Tebulu ọdịnaya[Zoo][Gosi]
Site n'ụzọ, anyị niile maara etu teknụzụ mmụta igwe si etolite ngwa ngwa n'ime ọtụtụ afọ gara aga. Ịmụ igwe bụ ọzụzụ dọtara mmasị nke ọtụtụ ụlọ ọrụ, agụmakwụkwọ, na ngalaba.
N'ihi nke a, a ga m atụle ụfọdụ akwụkwọ kacha mma na mmụta igwe nke onye injinia ma ọ bụ onye ọhụrụ kwesịrị ịgụ taa. Ọ ga-abụrịrị na unu niile kwetara na ịgụ akwụkwọ abụghị otu iji ọgụgụ isi.
Ịgụ akwụkwọ na-enyere uche anyị aka ịchọpụta ọtụtụ ihe ọhụrụ. Ọgụgụ bụ mmụta, ka emechara. Mkpado onye mmụta onwe ya bụ ihe na-atọ ụtọ inwe. A ga-eme ka akwụkwọ ọgụgụ kacha mma dị n'ọhịa pụta ìhè n'isiokwu a.
Akwụkwọ ọgụgụ ndị na-esonụ na-enye mmeghe agbalịrị na-eziokwu na nnukwu ngalaba AI ma na-ejikarị eme ihe na mahadum na ndị ọkachamara na ndị injinia kwadoro.
Ọbụna ma ọ bụrụ na ị nwere ton ngwa igwe Ahụmahụ, iburu otu n'ime akwụkwọ ọgụgụ ndị a nwere ike ịbụ ụzọ dị egwu isi kpochaa. A sị ka e kwuwe, mmụta bụ usoro na-aga n'ihu.
1. Ịmụ igwe maka ndị mbido zuru oke
Ọ ga-amasị gị ịmụ mmụta igwe mana ị maghị otu esi eme ya. Enwere echiche dị mkpa na usoro mmụta na ọnụ ọgụgụ ị kwesịrị ịghọta tupu ịmalite njem egwu gị n'ime mmụta igwe. Akwụkwọ a na-ejukwa mkpa ahụ!
Ọ na-enye ndị novice zuru oke nwere ọkwa dị elu, ọdabara iwebata mmụta igwe. Akwụkwọ Machine Learning for Absolute Beginners bụ otu n'ime nhọrọ kachasị mma maka onye ọ bụla na-achọ nkọwa kachasị mfe nke mmụta igwe na echiche ndị metụtara ya.
A na-esonyere ọtụtụ algọridim ml nke akwụkwọ ahụ na nkọwa dị nkenke na ihe atụ eserese iji nyere ndị na-agụ akwụkwọ aka ịghọta ihe niile a tụlere.
Isiokwu ndị ekwuru n'akwụkwọ ahụ
- Isi nke neural netwọk
- Nyocha nlezianya
- Injinia atụmatụ
- Lusyọkọ
- Nkwenye gafere
- Usoro nyocha data
- Mkpebi Osisi
- Nhazi ihe ngosi
2. Ịmụ igwe maka Dummies
Ịmụ igwe nwere ike ịbụ echiche na-agbagwoju anya maka ndị na-eme oge niile. Otú ọ dị, ọ bara uru nye ndị anyị maara ihe.
Enweghị ML, ọ na-esiri ike ijikwa okwu dị ka nsonaazụ ọchụchọ n'ịntanetị, mgbasa ozi ozugbo na ibe weebụ, akpaaka, ma ọ bụ ọbụna nzacha spam (Ee!).
N'ihi ya, akwụkwọ a na-enye gị okwu mmeghe kwụ ọtọ nke ga-enyere gị aka ịmatakwu gbasara mpaghara enigmatic nke mmụta igwe. Site n'enyemaka nke Machine Learning For Dummies, ị ga-amụta ka esi "asụ" asụsụ dị ka Python na R, nke ga-enyere gị aka ịzụ kọmputa iji mee nchọpụta ụkpụrụ na nyocha data.
