Comment Python est utilisé pour l'intelligence artificielle

Comment utiliser Python pour l'intelligence artificielle : 1. Maîtriser les connaissances de base du langage de programmation Python ; 2. Comprendre les connaissances de base des mathématiques de base, des statistiques et de l'apprentissage automatique ; 3. Utiliser les bibliothèques et suites de fonctions de calcul scientifique Python ; ; 4. , Utilisez [scikit-learn] pour apprendre les applications d'apprentissage automatique Python.

[Recommandations d'apprentissage associées : tutoriel Python]

L'approche Python de l'intelligence artificielle :

Pourquoi choisir Python ?

Les deux langages de programmation les plus importants​​dans le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique sont Python et R. Python est simple et facile à apprendre, a un large éventail d'applications (non limité à l'analyse des données) et a une courbe d'apprentissage douce, ce qui le rend adapté aux nouveaux utilisateurs. Il s'agit d'un langage de programmation d'introduction qui peut effectuer une analyse de données via pandas, SciPy/NumPy, sckikit-learn, matplotlib et statsmodels. tâches et projets d'ingénierie qui nécessitent une intégration avec des applications réseau. Quant à R, puisqu'il s'agit d'un langage de programmation développé par des statisticiens, il est bon en analyse statistique et en dessin de graphiques, et est souvent utilisé dans les domaines de la recherche universitaire. Il est recommandé d'avoir un certain degré de maîtrise. De manière générale, Python et R ne s'excluent pas mutuellement, mais sont complémentaires. De nombreux ingénieurs de données et scientifiques basculent souvent entre Python et R. Ils utilisent R pour une petite quantité de vérification de modèles, d'analyses statistiques et de dessin de graphiques lors de l'écriture d'algorithmes et de bases de données. interaction avec les services et autres situations lors du passage à Python. Afin de réduire les coûts d’apprentissage.

De plus, Python lui-même est un langage universel. En plus de la science des données, il peut également être largement utilisé dans le développement de réseaux, la construction de sites Web, le développement de jeux, les robots d'exploration Web et d'autres domaines lorsque vous avez besoin d'intégrer un système. produits et services, il peut servir de langage de développement unique et, plus important encore, Python peut également être utilisé comme langage de colle pour s'intégrer facilement à des langages offrant de meilleures performances tels que C/C++. En bref, Python est un langage de programmation simple et facile à apprendre mais puissant et dans lequel il vaut la peine d'investir, nous utiliserons donc Python pour l'introduction ici.

Si vous souhaitez comparer Python et R, voici deux articles auxquels vous pouvez vous référer : The Peak Showdown between R and Python et Quel est le meilleur pour l'analyse des données : R ou Python ?.

Comment démarrer avec le machine learning ?

En fait, la science des données est un sujet interdisciplinaire. Dans le processus d'apprentissage de l'utilisation de Python pour l'apprentissage automatique, vous devez généralement maîtriser les connaissances suivantes :

Algorithme d'apprentissage automatique<.>

Langage de programmation Python et bibliothèque de fonctions d'analyse de données

Algèbre linéaire/statistiques et autres disciplines connexes

Connaissances du domaine dans les domaines professionnels

Afin de maîtriser ce qui précède Trois Connaissances de grand domaine (nous nous concentrerons d'abord sur les techniques de base de l'apprentissage automatique et ignorerons temporairement la maîtrise des connaissances de domaine en science des données. Plus précisément, nous pouvons nous référer aux étapes suivantes :

1. Maîtriser les connaissances de base du langage de programmation Python

Ressources d'apprentissage en ligne :

o Codecademy

o DataCamp (vous pouvez également apprendre R)

o Apprendre X en Y minutes (X = Python)

o Apprenez Python à la dure

2 Comprendre les mathématiques/statistiques de base et les bases de l'apprentissage automatique

o. Khan Academy Algèbre linéaire

o Introduction aux statistiques deive

o Introduction aux statistiques inférentielles

o Cours d'apprentissage automatique Andrew Ng

o Notes d'apprentissage automatique Andrew Ng

o Apprentissage automatique de l'Université CarnegieMellon

o Fondements de l'apprentissage automatique (pierre angulaire de l'apprentissage automatique)

3. Savoir utiliser les bibliothèques et packages de calcul scientifique PythonIl est recommandé d'installer Anaconda, qui prend en charge plusieurs versions de Python sur toutes les plates-formes. Les suites d'analyse de données et de calcul scientifique sont installées par défaut. Il est livré avec l'éditeur Spyder et Jupyter Notebook (IPython Notebook). interface afin que les utilisateurs puissent développer et maintenir des programmes Julia, Python ou R via le navigateur.

o numpy : analyse scientifique, fichiers pédagogiques ScipyLecture Notes

o pandas : analyse de données

o matplotlib : compétences graphiques

o scikit-learn : Machine Outils d'apprentissage

4. Utilisez scikit-learn pour apprendre les applications d'apprentissage automatique Python

o MachineLearning : apprentissage automatique Python : utilisation de Python

5. Utiliser Python pour implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique

o Perceptron

o Arbre de décision

o Régression linéaire

o Clustering k-means

6. Implémenter des algorithmes avancés d'apprentissage automatique

o SVM

o KNN

o RandomForests

o Réduire dimensionnalité

o Vérifier le modèle

7. Comprendre la mise en œuvre et l'application de l'apprentissage profond (DeepLearning) en Python

o NTU Applied DeepLearning

o Stanford DeepLearning

o Matériel recommandé pour l'auto-apprentissage en profondeur

o Deep Learning : Collection de ressources d'apprentissage du chinois

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