelle et les ressources multimédia dans un seul document. Ce cours machine learning Python vous donne un guide étape par étape sur l'installation et l'utilisation du bloc-notes Jupyter.

L'apprentissage automatique est essentiel à l'élaboration de systèmes intelligents et à l'analyse des données en sciences et en génie. Une variable Python est un emplacement de mémoire réservé pour stocker les valeurs. En d'autres termes, une variable d'un programme Python peut être utilisée pour donner des données à l'ordinateur à des fins de traitement. Ce cours explique comment déclarer les variables Python et comment travailler sur elles, avant de passer aux fonctions Python, aux conditionaux et aux boucles. Les tuples sont le thème suivant et votre apprentissage comprend la façon de créer et d'obtenir une liste d'entre eux, ainsi que quelques exemples. Cette section du cours se termine par un apprentissage de modules, qui fait référence à un fichier contenant des instructions et des définitions Python qui sont utilisées pour diviser les grands programmes en petits fichiers gérables et organisés. Vous apprendrez également à importer des modules dans Python.

La dernière partie du cours couvre scikit-learn, qui est un module Python pour l'apprentissage automatique construit sur SciPy et est distribué sous la licence BSD 3-Clause. Le projet a été fondé en 2007 par David Cournapeau en tant que projet Google Summer of Code, et depuis lors, de nombreux volontaires ont contribué. Dans ce tutoriel Python d'apprentissage automatique, vous allez apprendre à construire un modèle de classification à l'aide de scikit-learn, ainsi que ses utilisations et le processus d'installation. L'ensemble de données Iris est largement utilisé comme jeu de données pour les débutants à des fins d'apprentissage automatique. Le jeu de données est inclus dans R:BASE (ou RBASE) et Python dans scikit-learn, afin que les utilisateurs puissent y accéder sans avoir à trouver une source pour cela. Ce cours d'apprentissage automatique se termine par la délocalisation vers l'importation du fichier Iris dans un fichier Python à l'aide de Scikit-learn, comment préparer, organiser et charger les données, avant de vous apprendre à créer votre propre KNeighborsClassifier. Vous devriez vous inscrire à ce cours si vous êtes dans le développement d'une application ou d'un site Web, ou même dans l'espoir d'explorer une carrière en tant qu'analyste de données et que vous souhaitez combiner votre passion pour l'apprentissage automatique et la programmation Python.