Na mgbakwunye, ị ga-amụta ka esi eji Python's Anaconda na R Studio tolite na R.
Isiokwu ndị ekwuru n'akwụkwọ ahụ
- Nkwadebe data
- ụzọ maka mmụta igwe
- Igwe mmụta okirikiri
- Agụmakwụkwọ na-achịkwa na enweghị nlekọta
- Usoro mmụta igwe ọzụzụ
- Ejikọ usoro mmụta igwe na nsonaazụ
3. Akwụkwọ narị peeji nke igwe
Ọ ga-ekwe omume ikpuchi akụkụ niile nke mmụta igwe n'okpuru 100 ibe? Akwụkwọ mmụta igwe narị peeji nke Andriy Burkov bụ mbọ ime otu ihe ahụ.
Edere akwụkwọ mmụta igwe nke ọma ma kwado ya site n'aka ndị isi echiche ama ama gụnyere Sujeet Varakhedi, Onye isi Injinia na eBay, na Peter Norvig, onye isi nyocha na Google.
Ọ bụ akwụkwọ kacha mma maka onye mbido na mmụta igwe. Mgbe ị gụchara akwụkwọ ahụ nke ọma, ị ga-enwe ike iwulite ma ghọta sistemụ AI ọkaibe, nwee ihe ịga nke ọma na ajụjụ ọnụ mmụta igwe, na ọbụna malite ụlọ ọrụ ML nke gị.
Agbanyeghị, e bughị akwụkwọ a maka ndị mbido zuru oke na mmụta igwe. Chọọ ebe ọ bụrụ na ị na-achọ ihe ọ bụla ka mkpa.
Isiokwu ndị ekwuru n'akwụkwọ ahụ
- Anatomi nke a mmụta algọridim
- Agụmakwụkwọ na-elekọta yana mmụta anaghị elekọta ya
- Nkuzigharị
- Algọridim dị mkpa nke mmụta igwe
- Nchịkọta nke netwọkụ Neural na mmụta miri emi
4. Ịghọta Ọmụmụ Igwe
Enyere usoro mmeghe nke usoro mmụta igwe n'akwụkwọ Understanding Machine Learning. Akwụkwọ a na-enyocha nke ọma n'echiche ntọala, usoro mgbakọ na mwepụ, na mgbakọ na mwepụ nke mmụta igwe.
A na-ewepụta ọtụtụ ihe ọmụmụ igwe n'ụzọ dị mfe site na mmụta igwe. A kọwara ntọala usoro mmụta nke igwe n'akwụkwọ ahụ, yana mgbakwunye mgbakọ na mwepụ na-atụgharị ntọala ndị a ka ọ bụrụ algọridim bara uru.
Akwụkwọ a na-egosi ihe ndị bụ isi tupu ha ekpuchie ọtụtụ isiokwu dị oke mkpa nke akwụkwọ ọgụgụ ndị mbụ ekpuchibeghị ya.
Agụnyere na nke a bụ mkparịta ụka nke echiche convexity na nkwụsi ike yana mgbagwoju anya nke mmụta, yana nnukwu ihe atụ algọridim dị ka stochastic. mgbada gradient, netwọk neural, na ahaziri mmepụta mmụta, nakwa dị ka ọhụrụ apụta theoretical echiche dị ka PAC-Bayes obibia na mkpakọ dabeere ókè. emebere maka mmalite grads ma ọ bụ undergraduates dị elu.
Isiokwu ndị ekwuru n'akwụkwọ ahụ
- Mgbakọ mgbagwoju anya nke mmụta igwe
- ML algọridim
- Neural netwọk
- PAC-Bayes ụzọ
- Stochastic gradient mgbada
- Mmụta mmepụta ahaziri
5. Okwu Mmalite iji Python amụ igwe
Ị bụ onye sayensị data nke Python-savvy chọrọ ịmụ igwe mmụta? Akwụkwọ kachasị mma iji malite njem mmụta igwe gị bụ Okwu Mmalite nke Ịmụ Igwe na Python: Ntuziaka maka Ndị Sayensị Data.
