МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ PYTHON

Машинное обучение является одной из самых популярных областей развития программирования. Python - это один из наиболее эффективных и используемых инструментов для работы с машинным обучением в различных областях от биоинформатики до финансовой аналитики.

Одна из главных библиотек Python для машинного обучения - это scikit-learn

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

Scikit-learn - это библиотека, которая содержит множество эффективных методов машинного обучения, таких как классификация, регрессия, кластеризация и другие.

Еще одна популярная библиотека машинного обучения в Python - TensorFlow.

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

TensorFlow - это открытый исходный код фреймворк для машинного обучения разработанный компанией Google. Он предоставляет высокоуровневые API для создания и обучения моделей машинного обучения.

Кроме того, библиотеки машинного обучения Python можно использовать и в других областях, например, для анализа текстовых данных. В этом случае, NLTK - это одна из наиболее используемых библиотек Python для обработки естественного языка.

import nltk
nltk.download('punkt')

Изучение Python OpenCV / Урок #1 – Нейронные сети и машинное обучение

Машинное обучение для чайников

НЕЙРОСЕТЬ своими руками за 10 минут на Python

PyTorch for Deep Learning \u0026 Machine Learning – Full Course

Machine Learning for Everybody – Full Course

ML: python и его библиотеки для работы с машинным обучением

Машинное обучение и нейросети / Интервью с техническим директором Яндекс.Дзен

Как я начал изучать нейросети и python

BLGPG-9691D681BB3A-24-09-19-19

Новые материалы: