Apprendimento automatico in ambiente Python

L'apprendimento automatico (ML) è lo studio di algoritmi informatici che migliorano automaticamente attraverso l'esperienza e l'uso dei dati. Configurare l'ambiente Python per il machine learning può essere un compito complicato. Se non hai mai configurato qualcosa del genere prima, potresti passare ore a giocherellare con diversi comandi cercando di farlo funzionare. Questa introduzione all'apprendimento automatico con Python coprirà praticamente tutto ciò che devi sapere per iniziare, inclusi i fondamenti del moderno apprendimento automatico, esempi e usi dell'apprendimento automatico e il processo di apprendimento automatico. Passerai quindi ad alcuni aspetti pratici dell'installazione di Jupyter, che è uno strumento web interattivo gratuito, open source. È noto come taccuino computazionale, che puoi utilizzare per combinare codice software, output computazionale e risorse multimediali in un unico documento. Questo corso Python per l'apprendimento automatico offre una guida dettagliata su come installare e utilizzare il notebook Jupyter

L'apprendimento automatico è fondamentale per lo sviluppo di sistemi intelligenti e l'analisi dei dati in ambito scientifico e ingegneristico. Una variabile Python è una posizione di memoria riservata per memorizzare i valori. In altre parole, una variabile in un programma Python può essere utilizzata per fornire dati al computer per l'elaborazione. Questo corso spiega come dichiarare le variabili Python e come lavorarci sopra, prima di passare alle funzioni, ai condizionali e ai loop di Python. Le tuple sono il prossimo argomento trattato e il tuo apprendimento include come crearne e ottenerne un elenco e anche alcuni esempi. Questa sezione del corso si conclude con l'apprendimento dei moduli, che si riferiscono a un file contenente istruzioni e definizioni di Python che viene utilizzato per suddividere programmi di grandi dimensioni in piccoli file gestibili e organizzati. Ti verrà anche insegnato come importare

L'ultima parte del corso riguarda scikit-learn, che è un modulo Python per l'apprendimento automatico basato su SciPy ed è distribuito con la licenza BSD a 3 clausole. Il progetto è stato fondato nel 2007 da David Cournapeau come progetto Google Summer of Code e da allora molti volontari hanno contribuito. In questo tutorial per principianti sull'apprendimento automatico di Python, imparerai come creare un modello di classificazione usando scikit-learn, insieme ai suoi usi e al processo di installazione. L'Iris Dataset è ampiamente utilizzato come set di dati per principianti per scopi di apprendimento automatico. Il set di dati è incluso in R:BASE (o RBASE) e Python in scikit-learn, in modo che gli utenti possano accedervi senza dover trovare una fonte. Questo corso di machine learning termina approfondendo l'importazione del set di dati Iris in un file Python usando Scikit-learn, come preparare, organizzare e caricare i dati, prima di insegnarti come creare il tuo KNeighborsClassifier. Dovresti iscriverti a questo corso se ti occupi dello sviluppo di siti web o app o speri di intraprendere una carriera come analista di dati e vuoi unire la tua passione per l'apprendimento automatico e la programmazione Python. Questo corso non è stato aggiornato con l'uso di modelli di intelligenza artificiale generativa