Site n'enyemaka nke akwụkwọ Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists, ị ga-achọpụta usoro dị iche iche bara uru maka ịmepụta mmemme mmụta igwe omenala.
Ị ga-ekpuchi nzọụkwụ ọ bụla dị mkpa gụnyere iji Python na ngwugwu Scikit-Learn iji wuo ngwa mmụta igwe a pụrụ ịdabere na ya.
Inweta nghota siri ike nke ọba akwụkwọ matplotlib na NumPy ga-eme ka mmụta dịkwuo mfe.
Isiokwu ndị ekwuru n'akwụkwọ ahụ
- Usoro ọgbara ọhụrụ maka tweaking parameter na ntule ihe atụ
- Ngwa na isi igwe mmụta echiche
- akpaghị aka mmụta usoro
- Usoro maka ijikwa data ederede
- Ịkpọkọ ihe nlereanya na pipeline encapsulation na-arụ ọrụ
- Nnọchite anya data mgbe nhazichara
6. Aka-na igwe mmụta na Sci-kit learn, Keras & Tensorflow
N'ime akwụkwọ kachasị mma na sayensị data na mmụta igwe, ọ juputara na ihe ọmụma. A na-adụ ọdụ ka ndị ọkachamara na ndị ọhụrụ na-amụkwu ihe gbasara isiokwu a.
Ọ bụ ezie na akwụkwọ a nwere nanị ntakịrị echiche, a na-akwado ya site na ihe atụ siri ike, na-enye ya ntụpọ na ndepụta ahụ.
Akwụkwọ a gụnyere isiokwu dị iche iche, gụnyere scikit-mụta maka ọrụ mmụta igwe yana TensorFlow maka ịmepụta na ịzụ netwọkụ akwara.
Agụsịa akwụkwọ a, anyị chere na ị ga-enwe ike nke ọma ịmụba n'ihu mmụta miri emi na-edozikwa nsogbu ndị bara uru.
Isiokwu ndị ekwuru n'akwụkwọ ahụ
- Nyochaa odida obodo mmụta igwe, ọkachasị netwọkụ akwara
- Soro usoro mmụta igwe ihe atụ site na mbido ruo ọgwụgwụ site na iji Scikit-Learn.
- Nyochaa ọtụtụ ụdị ọzụzụ, dị ka usoro mkpokọta, oke ọhịa na-enweghị usoro, osisi mkpebi, na igwe vector na-akwado.
- Mepụta ma zụọ netwọkụ akwara ozi site na iji ọbá akwụkwọ TensorFlow.
- Tụlee netwọk mmekọrịta, ụgbụ na-emegharị ugboro ugboro, na mmụta nkwado miri emi mgbe ị na-eme nchọpụta neural netwọk aghụghọ.
- Mụta ka esi amụba ma zụọ netwọkụ akwara miri emi.
7. Ọmụmụ igwe maka ndị hackers
Maka onye mmemme nwere ahụmahụ nwere mmasị na nyocha data, e dere akwụkwọ Machine Learning for Hackers. Ndị na-agba ọsọ bụ ndị ọkachamara mgbakọ na mwepụ na nke a.
Maka onye nwere nghọta siri ike maka R, akwụkwọ a bụ oke nhọrọ n'ihi na ihe ka ọtụtụ n'ime ya gbadoro ụkwụ na nyocha data na R. Ọzọkwa ekpuchiri ya n'akwụkwọ bụ ka esi emegharị data site na iji R dị elu.
Ntinye nke akụkọ ikpe dị mkpa na-ekwusi ike uru nke iji igwe mmụta algọridim dị nwere ike ịbụ akwụkwọ Machine Learning for Hackers' kacha mkpa ire ere.
Akwụkwọ a na-enye ọtụtụ ihe atụ n'ezie iji mee ka mmụta igwe mmụta dị mfe na ngwa ngwa karịa ịbanye n'ime tiori mgbakọ na mwepụ ya.
