ИНТЕРПРЕТИРУЕМОЕ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ НА PYTHON
Python - широко используемый язык программирования в области машинного обучения и искусственного интеллекта. В Python доступно множество библиотек для выполнения различных задач, таких как обработка данных, обучение моделей и интерпретация результатов.
Интерпретируемое машинное обучение - это подход, при котором модель не требует этапа компиляции и может являться составной частью более крупного приложения, взаимодействуя с ним в реальном времени.
В Python существует ряд библиотек, поддерживающих интерпретируемое машинное обучение, например, TensorFlow, Keras, PyTorch и Scikit-learn.
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)Этот краткий пример иллюстрирует использование библиотеки Scikit-learn для построения простой линейной регрессии на основе набора данных X_train и y_train, а затем выполнения предсказаний на основе тестовых данных X_test.
Полный Пайплайн (Pipeline) -- Машинное Обучение
Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]
Python: Машинное обучение: Урок 1:Точность модели и ее сохранение (Joblib)
Выполняем тестовое задание на Junior Python разработчика с зарплатой 70000р - PDF в MP3
Основы Scikit-learn - Машинное Обучение На Python
Введение в Машинное Обучение (Машинное Обучение: Zero to Hero, часть 1)
Изучение Python OpenCV / Урок #1 – Нейронные сети и машинное обучение
Олимпиадки, асинхронность и удалённая работа / Всё о Python / Интервью с Python Developer
Машинное обучение в БИЗНЕСЕ! Применяем кластеризацию для магазина [Машинное обучение в Python]
Не Изучай Программирование. Уже слишком Поздно.
Новые материалы: