Wie Python für künstliche Intelligenz verwendet wird

So verwenden Sie Python für künstliche Intelligenz: 1. Beherrschen Sie grundlegende Kenntnisse in den Bereichen Mathematik, Statistik und maschinelles Lernen. 3. Verwenden Sie Python-Bibliotheken und -Suiten. 4. Verwenden Sie [scikit -learn]. Python-Anwendungen für maschinelles Lernen.

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Python-Methoden für künstliche Intelligenz:

Warum Python wählen?

Die beiden wichtigsten Programmiersprachen im Bereich Data Science und Machine Learning sind Python und R. Python ist einfach und leicht zu erlernen, hat ein breites Anwendungsspektrum (nicht beschränkt auf Datenanalyse) und hat Eine sanfte Lernkurve eignet sich als erste Programmiersprache für den Einstieg. Die Datenanalyse kann über Pandas, SciPy/NumPy, sckikit-learn, matplotlib und statsmodels durchgeführt werden, was für technische Aufgaben und Projekte geeignet ist, die eine Integration in das Netzwerk erfordern Anwendungen. Da es sich bei R um eine von Statistikern entwickelte Programmiersprache handelt, eignet sie sich gut für statistische Analysen und das Zeichnen von Diagrammen und wird häufig in akademischen Forschungsbereichen verwendet. Es wird empfohlen, dass Sie über ein gewisses Maß an Beherrschung verfügen. Im Allgemeinen schließen sich Python und R nicht gegenseitig aus, sondern ergänzen sich. Viele Dateningenieure und Wissenschaftler wechseln häufig zwischen Python und R. Sie verwenden R für einen kleinen Teil der Modellüberprüfung, der statistischen Analyse und der Diagrammzeichnung beim Schreiben von Algorithmen und Datenbanken Service-Interaktion und andere Situationen beim Umstieg auf Python. Um die Lernkosten zu senken.

Darüber hinaus ist Python selbst eine universelle Sprache, die auch in der Webentwicklung, Website-Erstellung, Spieleentwicklung, Webcrawlern und anderen Bereichen eingesetzt werden kann, wenn Sie Systemprodukte und -dienste integrieren müssen. Es kann als Entwicklungssprache aus einer Hand dienen, und was noch wichtiger ist, Python kann auch als Klebesprache verwendet werden, um eine einfache Integration in Sprachen mit besserer Leistung wie C/C++ zu ermöglichen. Kurz gesagt, Python ist eine Programmiersprache, die einfach und leicht zu erlernen, aber leistungsstark und eine Investition wert ist. Deshalb werden wir hier Python als Einführung verwenden.

Wenn Sie Python und R vergleichen möchten, finden Sie hier zwei Artikel, auf die Sie sich beziehen können: „The Peak Showdown between R and Python in the Data Science World“, „Was ist besser für die Datenanalyse: R oder Python?“.

Wie fange ich mit maschinellem Lernen an?

Tatsächlich ist Datenwissenschaft ein interdisziplinäres Fach. Um zu lernen, wie man Python für maschinelles Lernen verwendet, müssen Sie normalerweise die folgenden Kenntnisse beherrschen:

Algorithmus für maschinelles Lernen

Python-Programmiersprache und Datenanalyse-Funktionsbibliothek

Lineare Algebra / Statistik und andere verwandte Disziplinen

Domänenwissen (Domänenwissen) in Berufsfeldern

Um die oben genannten drei Hauptwissensbereiche zu beherrschen (wir werden uns zunächst auf die Kerntechniken des maschinellen Lernens konzentrieren und die Beherrschung vorübergehend ignorieren Domänenwissen in der Datenwissenschaft), insbesondere können wir uns auf die folgenden Schritte beziehen:

1. Grundlegende Kenntnisse der Python-Programmiersprache beherrschen

Online-Lernressourcen:

o Codecademy

o DataCamp (Sie können auch R lernen)

o Lernen Sie X in Y-Minuten (X = Python)

o Lernen Sie Python auf die harte Tour

2 Lernen Sie grundlegende Mathematik/Statistik und Grundlagen des maschinellen Lernens

o Khan Academy Linear Algebra

o Einführung in Deive Statistics

o Einführung in die Inferenzstatistik

o Andrew Ng Machine Learning-Kurs

o Andrew Ng Machine Learning Notes

o CarnegieMellon University Machine Learning

o Machine Learning Foundations (Machine Learning Cornerstone)

3. Wissen, wie man Python wissenschaftlich nutzt Computerbibliotheken und -suiten

Es wird empfohlen, Anaconda zu installieren, das standardmäßig mehrere Versionen von Python unterstützt. Es wird standardmäßig mit dem Spyder-Editor und dem Jupyter-Notebook geliefert eine Webversionsschnittstelle, über die Benutzer den Browser für die Entwicklung und Wartung von Julia-, Python- oder R-Programmen verwenden können.

o numpy: wissenschaftliche Analyse, ScipyLecture Notes-Lehrdateien

o Pandas: Datenanalyse

o matplotlib: Grafikfähigkeiten

o scikit-learn: Werkzeug für maschinelles Lernen

4. Verwenden Sie scikit-learn, um maschinelles Lernen in Python zu erlernen Anwendung

o Maschinelles Lernen: Python Maschinelles Lernen: Verwendung von Python

5. Verwenden Sie Python, um Algorithmen für maschinelles Lernen zu implementieren

o Perceptron

o Entscheidungsbaum

o Lineare Regression

o k-bedeutet Clustering

6. Implementieren Sie fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen.

o SVM.

o KNN

o NTU Applied DeepLearning

o Stanford DeepLearning

o Deep Learning (Deep Learning) Materialempfehlung zum Selbststudium

o Deep Learning Deep Learning: Sammlung chinesischer Lernressourcen

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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie Python für künstliche Intelligenz verwendet wird. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!