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Última atualização: 8 de Fev de 2023

Informações do aplicativo

Prepare-se para mergulhar no mundo do Machine Learning (ML) usando Python!

Nome do aplicativo: python machine learning

ID do aplicativo: com.foryouapp.python.machine.learning

Classificação: 0.0 / 0+

Autor: 4U Mix

Tamanho do aplicativo: 35.41 MB

Descrição detalhada

Prepare-se para mergulhar no mundo do Machine Learning (ML) usando Python! Este curso é para você, se deseja avançar em sua carreira em Data Science ou começar em Machine Learning e Deep Learning.

em um aplicativo de aprendizado de máquina python, discutiremos o aprendizado do Scikit em python. Antes de falar sobre o aprendizado do Scikit, é preciso entender o conceito de aprendizado de máquina e saber como usar o Python para Data Science. Com o aprendizado de máquina, você não precisa reunir seus insights manualmente. Você só precisa de um algoritmo e a máquina fará o resto por você! Isso não é emocionante? O aprendizado do Scikit é uma das atrações em que podemos implementar o aprendizado de máquina usando o Python. É uma biblioteca gratuita de aprendizado de máquina que contém ferramentas simples e eficientes para análise de dados e fins de mineração. Vou te guiar pelos seguintes tópicos:

● O que é aprendizado de máquina?
● O que é Inteligência Artificial?
● aprendizado de máquina Python
● AI e Python: por quê?

Aprenda ciência de dados Python
Os dados são o novo petróleo. Esta declaração mostra como todo sistema de TI moderno opera capturando, armazenando e analisando dados para atender a várias necessidades. Seja tomando uma decisão de negócios, prevendo o clima, estudando estruturas de proteínas em biologia ou projetando uma campanha de marketing. Todos esses cenários envolvem uma abordagem multidisciplinar para o uso de modelos matemáticos, estatísticas, gráficos, bancos de dados e, claro, o raciocínio comercial ou científico por trás da análise de dados.

Aprenda Numpy
NumPy, que significa Numerical Python, é uma biblioteca que consiste em objetos de matriz multidimensionais e um conjunto de rotinas para manipular essas matrizes. Com o NumPy, operações aritméticas e lógicas podem ser executadas em arrays. Este tutorial explica os fundamentos do NumPy, como sua estrutura e ambiente. Ele também discute funções de diferentes arrays, tipos de indexação, etc. Uma introdução ao Matplotlib também é fornecida. Tudo isso é explicado com a ajuda de exemplos para uma melhor compreensão.

Machine Learning está fazendo o computador aprender com o estudo de dados e estatísticas. Machine Learning é um passo na direção da inteligência artificial (IA). Machine Learning é um programa que analisa dados e aprende a prever o resultado.

Guia de aprendizado de máquina para iniciantes
O aprendizado de máquina é basicamente o campo da ciência da computação com a ajuda de que os sistemas de computador podem fornecer significado aos dados da mesma forma que os humanos. Em palavras simples, ML é um tipo de inteligência artificial que extrai padrões de dados brutos usando um algoritmo ou método.

Você pode ter ouvido estas palavras juntas: AI, Machine Learning e python machine learning . A razão por trás disso é que o Python é uma das linguagens mais adequadas para IA e ML. Python é uma das linguagens de programação mais simples e AI e ML são as tecnologias mais complexas. Essa combinação oposta faz com que eles fiquem juntos.

Aprenda inteligência artificial gratuitamente no aplicativo de aprendizado de máquina python
A inteligência artificial é a inteligência mostrada pelas máquinas, em oposição à inteligência mostrada pelos humanos.
Este aplicativo abrange os conceitos básicos de vários campos da inteligência artificial, como redes neurais artificiais, processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, algoritmos genéticos, etc., e os implementa em Python.
Com todos os muitos conceitos que você aprenderá, uma grande ênfase será colocada no aprendizado prático. Você trabalhará com bibliotecas Python como SciPy e scikit-learn e aplicará seu conhecimento por meio de laboratórios. No projeto final, você demonstrará suas habilidades construindo, avaliando e comparando vários modelos de Machine Learning usando diferentes algoritmos.

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