Python ist eine sehr leistungsfähige Programmiersprache mit breiten Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen. Python gilt heute als die beliebteste Programmiersprache unter Entwicklern und der Grund für die wachsende Beliebtheit von Python ist die Effizienz und Einfachheit, die es bietet. Im heutigen modernen digitalen Zeitalter sind Daten alles und die Verwaltung dieser Daten ist die größte Herausforderung, vor der globale Technologiegiganten stehen.
Datenkomplexität ist unvermeidlich, wenn Maschinen geschaffen werden, die auf der Grundlage vergangener Erfahrungen denken und lernen. Daher ist es ratsam, eine Programmiersprache zu verwenden, die die Komplexität Ihres Codes reduziert.
Python ist unser bestes Kapital im Umgang mit komplexen Daten. In diesem Artikel werden wir die Bedeutung von Python im Bereich des maschinellen Lernens und die verschiedenen im System verfügbaren Alternativen diskutieren. Bevor wir uns mit dem Thema befassen, werfen wir einen kurzen Überblick über diesen Artikel. Dieser Artikel ist in zwei Teile gegliedert -
Maschinelles Lernen ist die Kunst, Maschinen der nächsten Generation mit der Fähigkeit zu produzieren, mithilfe von Modellen zu lernen. Entwickler erstellen mithilfe mathematischer Gleichungen und Tools Modelle und trainieren diese anschließend.
Der Trainingsprozess umfasst Feature Engineering. Feature Engineering ist die Technik, einem Modell verschiedene Arten von Eingabe- und Ausgabedaten bereitzustellen und auf der Grundlage dieser Daten einen Algorithmus oder ein Programm zurückzugeben. Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Künstliche Intelligenz konzentriert sich auf die Schaffung von Maschinen mit ähnlichen Denkfähigkeiten wie Menschen.
Der gesamte Mechanismus basiert auf einer prädiktiven Analyse. Nehmen wir an, wir haben ein schwieriges Problem, das wir mithilfe von maschinellem Lernen lösen möchten. Wir versorgen die Maschine mit allen möglichen Eingaben und Ausgaben für dieses bestimmte Rätsel und bitten die Maschine dann, eine Vorhersage zu treffen. In der Anfangsphase zielt die Maschine auf ein breiteres Spektrum an Ergebnissen ab, aber je mehr Daten gerendert und hochgeladen werden, desto besser wird die Genauigkeit.
Python öffnet die Tür zu sorgfältiger Programmierung. Wenn wir mit einem komplexen Tool arbeiten, benötigen wir eine Sprache, die die Umgebung unterstützt und die Anzahl der Codezeilen sowie die Komplexität reduziert. Python ist die beste Sprache zum Ausführen solcher Aufgaben, da der Code kurz und einzeilig ist. Es erhöht auch die Lesbarkeit des Programms.
Python wird im Bereich des maschinellen Lernens zum Erstellen von Modellen und Algorithmen verwendet. Es bietet eine große Anzahl integrierter Bibliotheken, die auf künstlicher Intelligenz, Deep Learning und maschinellem Lernen basieren. Zum Beispiel: - „spaCy“, „scipy“, „pyDatalog“, „NumPy“.
Aufgrund seiner einfachen und auffälligen Ähnlichkeit zum Englischen wird es sowohl von Profis als auch von Anfängern, die Entwickler werden möchten, bevorzugt. Deshalb verfügt es über eine riesige Community-Basis.
Python unterstützt eine integrierte Umgebung, die die Kombination zweier Programmiersprachen wie Java und Python, Python und C++ usw. ermöglicht. Wir können eine Liste mit Eingabedaten erstellen und dann eine Liste mit geeigneten Antworten übergeben. Ebenso können wir ein Wörterbuch verwandter Daten erstellen und die Schlüssel und Werte verwenden, um Antworten auszulösen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMüssen Sie Python lernen, um maschinelles Lernen zu erlernen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
