Apprendimento automatico in Python: Un corso accelerato per principianti per capire l'apprendimento automatico, l'intelligenza artificiale, le reti neurali e l'apprendimento profondo.

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Titolo originale:

Python Machine Learning: A Crash Course for Beginners to Understand Machine learning, Artificial Intelligence, Neural Networks, and Deep Learni

Contenuto del libro:

Siete interessati ad apprendere alcuni dei migliori algoritmi di apprendimento automatico che vi aiuteranno a ottenere risultati sorprendenti e ad essere effettivamente in grado di ordinare i vostri dati?

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In questa guida ci occuperemo di come gestire un progetto di apprendimento automatico in Python. Esploreremo tutte le diverse parti che devono essere incluse in questo progetto, compresi alcuni dei diversi algoritmi che siamo in grado di esplorare e utilizzare per aiutare a ordinare alcuni dei nostri dati. Questo è un passo fondamentale prima di immergersi ulteriormente nell'apprendimento automatico con Python, perché vi darà una visione d'insieme del possibile algoritmo da usare e di quello più adatto alla vostra situazione e a ciò che volete fare con i risultati. Esistono molti algoritmi diversi e altri ancora che possono essere utilizzati e capire quale sia quello che vi aiuterà nell'analisi e vi garantirà di ottenere i risultati che desiderate sarà difficile. Con l'aiuto di questa guida, potrete finalmente iniziare il vostro processo di analisi dei dati e capire quali sono i passi migliori da compiere per gestire i vostri dati con l'algoritmo giusto, in pochissimo tempo. Ci sono molte cose che possiamo esplorare quando si tratta di apprendimento automatico in Python, e noi ci immergeremo in tutto questo. Alcuni degli argomenti che tratteremo in questa guida riguardano.

Imparerete:

⬤ Le basi dell'apprendimento automatico e perché è così importante impararlo.

⬤ L'importanza dei dati e i diversi tipi di dati che compaiono in Python e come utilizzarli nell'apprendimento automatico.

⬤ Alcuni algoritmi di apprendimento supervisionato che funzionano con le regressioni, tra cui la regressione polinomiale, la discesa del gradiente, la regressione lineare e la funzione costo.

⬤ Come lavorare con la regolarizzazione ed evitare il problema dell'overfitting.

⬤ Alcuni dei migliori algoritmi di apprendimento supervisionato per la classificazione, tra cui le regressioni logistiche.

⬤ Come lavorare con modelli di classificazione non lineari, come SVM e reti neurali, per le vostre esigenze.

⬤ Le diverse tecniche di validazione e ottimizzazione che potete utilizzare per assicurarvi che i vostri algoritmi rispondano nel modo desiderato.

⬤ Il passaggio all'apprendimento automatico non supervisionato che possiamo utilizzare e i migliori algoritmi di clustering lungo il percorso.

⬤ Uno sguardo all'Analisi delle Componenti Principali e all'Analisi Discriminante Lineare e come si confrontano tra loro.

Quando si lavora con l'apprendimento automatico si possono fare molte cose e, combinando il linguaggio Python, saremo in grado di creare alcune delle migliori analisi dei dati di cui abbiamo bisogno. La combinazione di apprendimento automatico e Python ci aprirà le porte delle opportunità per migliorare o aggiungere quel qualcosa in più al nostro processo. Quando siete pronti a saperne di più sull'apprendimento automatico in Python, scorrete la parte superiore della pagina e selezionate ACQUISTA ORA.