Isiokwu ndị ekwuru n'akwụkwọ ahụ
- Mepụta klaasị Bayesian enweghị uche nke na-enyocha naanị ọdịnaya nke ozi-e iji chọpụta ma ọ bụ spam.
- Na-ebu amụma ọnụ ọgụgụ nke ihu akwụkwọ maka weebụsaịtị 1,000 kachasị elu site na iji nkwụghachi azụ linear
- Nyochaa ụzọ kachasị mma site n'ịgbalị ịgbawa cipher mkpụrụedemede kwụ ọtọ.
8. Ọmụmaatụ mmụta Python Machine
Akwụkwọ a, nke na-enyere gị aka ịghọta na ịmepụta usoro mmụta igwe dị iche iche, mmụta miri emi, na usoro nyocha data, nwere ike ịbụ naanị nke na-elekwasị anya na Python dị ka asụsụ mmemme.
Ọ na-ekpuchi ọtụtụ ọba akwụkwọ nwere ike iji mejuputa algọridim mmụta igwe dị iche iche, dị ka Scikit-Learn. A na-eji modul Tensor Flow kụziere gị gbasara mmụta miri emi.
N'ikpeazụ, ọ na-egosipụta ọtụtụ ohere nyocha data nwere ike nweta site na iji igwe na mmụta miri emi.
Ọ na-akụziri gị ọtụtụ usoro nwere ike tinye n'ọrụ na-amụba irè nke nlereanya ị na-emepụta.
Isiokwu ndị ekwuru n'akwụkwọ ahụ
- Ịmụ Python na Ịmụ Igwe: Ntuziaka mmalite
- Na-enyocha ntọala data otu akụkọ 2 yana nchọpụta email spam Naive Bayes
- Iji SVM, kewaa isiokwu nke akụkọ akụkọ Pịa-site amụma site na iji algọridim dabere na osisi
- Amụma nke ọnụọgụ pịa-site na iji mgbagha mgbagha
- Iji regression algọridim na-ebu amụma ụkpụrụ dị elu nke ọnụ ahịa ngwaahịa
9. Ịmụta igwe Python
Akwụkwọ Python Machine Learning na-akọwa ihe ndabere nke mmụta igwe yana mkpa ọ dị na ngalaba dijitalụ. Ọ bụ akwụkwọ mmụta igwe maka ndị mbido.
Ndị agbakwunyere n'akwụkwọ a bụ ọtụtụ mpaghara subfield na ngwa mmụta igwe. Ụkpụrụ mmemme Python na otu esi amalite na asụsụ mmemme n'efu na nke mepere emepe ka ekpuchikwara n'akwụkwọ Python Machine Learning.
Mgbe ịmechara akwụkwọ mmụta igwe, ị ga-enwe ike ịmepụta ọtụtụ ọrụ mmụta igwe site na iji koodu Python.
Isiokwu ndị ekwuru n'akwụkwọ ahụ
- Ihe ndabere ọgụgụ isi
- osisi mkpebi
- Logistic nlọghachi azụ
- Netwọk akwara dị omimi
- Ihe ndabere asụsụ mmemme Python
10. Ịmụ Igwe: Echiche Pụrụ Iche
Ịmụ igwe: Echiche Pụrụ Iche bụ akwụkwọ mmụta igwe na-atọ ọchị nke na-egosipụta eserese agba na-enweghị atụ na ihe bara uru, ihe atụ ụwa n'ezie sitere na ọzụzụ dịka bayoloji, ọhụụ kọmputa, robotics, na nhazi ederede.
O juputara na prose nkịtị na pseudocode maka algọridim dị mkpa. Ịmụ igwe: Echiche nke puru omume, n'adịghị ka akwụkwọ mmụta igwe ndị ọzọ nke ewepụtara n'ụdị akwụkwọ esi nri ma kọwaa ụzọ dị iche iche nke heuristic, na-elekwasị anya na usoro dabere ụkpụrụ.
Ọ na-akọwapụta ụdị ml na-eji ihe ngosi eserese n'ụzọ doro anya na nghọta. Dabere na usoro ejikọtara ọnụ, nke nwere ike ime, akwụkwọ ọgụgụ a na-enye mmeghe zuru oke na nke onwe ya na mpaghara mmụta igwe.
