Python が人工知能にどのように使用されるか

人工知能における Python の使用方法: 1. Python プログラミング言語の基本知識をマスターする; 2. 基本的な数学、統計、機械学習の基礎知識を理解する; 3. Python 科学計算関数ライブラリとスイートを使用する; 4. 、 Python 機械学習アプリケーションを学習するには、[scikit-learn] を使用します。

【関連する学習の推奨事項: Python チュートリアル ]

Python の人工知能へのアプローチ:

なぜ Python を選ぶのですか?

データ サイエンスと機械学習の分野で最も重要な 2 つのプログラミング言語は、Python と R です。Python はシンプルで習得が簡単で、幅広い用途 (制限されない) があります。これは、pandas、SciPy/NumPy、sckikit-learn、matplotlib、statsmodels を通じてデータ分析を実行できる入門用プログラミング言語です。ネットワーク アプリケーションとの統合が必要なエンジニアリング タスクおよびプロジェクト。 Rについては、統計学者が開発したプログラミング言語であるため、統計解析やグラフ描画が得意で、学術研究の分野でもよく使われるため、ある程度の習熟をしておくことをお勧めします。一般的に言えば、Python と R は相互に排他的ではなく、補完的です。多くのデータ エンジニアや科学者は、Python と R を頻繁に切り替えます。彼らは、少量のモデル検証、統計分析、チャートの描画に R を使用します。アルゴリズムやデータベースを作成するとき、ネットワークPython に移行する際のサービスの相互作用やその他の状況。学習コストを削減するため。

また、Python 自体は世界共通言語であり、データサイエンス以外にも、ネットワーク開発、Web サイト構築、ゲーム開発、Web クローラーなどの分野でも幅広く利用できます。 Python は、製品やサービスのワンストップ開発言語として機能します。さらに重要なことに、Python は、C/C などのよりパフォーマンスの高い言語と簡単に統合するための接着言語としても使用できます。つまり、Python はシンプルで習得が簡単でありながら強力で投資する価値のあるプログラミング言語であるため、ここでは Python を使用して紹介します。

Python と R を比較したい場合は、次の 2 つの記事を参照してください:「R と Python のピーク対決」と「データ分析にはどちらが優れていますか: R と Python?」。

機械学習を始めるにはどうすればよいですか?

実際、データ サイエンスは学際的な主題です。機械学習に Python を使用する方法を学習する過程で、通常は次の知識を習得する必要があります:

機械学習アルゴリズム

Python プログラミング言語とデータ解析関数ライブラリ

#線形代数・統計学およびその関連科目

#専門分野の専門知識

#上記を習得するため3 つの大きなドメイン知識 (最初は機械学習のコア技術に焦点を当て、データ サイエンスにおけるドメイン知識の習得は一時的に無視します) 具体的には、次の手順を参照できます:

1. Python プログラミング言語の基本知識をマスターする

オンライン学習リソース:

o Codecademy

o DataCamp (R も学ぶことができます)

o 学ぶX in Y Minutes(X = Python)

o Python の難しい方法を学びましょう

2. 基本的な数学/統計と機械学習の基礎を学びましょう

oカーン アカデミーの線形代数

o Deive Statistics の概要

o Introto Inferential Statistics

o Andrew Ng Machine Learning Course

o Andrew Ng Machine Learning Notes

o カーネギーメロン大学機械学習

o MachineLearning Foundations

3. Python 科学計算ライブラリとパッケージの使用方法を理解する

Anaconda をインストールすることをお勧めします。Anaconda は、プラットフォーム全体で複数のバージョンの Python をサポートします。デフォルトでは、データ分析および科学計算スイートがインストールされます。これには、スパイダー エディターと JupyterNotebook (IPythonNotebook) が付属しています。ユーザーが開発および実行できるように、Web バージョンのインターフェイスを提供できます。ブラウザを通じて Julia、Python、または R プログラムを保守します。

o numpy: 科学分析、ScipyLecture Notes 教育ファイル

o pandas: データ分析

o matplotlib: 描画が得意です

o scikit-learn:機械学習ツール

4. scikit-learn を使用して Python 機械学習アプリケーションを学習する

o MachineLearning: Python Machine Learning: Python の使用

5. Python を使用して機械学習アルゴリズムを実装する

o パーセプトロン

o デシジョン ツリー

o 線形回帰

o k-means クラスタリング

#6. 高度な機械学習アルゴリズムの実装

#o SVM

o KNN

o RandomForests

o次元の削減

o モデルの検証

7. Python での深層学習 (DeepLearning) の実装と応用を理解する

o NTU Applied DeepLearning

o Stanford DeepLearning

o Deep Learning (深層学習) 独習教材の推奨事項

o Deep Learning Deep Learning: 中国語学習リソースのコレクション

# # 関連する学習について詳しく知りたい場合は、

php training

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以上がPython が人工知能にどのように使用されるかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。