Video: Šta je mašinsko učenje pomoću Pythona?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zadnja izmjena: 2023-12-15 23:44
Uvod Za mašinsko učenje koristeći Python. Mašinsko učenje je vrsta umjetne inteligencije (AI) koja omogućava kompjuterima mogućnost učenja bez eksplicitnog programiranja. Mašinsko učenje se fokusira na razvoj kompjuterskih programa koji se mogu promijeniti kada su izloženi novim podacima.
Takođe se postavlja pitanje da li je Python dobar za mašinsko učenje?
Python široko se smatra preferiranim jezikom za podučavanje i učenje ml ( Mašinsko učenje ). U poređenju sa c, c++ i Javom sintaksa je jednostavnija i Python takođe se sastoji od mnogo biblioteka kodova za jednostavnu upotrebu. > Iako je sporiji od nekih drugih jezika, kapacitet obrade podataka jeste super.
Znajte i za šta se koristi mašinsko učenje? Mašinsko učenje je primjena umjetne inteligencije (AI) koja pruža sistemima mogućnost da automatski uče i poboljšaju se iz iskustva bez eksplicitnog programiranja. Mašinsko učenje fokusira se na razvoj kompjuterskih programa koji mogu pristupiti podacima i koristiti ih za učenje.
Znajte i gdje mogu naučiti mašinsko učenje u Pythonu?
Ako niste novi u programiranju, ali ste novi u Python izvodljivo je kombinovati učenje ML and Python zajedno. Moraćete da se dobro upoznate sa bibliotekama NumPy, Pandas, SciPy i scikit- naučiti . Učenje ML Predlažem ova dva besplatna kursa: Mašinsko učenje od Univerziteta Stanford na Courseri.
Kako se Python koristi u AI?
Python ima bogatu biblioteku, takođe je objektno orijentisan, jednostavan za programiranje. To također može biti korišteno kao frontend jezik. Zato i jeste koristi se u vještačkoj inteligenciji . Radije nego AI takođe je korišteno u mašinskom učenju, mekom računarstvu, NLP programiranju i takođe korišteno kao web skriptiranje ili u Etičkom hakiranju.
Preporučuje se:
Koji je najbolji jezik za mašinsko učenje?
Mašinsko učenje je rastuća oblast računarstva i nekoliko programskih jezika podržava ML okvir i biblioteke. Među svim programskim jezicima, Python je najpopularniji izbor, a slijede C++, Java, JavaScript i C#
Šta treba da naučim za mašinsko učenje?
Bilo bi bolje da naučite više o sljedećoj temi u detalje prije nego što počnete učiti mašinsko učenje. Teorija vjerovatnoće. Linearna algebra. Teorija grafova. Optimization Theory. Bayesove metode. Računica. Multivarijatni račun. I programski jezici i baze podataka kao što su:
Šta je mašinsko učenje u veštačkoj inteligenciji?
Mašinsko učenje (ML) je grana nauke posvećena proučavanju algoritama i statističkih modela koje računarski sistemi koriste za obavljanje određenog zadatka bez upotrebe eksplicitnih instrukcija, oslanjajući se umjesto toga na obrasce i zaključke. Smatra se podskupom umjetne inteligencije
Za šta možemo koristiti mašinsko učenje?
Ovdje dijelimo nekoliko primjera mašinskog učenja koje koristimo svakodnevno i možda nemamo pojma da ih pokreće ML. Virtuelni personalni asistenti. Predviđanja tokom putovanja. Video nadzor. Usluge društvenih medija. Filtriranje neželjene e-pošte i zlonamjernog softvera. Online korisnička podrška. Rafiniranje rezultata tražilice
Šta je detaljno mašinsko učenje?
Mašinsko učenje je primjena umjetne inteligencije (AI) koja pruža sistemima mogućnost da automatski uče i poboljšavaju se iz iskustva bez eksplicitnog programiranja. Mašinsko učenje se fokusira na razvoj kompjuterskih programa koji mogu pristupiti podacima i koristiti ih za učenje