Ọdịnaya dị ma sara mbara ma dị omimi, gụnyere ihe ndabere ndabere na isiokwu dị ka ihe gbasara nke puru omume, njikarịcha, na algebra linear, yana nkwurịta okwu nke ọganihu dị ugbu a na mpaghara dị ka ubi enweghị usoro, nhazi L1, na mmụta miri emi.
Edere akwụkwọ a n'asụsụ nkịtị, nke nwere ike ịbịaru nso, nwere koodu pseudo maka algọridim ndị bụ isi dị mkpa.
Isiokwu ndị ekwuru n'akwụkwọ ahụ
- Ihe puru ime
- Ọmụmụ miri emi
- L1 nhazi
- Optimization
- Nhazi ederede
- Ngwa Kọmputa Ọhụụ
- Ngwa robotik
11. Ihe dị na Mmụta Ọgụgụ
Maka usoro echiche ya na isiokwu dị iche iche, akwụkwọ mmụta igwe a na-anabatakarị n'ọhịa.
Enwere ike iji akwụkwọ a dị ka akwụkwọ ntụaka maka onye ọ bụla kwesịrị ịma gbasara isiokwu ndị dị ka netwọkụ akwara ozi na usoro nnwale yana mmalite dị mfe maka mmụta igwe.
Akwụkwọ ahụ na-akwali onye na-agụ ya ime nnwale na nyocha nke onwe ha n'oge ọ bụla, na-eme ka ọ baa uru maka ịzụlite ikike na ọchịchọ ịmata ihe achọrọ iji mee ọganihu dị mkpa na ikike mmụta igwe ma ọ bụ ọrụ.
Ọ bụ ngwá ọrụ dị mkpa maka ndị ọnụ ọgụgụ na onye ọ bụla nwere mmasị n'ịgwupụta data na azụmahịa ma ọ bụ sayensị. Jide n'aka na ị ghọtara algebra linear na opekempe tupu ịmalite akwụkwọ a.
Isiokwu ndị ekwuru n'akwụkwọ ahụ
- Ọmụmụ na-achịkwa (amụma) maka mmụta na-enweghị nlekọta
- Neural netwọk
- Kwado igwe ọrụ vector
- Osisi nhazi ọkwa
- Algọridim na-akwalite
12. Nghọta ụkpụrụ na mmụta igwe
Enwere ike inyocha ụwa nke nnabata ụkpụrụ na mmụta igwe n'ime akwụkwọ a. Ụzọ Bayesian iji mata ụkpụrụ bụ nke ewepụtara na mbụ n'akwụkwọ a.
Ọzọkwa, akwụkwọ a na-enyocha isiokwu ndị siri ike chọrọ nghọta na-arụ ọrụ nke multivariate, sayensị data na algebra bụ isi.
Na mmụta igwe na ihe gbasara puru omume, akwụkwọ ntụnye aka na-enye isiakwụkwọ nwere ọkwa mgbagwoju anya na-aga nke ọma dabere na usoro na nhazi data. Enyere ihe atụ dị mfe n'ihu mmeghe n'ozuzu maka njirimara ụkpụrụ.
Akwụkwọ ahụ na-enye usoro maka ntinye aka dị ka, nke na-enye ohere ịbịaru nso ngwa ngwa n'ọnọdụ mgbe ezigbo ngwọta na-abaghị uru. Enweghị akwụkwọ ndị ọzọ na-eji ụdị eserese kọwaa nkesa puru omume, mana ọ na-eme ya.
Isiokwu ndị ekwuru n'akwụkwọ ahụ
- Ụzọ Bayesian
- Odika ntinye algọridim
- Ụdị ọhụrụ dabere na kernels
- Okwu mmalite na tiori puru omume
- Okwu mmalite nke njirimara ụkpụrụ na mmụta igwe
13. Isi mmalite nke mmụta igwe site na nyocha data amụma
Ọ bụrụ na ị mụtala usoro mmụta igwe ma chọọ ịga n'ihu na nyocha data amụma, nke a bụ akwụkwọ maka gị !!! Site n'ịchọta ụkpụrụ sitere na nnukwu dataset, enwere ike iji mmụta igwe mepụta ụdị amụma.
Akwụkwọ a na-enyocha mmejuputa nke iji ML Nchịkọta data amụma n'ime omimi, gụnyere ma ụkpụrụ usoro ọmụmụ na ihe atụ n'ezie.
N'agbanyeghị eziokwu na aha "Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics" bụ ọnụ, akwụkwọ a ga-akọwapụta njem nchịkọta data amụma amụma site na data ruo nghọta na nkwubi okwu.
Ọ na-atụlekwa ụzọ mmụta igwe anọ: mmụta dabere na ozi, mmụta dabere na myirịta, mmụta dabere na puru omume, na mmụta dabere na njehie, nke ọ bụla nwere nkọwa echiche na-abụghị teknụzụ na-esote usoro mgbakọ na mwepụ na algọridim nwere ihe atụ.
Isiokwu Ekpuchiri n'akwụkwọ
- mmụta dabere na ozi
- mmụta dabere na myirịta
- mmụta dabere na puru omume
- mmụta dabere na mperi
14. Nlereanya amụma etinyere
Applied Predictive Modeling na-enyocha usoro nlegharị anya amụma dum, na-amalite site na akụkụ dị oke egwu nke nhazi data, ikewa data, na ntọala ndozi ihe nlereanya.
Ọrụ ahụ na-enye nkọwa doro anya nke ụdị dị iche iche nke nlọghachi azụ na nkewa na nso nso a, na-elekwasị anya n'igosi na dozie ihe ịma aka data ụwa n'ezie.
Ntuziaka a na-egosipụta akụkụ niile nke usoro nlegharị anya site na iji aka dị iche iche, ihe atụ n'ezie, na isiakwụkwọ ọ bụla gụnyere koodu R zuru oke maka ọkwa ọ bụla nke usoro ahụ.
Enwere ike iji olu ọtụtụ ebumnuche a dị ka mmalite nke ụdị amụma na usoro nlegharị anya dum, dị ka ntụzịaka ntụaka maka ndị na-eme ya, ma ọ bụ dị ka ederede maka usoro ọmụmụ ihe nleba anya dị elu ma ọ bụ ọkwa gụsịrị akwụkwọ.
Isiokwu ndị ekwuru n'akwụkwọ ahụ
- Usoro nlọghachi azụ
- Usoro nhazi ọkwa
- Ngwakọta ML algọridim
15. Ịmụ igwe: Nkà na Sayensị nke Algorithms nke na-eme ka uche data
Ọ bụrụ na ị bụ onye etiti ma ọ bụ ọkachamara na mmụta igwe ma chọọ ịlaghachi na ntọala, akwụkwọ a bụ maka gị! Ọ na-akwụ ụgwọ zuru oke na nnukwu mgbagwoju anya na omimi nke Machine Learning na-echefughị ụkpụrụ ịdị n'otu ya (nke bụ mmezu!).
Ịmụta igwe: Nkà na Sayensị nke Algorithms gụnyere ọtụtụ ihe ọmụmụ gbasara ịdị mgbagwoju anya na-abawanye, yana ọtụtụ ihe atụ na foto (iji mee ka ihe na-adọrọ mmasị!).
Akwụkwọ a na-ekpuchikwa ọtụtụ ụdị ezi uche dị na ya, geometric na statistical, yana ihe mgbagwoju anya na akwụkwọ akụkọ dị ka matrix factorization na ROC analysis.
Isiokwu ndị ekwuru n'akwụkwọ ahụ
- Na-eme ka algọridim mmụta igwe dị mfe
- Nlereanya ezi uche
- Ụdị geometric
- Ụdị nchịkọta akụkọ
- Nyocha ROC
16. Ngwuputa data: Ngwa eji amụ igwe & usoro
N'iji ụzọ sitere na ọmụmụ nke sistemụ nchekwa data, mmụta igwe, na ọnụ ọgụgụ, usoro ngwuputa data na-enyere anyị aka ịchọta ụkpụrụ na nnukwu data.
Ị ga-enweta akwụkwọ Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques ma ọ bụrụ na ịchọrọ ịmụ usoro nchịkọta data karịsịa ma ọ bụ mee atụmatụ ịmụta mmụta igwe n'ozuzu ya.
Akwụkwọ kacha mma na mmụta igwe na-etinye uche karịa n'akụkụ teknụzụ ya. Ọ na-enyocha n'ihu n'ime mgbagwoju anya teknụzụ mmụta igwe, yana atụmatụ maka ịchịkọta data na iji ntinye na ntinye dị iche iche iji kpee nsonaazụ.
Isiokwu ndị ekwuru n'akwụkwọ ahụ
- Ụdị ahịrị
- Lusyọkọ
- Nlere anya ọnụ ọgụgụ
- Na-ebu amụma arụmọrụ
- Atụle usoro Ngwuputa data
- mmụta dabere na ihe atụ
- Nnọchite anya ihe ọmụma & ụyọkọ
- Usoro ngwuputa data ọdịnala na nke ọgbara ọhụrụ
17. Python maka nyocha data
Ikike inyocha data ejiri na mmụta igwe bụ nka kacha mkpa onye sayensị data ga-enwerịrị. Tupu ịmepụta ụdị ML nke na-emepụta amụma ziri ezi, ọtụtụ n'ime ọrụ gị ga-agụnye njikwa, nhazi, ihicha na ịlele data.
Ịkwesịrị ịmara asụsụ mmemme dị ka Pandas, NumPy, Ipython na ndị ọzọ iji mee nyocha data.
Ọ bụrụ na ịchọrọ ịrụ ọrụ na sayensị data ma ọ bụ mmụta igwe, ị ga-enwerịrị ike ijikwa data.
Ịkwesịrị ịgụ akwụkwọ Python maka nyocha data na nke a.
Isiokwu ndị ekwuru n'akwụkwọ ahụ
- mkpa Ụlọ akwụkwọ Python
- Pandas dị elu
- Ihe atụ nyocha data
- Nhicha na Nkwadebe data
- Ụzọ mgbakọ na mwepụ na ọnụ ọgụgụ
- Nchịkọta na Kọmputa Nkọwa ọnụ ọgụgụ
18. Iji Python na-ahazi asụsụ okike
Ntọala nke usoro mmụta igwe bụ nhazi asụsụ eke.
Akwụkwọ Natural Language Processing with Python na-akụziri gị otu esi eji NLTK, nchịkọta Python modul na ngwaọrụ maka nhazi asụsụ ihe atụ na ọnụ ọgụgụ maka Bekee na NLP n'ozuzu ya.
Usoro nhazi asụsụ eke na akwụkwọ Python na-enye usoro Python dị irè nke gosipụtara NLP n'ụzọ dị nkenke, doro anya.
Ndị na-agụ akwụkwọ nwere ohere ịnweta data ndekọ ahaziri nke ọma maka imekọ ihe na data edebereghị, nhazi asụsụ ederede na ihe ndị ọzọ lekwasịrị anya NLP.
Isiokwu ndị ekwuru n'akwụkwọ ahụ
- Kedu ka asụsụ mmadụ si arụ ọrụ?
- Nhazi data asụsụ
- Ngwa Ngwa Asụsụ eke (NLTK)
- Ntụle na nyocha ọmụmụ
- Ebe nchekwa data asụsụ ama ama
- Jikota usoro si Amamịghe echiche na mmụta asụsụ
19. Mmemme mkpokọta ọgụgụ isi
The Programming Collective Intelligence nke Toby Segaran, nke a na-ewere dị ka otu n'ime akwụkwọ kachasị mma ịmalite ịghọta mmụta igwe, edere na 2007, afọ tupu sayensị data na mmụta igwe eruo ọnọdụ ha ugbu a dị ka ndị isi ụzọ ọkachamara.
Akwụkwọ a na-eji Python dị ka ụzọ maka ikesa nka ya nye ndị na-ege ya ntị. Ọgụgụ isi nke mkpokọta mmemme bụ akwụkwọ ntuziaka maka mmejuputa ml karịa ka ọ bụ mmalite nke mmụta igwe.
Akwụkwọ a na-enye ozi gbasara ịmepụta algọridim ML dị irè maka ịchịkọta data sitere na ngwa, mmemme maka ịnweta data sitere na weebụsaịtị, na iwepụta data anakọtara.
Isiakwụkwọ ọ bụla gụnyere mmemme maka ịgbasa algọridim ndị a tụlere na ịkwalite uru ha bara.
Isiokwu ndị ekwuru n'akwụkwọ ahụ
- Bayesian nzacha
- Kwado igwe ọrụ vector
- Algọridim njin ọchụchọ
- Ụzọ ime amụma
- Usoro nzacha ọnụ
- Factorization matrix na-adịghị njọ
- Ịghọta ọgụgụ isi maka idozi nsogbu
- Ụzọ maka ịchọpụta otu ma ọ bụ ụkpụrụ
20. Nmụta miri emi (Nhazi Mgbakọ na usoro mmụta igwe)
Dị ka anyị niile maara, mmụta miri emi bụ ụdị mmụta igwe emelitere nke na-enyere kọmputa aka ịmụta site na arụmọrụ gara aga yana nnukwu data.
Mgbe ị na-eji usoro mmụta igwe, ọ dịkwa mkpa ka ị na-akpakọrịta na ụkpụrụ mmụta miri emi. Akwụkwọ a, nke a na-ewere dị ka Bible nke mmụta miri emi, ga-enyere aka nke ukwuu n'ọnọdụ a.
Ọkachamara mmụta miri emi atọ na-ekpuchi isiokwu ndị gbagwojuru anya nke jupụtara na mgbakọ na mwepụ na ụdị mkpụrụ ndụ miri emi n'ime akwụkwọ a.
N'inye ntọala mgbakọ na mwepụ na echiche, ọrụ ahụ na-atụle echiche ndị dabara na algebra linear, theory probability, theory of information, computation of number, and machine learning.
Ọ na-enyocha ngwa dị ka nhazi asụsụ eke, nnabata okwu, ọhụụ kọmputa, sistemụ nkwanye ịntanetị, bioinformatics, na egwuregwu vidiyo wee kọwaa usoro mmụta miri emi nke ndị na-ahụ maka ụlọ ọrụ na-eji, dị ka netwọọ mgbasa ozi miri emi, nhazigharị, na njikarịcha algọridim, netwọk mmekọrịta, na usoro bara uru. .
Isiokwu ndị ekwuru n'akwụkwọ ahụ
- Mgbakọ ọnụọgụgụ
- Nnyocha mmụta miri emi
- Usoro ọhụụ kọmputa
- Netwọk ntinye akwụkwọ ozi miri emi
- Nkwalite maka Ọzụzụ Ụdị omimi
- Usoro bara uru
- Nnyocha mmụta miri emi
mmechi
A na-achịkọta akwụkwọ mmụta igwe kacha elu iri abụọ na ndepụta ahụ, nke ị nwere ike iji kwalite mmụta igwe n'ụzọ masịrị gị.
Ị ga-enwe ike ịmepụta ntọala siri ike na nkà mmụta igwe na ụlọ akwụkwọ ntụaka nke ị nwere ike iji mee ihe mgbe ị na-arụ ọrụ na mpaghara ma ọ bụrụ na ị gụọ akwụkwọ ọgụgụ dị iche iche.
A ga-akpali gị ịga n'ihu na-amụ ihe, na-akawanye mma, na-enwe mmetụta ọbụlagodi na ị na-agụ otu akwụkwọ.
Mgbe ị dị njikere ma tozuru oke ịzụlite algọridim mmụta igwe nke gị, buru n'uche na data dị oke mkpa maka ịga nke ọma nke ọrụ gị.
Nkume a-aza